Família EuroLLM · 22.6B de parâmetros

EuroLLM 22B Instruct 2512

Versão 22B do EuroLLM (fevereiro de 2026). 35 idiomas da UE. Contexto de 32k tokens. Substitui o EuroLLM 9B em tarefas exigentes.

Utter Project·Licença Apache 2.0·Contexto 32k tokens·Data de lançamento fevereiro de 2026·Cabe nos 128 GB de o AI TOP ATOM da GIGABYTE (link afiliado)← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • Versão 22B do EuroLLM
  • Apache 2.0
  • 32k ctx
  • Soberania da UE
Limitações que você deve conhecer
  • —Sem Ollama oficial
Arquitetura
Denso 22.6B · 56 camadas · GQA 48Q/8KV · SwiGLU · RoPE θ=1M
Treinamento
35 idiomas: da UE e outros relevantes.
Ideal para
Soberania UE 22BMultilíngue

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.

$# HuggingFace : utter-project/EuroLLM-22B-Instruct-2512
⚠
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
13 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
16 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
24 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
45 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 24 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para EuroLLM 22B Instruct 2512?

Para executar EuroLLM 22B Instruct 2512 localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 13 GB de VRAM. Uma opção para comparar: RTX 5070 Ti 16 GB — mantenha uma margem para o sistema e o contexto; verifique a compatibilidade do motor com a GPU.

Oferta atual: RTX 5070 Ti 16 GB
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Em deslocamento: EuroLLM 22B Instruct 2512 também roda em um Notebook RTX (16 GB de VRAM) →

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  • PDF + arquivos
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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
~4t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~16t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~40t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900