01.AI34B~22 GB VRAM przy Q4_K_M

Yi 1.5 34B Chat — VRAM, szybkość i lokalna konfiguracja

Name: LLM Configurator — GPU VRAM Checker
Author: LLM Configurator

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja: 13 maja 2024

A balanced powerhouse. Offers performance close to 70B models but fits on dual 3090s or 24GB cards with tight quantization.

Yi 1.5 34B Chat potrzebuje około 22 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV. Na Apple Silicon ta wartość pochodzi z pamięci zunifikowanej.

Logika90

Kreatywność85

Kod91

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.	VRAM	Szybkość (szac.)	Dopasowanie
Q2_K 2.63 bpw	14.1 GB	~54 tok/s	Mieści się
Q3_K_M 3.41 bpw	17.5 GB	~44 tok/s	Mieści się
Q4_K_M 4.83 bpw	23.6 GB	~32 tok/s	Na styk
Q5_K_M 5.67 bpw	27.2 GB	~4 tok/s	Częściowo w RAM
Q6_K 6.56 bpw	31 GB	~4 tok/s	Częściowo w RAM
Q8_0 8.50 bpw	39.4 GB	~3 tok/s	Częściowo w RAM
F16 16.00 bpw	71.6 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 Yi 1.5 34B Chat →

Uruchom Yi 1.5 34B Chat

Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi Yi 1.5 34B Chat, to AMD Radeon RX 7900 XTX (24 GB).

Kup ten sprzęt AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB — 24 GB VRAM · 355 W board power Uruchom 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.

AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB

24 GB VRAM · 355 W board power

Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.

Sprawdź cenę na Amazon

Jak uruchomić Yi 1.5 34B Chat

Zainstaluj Ollama, a potem uruchom:

$ollama run yi:34b

Wagi na Hugging Face: 01-ai/Yi-1.5-34B-Chat ↗

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: 34 Billion
Okno kontekstu: 32,000
Architektura: Dense
Dostawca: 01.AI
Licencja: Yi License
Practical deployment: Single consumer GPU
Określono przy: Q4_K_M
RAM systemowy: 32 GB
Rekord zaktualizowany: 2024-05-13

LicencjaYi LicenseUżycie 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 dochatcodingmultilingual

Czy uruchomię Yi 1.5 34B Chat na moim GPU?

Inne rozmiary Yi 1.5 Family

Yi 1.5 9B Chat~6 GB przy Q4_K_M

Yi 1.5 34B Chat — najczęściej zadawane pytania

How much VRAM does Yi 1.5 34B Chat need?

About 22 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 Yi 1.5 34B Chat run on an RTX 4090 (24 GB)?

Yes. Yi 1.5 34B Chat needs about 22 GB at Q4_K_M, inside a 24 GB card, at an estimated 32 tokens/sec.

How do I run Yi 1.5 34B Chat locally?

Install Ollama and run `ollama run yi:34b`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.

What other sizes does Yi 1.5 Family come in?

Yi 1.5 34B Chat (22 GB), Yi 1.5 9B Chat (6 GB). Every size shares the family's training and licence; the larger ones score higher and need proportionally more memory.