Família Aya · 35B de parâmetros

Aya 23 35B

Pre-Expanse 35B, base Command. 23 idiomas. ⚠ CC-BY-NC.

Cohere For AI·Licença CC-BY-NC 4.0·Contexto 8k tokens·Data de lançamento maio de 2024·Cabe nos 128 GB de o AI TOP ATOM da GIGABYTE (link afiliado)← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • 23 idiomas com suporte nativo de alta qualidade
  • Bom em seguir instruções em vários idiomas
  • Apache 2.0
Limitações que você deve conhecer
  • —20 GB VRAM Q4
  • —Menos forte que os modelos de 2025 em raciocínio
Arquitetura
Denso · 35B · arquitetura-base Cohere Command R+ · 23 línguas nativas
Treinamento
Cohere For AI — 23 línguas, incluindo FR/AR/ZH, dados de instruções multilíngues.
Ideal para
Ampla cobertura multilíngue

04Instalar

Instale Ollama para seu SO. Verifique o modelo e sua quantização antes do download. Comece com 4096 tokens de contexto, depois verifique a alocação com ollama ps. Um comando abaixo não é prova de teste executado na sua máquina.

$ollama run aya:35b
⚠
Primeiro download: entre 2 e 40 GB, dependendo da quantização escolhida. Reserve espaço em disco; recomenda-se uma conexão estável. As execuções seguintes são instantâneas.

02Memória necessária

Quantidade aproximada de VRAM da GPU necessária para executar este modelo, incluindo a memória adicional para um contexto de 4k tokens. Para um contexto mais longo, adicione ~1 GB a cada 8k tokens.

Q4_K_M
O mais leve, ~5% de perda
20 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
25 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
37 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
70 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 32 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para Aya 23 35B?

Para executar Aya 23 35B localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 20 GB de VRAM. Uma opção para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — mantenha uma margem para o sistema e o contexto; verifique a compatibilidade do motor com a GPU.

Oferta atual: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395)
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Em deslocamento: Aya 23 35B também roda em um Notebook RTX (24 GB de VRAM) →

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03Velocidade estimada

Tokens gerados por segundo em Q4_K_M, contexto 4k. Acima de 20 t/s, a leitura é confortável. Abaixo de 10 t/s, é apenas para testar.

Categoria de entrada
~3t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~12t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~28t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900