BigCode15B~10 GB VRAM przy Q4_K_M

StarCoder 2 15B — VRAM, szybkość i lokalna konfiguracja

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:

The flagship StarCoder model. HumanEval score of 46.4%, beating many larger general-purpose models on code tasks. Excellent at generating and explaining complex code in 600+ languages.

StarCoder 2 15B potrzebuje około 10 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV. Na Apple Silicon ta wartość pochodzi z pamięci zunifikowanej.

Logika78
Kreatywność48
Kod94

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
6.6 GB~106 tok/sMieści się
Q3_K_M
3.41 bpw
8.1 GB~87 tok/sMieści się
Q4_K_M
4.83 bpw
10.8 GB~66 tok/sMieści się
Q5_K_M
5.67 bpw
12.5 GB~58 tok/sMieści się
Q6_K
6.56 bpw
14.2 GB~51 tok/sMieści się
Q8_0
8.50 bpw
17.9 GB~41 tok/sMieści się
F16
16.00 bpw
32.5 GB~3 tok/sCzęściowo w RAM

Czarny znacznik = dostępna pamięć na NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Szacunki z modelu przepustowości pamięci opisanego na stronie metodologii. Kalkulator VRAM dla StarCoder 2 15B →

Uruchom StarCoder 2 15B

Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi StarCoder 2 15B, to Intel Arc B580 (12 GB).

Kup ten sprzęt Intel Arc B580 12GB — 12 GB VRAM · 190 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 B580 12GB
12 GB VRAM · 190 W board power
Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.

Jak uruchomić StarCoder 2 15B

Zainstaluj Ollama, a potem uruchom:

ollama run starcoder2:15b
Wagi na Hugging Face: bigcode/starcoder2-15b ↗

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
15 Billion
Okno kontekstu
16,384
Architektura
Dense
Dostawca
BigCode
Licencja
BigCode Open RAIL-M v1
Practical deployment
Laptop
Określono przy
Q4_K_M
RAM systemowy
24 GB
Rekord zaktualizowany
2024-02-28
LicencjaBigCode OpenRAIL-MUżycie komercyjne dozwolone

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.

Najlepszy docoding agentcode reviewdev work

Czy uruchomię StarCoder 2 15B na moim GPU?

Inne rozmiary StarCoder 2

StarCoder 2 15B — najczęściej zadawane pytania

How much VRAM does StarCoder 2 15B need?

About 10 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 StarCoder 2 15B run on an RTX 4090 (24 GB)?

Yes. StarCoder 2 15B needs about 10 GB at Q4_K_M, inside a 24 GB card, at an estimated 66 tokens/sec.

How do I run StarCoder 2 15B locally?

Install Ollama and run `ollama run starcoder2:15b`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.

What other sizes does StarCoder 2 come in?

StarCoder 2 3B (3 GB), StarCoder 2 7B (5 GB), StarCoder 2 15B (10 GB). Every size shares the family's training and licence; the larger ones score higher and need proportionally more memory.