Família DBRX · 132B de parâmetros

DBRX Instruct

MoE 132B/36B ativos. 12T tokens. Licença Databricks (permissiva com condições). Acesso restrito no HF.

🇺🇸 Databricks·Licença Databricks Open Model License·Contexto 32k tokens·Data de lançamento março de 2024·Cabe nos 128 GB de o AI TOP ATOM da GIGABYTE (link afiliado)← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • Qualidade no estado da arte em março de 2024
  • Forte em código e matemática
  • Databricks Open Model License
Limitações que você deve conhecer
  • —76 GB de VRAM em Q4 — múltiplas GPUs necessárias
  • —Amplamente superado pelo DeepSeek V3/R1 em 2025
Arquitetura
MoE · 132B total / 36B ativos · 16 especialistas, 4 ativos por token
Treinamento
Databricks — 12 trilhões de tokens de alta qualidade, forte em código e ciência.
Ideal para
MoE empresarialChat profissional

05Instalar

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 dbrx
⚠
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
76 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
94 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
140 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
264 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 112 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para DBRX Instruct?

Para executar DBRX Instruct localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 76 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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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
~2t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~8t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~22t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Benchmarks públicos

Pontuações reproduzidas a partir das fichas dos modelos ou de fontes do MMLU-Pro / da comunidade. Unidade: % de respostas corretas.

MMLU
73.7
HumanEval
70.1