Llama 3.1 8B Instruct — VRAM, szybkość i lokalna konfiguracja
Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:
The go-to model for consumer hardware. Excellent reasoning, tool use, and multilingual support.
Llama 3.1 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.
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. | Pamięć | VRAM | Szybkość (szac.) | Dopasowanie |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K 2.63 bpw | 4.5 GB | ~155 tok/s | Mieści się | |
| Q3_K_M 3.41 bpw | 5.3 GB | ~134 tok/s | Mieści się | |
| Q4_K_M 4.83 bpw | 6.7 GB | ~107 tok/s | Mieści się | |
| Q5_K_M 5.67 bpw | 7.5 GB | ~96 tok/s | Mieści się | |
| Q6_K 6.56 bpw | 8.4 GB | ~86 tok/s | Mieści się | |
| Q8_0 8.50 bpw | 10.4 GB | ~70 tok/s | Mieści się | |
| F16 16.00 bpw | 17.9 GB | ~41 tok/s | Mieści się |
Czarny znacznik = dostępna pamięć na NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Szacunki z modelu przepustowości pamięci opisanego na stronie metodologii. Kalkulator VRAM dla Llama 3.1 8B Instruct →
Uruchom Llama 3.1 8B Instruct
Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi Llama 3.1 8B Instruct, to Intel Arc B570 (10 GB).
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.
Jak uruchomić Llama 3.1 8B Instruct
Zainstaluj Ollama, a potem uruchom:
ollama run llama3.1Download Llama 3.1 8B Instruct — GGUF Quantizations
Pick a quantization and open it in LM Studio, Ollama, or Jan, or download the raw .gguf file directly. Quant list and sizes resolved from Hugging Face.
Llama 3.1 8B Instruct — GGUF quants · bartowski/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF
| Quant | Size | Download (.gguf) |
|---|---|---|
| Q3_K_M | 3.41 GB (est.) | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q3_K_M.gguf |
| Q4_K_M | 4.83 GB (est.) | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q4_K_M.gguf |
| Q5_K_M | 5.67 GB (est.) | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q5_K_M.gguf |
| Q6_K | 6.56 GB (est.) | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q6_K.gguf |
| Q8_0 | 8.50 GB (est.) | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q8_0.gguf |
Download in LM Studio: lms get bartowski/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF
Want this model on your phone? You can run it on your desktop with LM Studio and chat from your iPhone or iPad over an encrypted link — see Run LM Studio Models on Your Phone (LM Link).
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
- 128,000
- Architektura
- Dense Decoder-only
- Dostawca
- Meta
- Licencja
- Llama Community License
- Practical deployment
- Laptop
- Określono przy
- Q4_K_M
- RAM systemowy
- 16 GB
- Rekord zaktualizowany
- 2024-07-23
Weights are downloadable and commercial use is permitted, subject to the licence’s acceptable-use terms.
Jakość i zastosowania
Wyniki opublikowane przez autorów modelu lub niezależnego oceniającego — jakość, nie przepustowość, i nie mierzone przez nas.
Czy uruchomię Llama 3.1 8B Instruct na moim GPU?
- Llama 3.1 Family na AMD Radeon RX 9060 XT 8GB
- Llama 3.1 Family na Intel Arc B570
- Llama 3.1 Family na Intel Arc B580
- Llama 3.1 Family na NVIDIA GeForce RTX 3060 (12GB)
- Llama 3.1 Family na NVIDIA GeForce RTX 3070
- Llama 3.1 Family na NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti
- Llama 3.1 Family na NVIDIA GeForce RTX 3080 (10GB)
- Llama 3.1 Family na NVIDIA GeForce RTX 4060
- Llama 3.1 Family na NVIDIA GeForce RTX 4070
- Llama 3.1 Family na NVIDIA GeForce RTX 4070 Super
- Llama 3.1 Family na NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti
- Llama 3.1 Family na NVIDIA GeForce RTX 5060
- Llama 3.1 Family na NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti 8GB
- Llama 3.1 Family na NVIDIA GeForce RTX 5070
Llama 3.1 8B Instruct — najczęściej zadawane pytania
How much VRAM does Llama 3.1 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 Llama 3.1 8B Instruct run on an RTX 4090 (24 GB)?
Yes. Llama 3.1 8B Instruct needs about 6 GB at Q4_K_M, inside a 24 GB card, at an estimated 107 tokens/sec.
How do I run Llama 3.1 8B Instruct locally?
Install Ollama and run `ollama run llama3.1`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.