Beam 1.0 501B-A23B — VRAM, szybkość i lokalna konfiguracja
Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:
501,3 mld parametrów łącznie, 23,4 mld aktywnych, 52 warstwy (3 gęste i 49 MoE) z bramkowaną uwagą GQA i kontekstem 1M tokenów. Tekst na wejściu i wyjściu, Apache-2.0. Wagi w BF16, FP8 i NVFP4; istnieją GGUF-y społeczności. Do samodzielnego hostowania potrzebuje skali centrum danych.
Beam 1.0 501B-A23B potrzebuje około 303 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). Tylko wagi i narzut: architektura tego modelu nie jest opublikowana, więc nie doliczamy pamięci KV.
| Kwant. | Pamięć | VRAM | Szybkość (szac.) | Dopasowanie |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K 2.63 bpw | 165.6 GB | — | Za duży | |
| Q3_K_M 3.41 bpw | 214.5 GB | — | Za duży | |
| Q4_K_M 4.83 bpw | 303.5 GB | — | Za duży | |
| Q5_K_M 5.67 bpw | 356.1 GB | — | Za duży | |
| Q6_K 6.56 bpw | 411.9 GB | — | Za duży | |
| Q8_0 8.50 bpw | 533.4 GB | — | Za duży | |
| F16 16.00 bpw | 1003.4 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 Beam 1.0 501B-A23B →
Uruchom Beam 1.0 501B-A23B
Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi Beam 1.0 501B-A23B, to Apple M3 Ultra (512 GB).
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 Beam 1.0 501B-A23B
No local Ollama tag. Ollama lists Beam only as a cloud-hosted 'beam:cloud' tag, which runs on Ollama's servers, not your machine.
Specyfikacja
Verified — Checked against the primary source — the model card or the vendor spec page — and corroborated by a second independent source.
- Parametry
- 501 Billion (23B active)
- Okno kontekstu
- 1,000,000
- Architektura
- Mixture-of-Experts (3 dense + 49 MoE layers), gated GQA
- Dostawca
- Reflection AI
- Licencja
- Apache-2.0
- Availability
- Weights downloadable
- Practical deployment
- Workstation (large unified memory or pro GPU)
- Określono przy
- Q4_K_M
- RAM systemowy
- 512 GB
- Rekord zaktualizowany
- 2026-10-25
- Runs with
- Ollama: not supported source
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.
Beam 1.0 501B-A23B — najczęściej zadawane pytania
How much VRAM does Beam 1.0 501B-A23B need?
About 303 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 Beam 1.0 501B-A23B run on an RTX 4090 (24 GB)?
No. Beam 1.0 501B-A23B needs about 303 GB at Q4_K_M, more than a single RTX 4090's 24 GB. It needs a larger card, several GPUs, or Apple Silicon with enough unified memory — or it runs with part of the weights offloaded to system RAM, which is much slower.
How do I run Beam 1.0 501B-A23B locally?
No local Ollama tag. Ollama lists Beam only as a cloud-hosted 'beam:cloud' tag, which runs on Ollama's servers, not your machine. Running the published tag would send your prompts to a hosted GPU rather than your own machine.