Família Aya · 8B de parâmetros

Aya 23 8B

Pre-Expanse. 23 idiomas. ⚠ CC-BY-NC. Substituído por Aya Expanse 8B.

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
  • Multilingue pré-Expanse
  • 23 idiomas incluindo FR
Limitações que você deve conhecer
  • —⚠ CC-BY-NC
  • —Ctx 8k
  • —Substituído por Aya Expanse 8B
Arquitetura
Denso 8B · IFT com Aya Collection
Treinamento
23 idiomas.
Ideal para
Multilingue histórico

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:8b
⚠
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
5 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
6 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
9 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
16 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 10 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para Aya 23 8B?

Para executar Aya 23 8B localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 5 GB de VRAM. Uma opção para comparar: RTX 5060 Ti 16 GB — mantenha uma margem para o sistema e o contexto; verifique a compatibilidade do motor com a GPU.

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Em deslocamento: Aya 23 8B também roda em um Notebook RTX (16 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
~10t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~30t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~80t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900