EPFL / ETH Zurich / CSCS8B~6 GB VRAM przy Q4_K_M

Apertus 8B — VRAM, szybkość i lokalna konfiguracja

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:

The small Apertus, covering more than 1,000 languages. Runs on an 8 GB card at Q4.

Apertus 8B potrzebuje około 6 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV. Na Apple Silicon ta wartość pochodzi z pamięci zunifikowanej.

Logika72
Kreatywność70
Kod60

VRAM i szybkość według kwantyzacji

Liczone dla NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Tylko wagi i narzut: architektura tego modelu nie jest opublikowana, więc nie doliczamy pamięci KV.

Kwant.VRAMSzybkość (szac.)Dopasowanie
Q2_K
2.63 bpw
3.4 GB~154 tok/sMieści się
Q3_K_M
3.41 bpw
4.2 GB~133 tok/sMieści się
Q4_K_M
4.83 bpw
5.6 GB~107 tok/sMieści się
Q5_K_M
5.67 bpw
6.5 GB~95 tok/sMieści się
Q6_K
6.56 bpw
7.4 GB~86 tok/sMieści się
Q8_0
8.50 bpw
9.3 GB~70 tok/sMieści się
F16
16.00 bpw
16.8 GB~41 tok/sMieści się

Czarny znacznik = dostępna pamięć na NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Szacunki z modelu przepustowości pamięci opisanego na stronie metodologii. Kalkulator VRAM dla Apertus 8B →

Uruchom Apertus 8B

Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi Apertus 8B, to Intel Arc B570 (10 GB).

Kup ten sprzęt Intel Arc B570 10GB — 10 GB VRAM · 150 W board powerUruchom w chmurze RTX 4090 w RunPod — od $0.34/godz. · stawka sprawdzona 2026-07

lub porównaj w Vast.ai od $0.35/godz. (typical low · varies)

Jako partner Amazon zarabiamy na kwalifikujących się zakupach. Linki do chmurowych GPU są linkami polecającymi — możemy otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie.

Ujawnienie afiliacyjne: Niektóre odnośniki na tej stronie to linki afiliacyjne — jeśli dokonasz zakupu za ich pośrednictwem, LLM Configurator może otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie. Jako uczestnik programu Amazon Associates, LLM Configurator zarabia na kwalifikujących się zakupach.
Intel Arc B570 10GB
10 GB VRAM · 150 W board power
Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.

Jak uruchomić Apertus 8B

Zainstaluj Ollama, a potem uruchom:

ollama run apertus
Wagi na Hugging Face: swiss-ai/Apertus-8B ↗

Specyfikacja

Corroborated — Two or more independent sources agree on these figures, but the model card itself was not retrieved. Treat the numbers as good rather than confirmed. Jeszcze niepotwierdzone: context, releaseDate, hfModelId.

Parametry
8 Billion
Okno kontekstu
65,536
Architektura
Dense
Dostawca
EPFL / ETH Zurich / CSCS
Licencja
Apache 2.0
Practical deployment
Laptop
Określono przy
Q4_K_M
RAM systemowy
16 GB
Rekord zaktualizowany
2026-09-19
LicencjaApache-2.0Użycie komercyjne dozwolone

Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.

Jakość i zastosowania

Wyniki opublikowane przez autorów modelu lub niezależnego oceniającego — jakość, nie przepustowość, i nie mierzone przez nas.

Najlepszy domultilingualeuropean languageschatlow resource languages

Inne rozmiary Apertus

Apertus 8B — najczęściej zadawane pytania

How much VRAM does Apertus 8B need?

About 6 GB at Q4_K_M — quantized weights plus framework overhead, before any KV cache. The cache grows with context length and is added on top; the table above folds it in. Apple Silicon counts unified memory toward the same figure.

Does Apertus 8B run on an RTX 4090 (24 GB)?

Yes. Apertus 8B needs about 6 GB at Q4_K_M, inside a 24 GB card, at an estimated 107 tokens/sec.

How do I run Apertus 8B locally?

Install Ollama and run `ollama run apertus`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.

What other sizes does Apertus come in?

Apertus 8B (6 GB), Apertus 70B (43 GB). Every size shares the family's training and licence; the larger ones score higher and need proportionally more memory.