Cohere35B~22 GB VRAM przy Q4_K_M

Command R (35B) — VRAM, szybkość i lokalna konfiguracja

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:

The RAG specialist. Designed to work with your data. Excellent at following complex instructions and tool use.

Command R (35B) potrzebuje około 22 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV. Na Apple Silicon ta wartość pochodzi z pamięci zunifikowanej.

Logika89
Kreatywność82
Kod85

VRAM i szybkość według kwantyzacji

Liczone dla NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Obejmuje pamięć podręczną KV przy kontekście 8K, więc wartości są wyższe niż główna liczba.

Kwant.VRAMSzybkość (szac.)Dopasowanie
Q2_K
2.63 bpw
23 GB~41 tok/sNa styk
Q3_K_M
3.41 bpw
26.5 GB~5 tok/sCzęściowo w RAM
Q4_K_M
4.83 bpw
32.7 GB~4 tok/sCzęściowo w RAM
Q5_K_M
5.67 bpw
36.3 GB~4 tok/sCzęściowo w RAM
Q6_K
6.56 bpw
40.2 GB~3 tok/sCzęściowo w RAM
Q8_0
8.50 bpw
48.7 GB~3 tok/sCzęściowo w RAM
F16
16.00 bpw
81.5 GB—Za duży

Czarny znacznik = dostępna pamięć na NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Szacunki z modelu przepustowości pamięci opisanego na stronie metodologii. Kalkulator VRAM dla Command R (35B) →

Uruchom Command R (35B)

Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi Command R (35B), to NVIDIA GeForce RTX 5090 (32 GB).

Kup ten sprzęt NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB — 32 GB VRAM · 575 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.
NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB
32 GB VRAM · 575 W board power
Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.

Jak uruchomić Command R (35B)

Zainstaluj Ollama, a potem uruchom:

ollama run command-r
Wagi na Hugging Face: CohereForAI/c4ai-command-r-v01 ↗

Specyfikacja

Curated — A hand-written entry from before this catalogue recorded its sources. The figures are long-standing but their provenance is not on file.

Parametry
35 Billion
Okno kontekstu
128,000
Architektura
Dense
Dostawca
Cohere
Licencja
CC-BY-NC
Practical deployment
Single consumer GPU
Określono przy
Q4_K_M
RAM systemowy
32 GB
Rekord zaktualizowany
2024-03-11
LicencjaCC-BY-NC-4.0Tylko badania / użycie niekomercyjne

Research / non-commercial only — this licence does NOT permit shipping a commercial product.

Jakość i zastosowania

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

Najlepszy doragagentwork

Czy uruchomię Command R (35B) na moim GPU?

Inne rozmiary Command R Family

Command R (35B) — najczęściej zadawane pytania

How much VRAM does Command R (35B) need?

About 22 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 Command R (35B) run on an RTX 4090 (24 GB)?

Yes. Command R (35B) needs about 22 GB at Q4_K_M, inside a 24 GB card, at an estimated 4 tokens/sec.

How do I run Command R (35B) locally?

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

What other sizes does Command R Family come in?

Command R (35B) (22 GB), Command R+ (104B) (64 GB). Every size shares the family's training and licence; the larger ones score higher and need proportionally more memory.