Shanghai AI Lab8B~6 GB VRAM przy Q4_K_M

InternLM 3 8B Instruct — VRAM, szybkość i lokalna konfiguracja

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:

Beats Llama 3.1 8B on Chinese and English benchmarks. Particularly strong on math (GSM8K) and reasoning. The best 8B bilingual (Chinese/English) model currently available.

InternLM 3 8B Instruct 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.

Logika88
Kreatywność78
Kod84

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
4.1 GB~158 tok/sMieści się
Q3_K_M
3.41 bpw
5 GB~134 tok/sMieści się
Q4_K_M
4.83 bpw
6.5 GB~105 tok/sMieści się
Q5_K_M
5.67 bpw
7.4 GB~93 tok/sMieści się
Q6_K
6.56 bpw
8.4 GB~83 tok/sMieści się
Q8_0
8.50 bpw
10.6 GB~67 tok/sMieści się
F16
16.00 bpw
18.8 GB~39 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 InternLM 3 8B Instruct →

Uruchom InternLM 3 8B Instruct

Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi InternLM 3 8B Instruct, 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 InternLM 3 8B Instruct

Zainstaluj Ollama, a potem uruchom:

ollama run internlm3:8b
Wagi na Hugging Face: internlm/internlm3-8b-instruct ↗

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
8 Billion
Okno kontekstu
32,768
Architektura
Dense
Dostawca
Shanghai AI Lab
Licencja
Apache 2.0
Practical deployment
Laptop
Określono przy
Q4_K_M
RAM systemowy
16 GB
Rekord zaktualizowany
2025-01-15
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 dobilingualmathchatreasoning

Czy uruchomię InternLM 3 8B Instruct na moim GPU?

Inne rozmiary InternLM 3

InternLM 3 8B Instruct — najczęściej zadawane pytania

How much VRAM does InternLM 3 8B Instruct 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 InternLM 3 8B Instruct run on an RTX 4090 (24 GB)?

Yes. InternLM 3 8B Instruct needs about 6 GB at Q4_K_M, inside a 24 GB card, at an estimated 105 tokens/sec.

How do I run InternLM 3 8B Instruct locally?

Install Ollama and run `ollama run internlm3:8b`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.

What other sizes does InternLM 3 come in?

InternLM 3 8B Instruct (6 GB), InternLM 3 20B Instruct (13 GB). Every size shares the family's training and licence; the larger ones score higher and need proportionally more memory.