VibeThinker 1.5B — VRAM, szybkość i lokalna konfiguracja
Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:
The original VibeThinker, fine-tuned from Qwen2.5-Math-1.5B. Reports 80.3 / 74.4 / 50.4 on AIME24, AIME25 and HMMT25 — above DeepSeek R1 on those three at roughly 1/400th the parameter count. Under 2 GB at Q4_K_M, so it runs on a phone.
VibeThinker 1.5B potrzebuje około 2 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 | 1.3 GB | ~298 tok/s | Mieści się | |
| Q3_K_M 3.41 bpw | 1.5 GB | ~281 tok/s | Mieści się | |
| Q4_K_M 4.83 bpw | 1.7 GB | ~255 tok/s | Mieści się | |
| Q5_K_M 5.67 bpw | 1.9 GB | ~242 tok/s | Mieści się | |
| Q6_K 6.56 bpw | 2.1 GB | ~229 tok/s | Mieści się | |
| Q8_0 8.50 bpw | 2.4 GB | ~206 tok/s | Mieści się | |
| F16 16.00 bpw | 3.9 GB | ~148 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 VibeThinker 1.5B →
Uruchom VibeThinker 1.5B
Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi VibeThinker 1.5B, 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 VibeThinker 1.5B
Zainstaluj Ollama, a potem uruchom:
ollama run vibethinkerSpecyfikacja
Verified — Checked against the primary source — the model card or the vendor spec page — and corroborated by a second independent source.
- Parametry
- 1.54 Billion
- Okno kontekstu
- 131,072
- Architektura
- Dense Transformer (Qwen2.5-Math-1.5B base)
- Dostawca
- WeiboAI
- Licencja
- MIT
- Practical deployment
- Edge device (phone, SBC)
- Określono przy
- Q4_K_M
- RAM systemowy
- 4 GB
- Rekord zaktualizowany
- 2026-09-06
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.
| Benchmark | Wynik | Źródło |
|---|---|---|
| AIME 2024 | 80.3 / 100 % | deklaracja producenta · https://github.com/WeiboAI/VibeThinker |
| AIME 2025 | 74.4 / 100 % | deklaracja producenta · https://github.com/WeiboAI/VibeThinker |
Czy uruchomię VibeThinker 1.5B na moim GPU?
Inne rozmiary VibeThinker
VibeThinker 1.5B — najczęściej zadawane pytania
How much VRAM does VibeThinker 1.5B need?
About 2 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 VibeThinker 1.5B run on an RTX 4090 (24 GB)?
Yes. VibeThinker 1.5B needs about 2 GB at Q4_K_M, inside a 24 GB card, at an estimated 255 tokens/sec.
How do I run VibeThinker 1.5B locally?
Install Ollama and run `ollama run vibethinker`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.
What other sizes does VibeThinker come in?
VibeThinker 3B (3 GB), VibeThinker 1.5B (2 GB). Every size shares the family's training and licence; the larger ones score higher and need proportionally more memory.