EuroLLM — lokalny model AI od Unbabel / Instituto Superior Técnico / INESC-ID
Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:
Trenowany od zera na superkomputerze MareNostrum 5 w Barcelona Supercomputing Center, obejmuje wszystkie 24 języki urzędowe UE. Europejska odpowiedź na modele, w których wielojęzyczność jest dodatkiem: języki UE są tu celem treningu, a nie efektem ubocznym.
Warianty
Najmniejszy wariant EuroLLM potrzebuje około 6 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV.
| Model | VRAM przy Q4 | VRAM | Kontekst | Uruchom |
|---|---|---|---|---|
| EuroLLM 9B → 9B | ~6.2 GB | 4,096 | ollama run eurollm | |
| EuroLLM 22B → 22B | ~14.1 GB | 4,096 | ollama run eurollm |
Pamięć to skwantyzowane wagi plus narzut przy Q4_K_M, liczone tym samym silnikiem co sprawdzarka GPU i VRAM.
Jak uruchomić EuroLLM lokalnie
Zainstaluj Ollama, a potem pobierz tag.
ollama run eurollmWybierz rozmiar powyżej, aby zobaczyć jego VRAM, szacowaną szybkość i polecenie instalacji.
Licencja
Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.
Dotyczy: EuroLLM 9B, EuroLLM 22BPolecane GPU
Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi EuroLLM lokalnie (min. 6 GB VRAM), to Intel Arc B570 (10 GB).
EuroLLM — najczęściej zadawane pytania
How much VRAM does EuroLLM need?
EuroLLM needs about 6 GB VRAM at Q4_K_M quantization for its smallest variant. Variants: EuroLLM 9B (6 GB, Q4_K_M); EuroLLM 22B (14 GB, Q4_K_M). On Apple Silicon, unified memory counts toward this requirement.
Can I run EuroLLM on an RTX 4090 (24 GB)?
Yes — EuroLLM runs on an RTX 4090 (24 GB) and other 24 GB cards such as the RTX 3090. Smaller variants also fit comfortably on 8–16 GB GPUs at Q4_K_M.
What quantization should I use for EuroLLM?
Q4_K_M is the best balance of quality and VRAM for EuroLLM in most cases. Choose Q8_0 for near-lossless quality if you have spare VRAM, or smaller quants (Q3/Q2) only when memory is tight.
How do I run EuroLLM with Ollama?
EuroLLM has no local Ollama tag — the published tag is cloud-hosted, so running it sends your prompts to a hosted GPU rather than your own machine.