Família EuroLLM · 9B de parâmetros

EuroLLM 9B Instruct

Financiado pela UE (Horizon Europe). 35 idiomas (24 da UE + extras), treinado com 4 trilhões de tokens no MareNostrum5.

Utter Project / UE·Licença Apache 2.0·Contexto 4k tokens·Data de lançamento dezembro de 2024·Cabe nos 128 GB de o AI TOP ATOM da GIGABYTE (link afiliado)← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • Soberania da UE (Horizon Europe)
  • Apache 2.0
  • Melhor modelo europeu aberto de seu porte
Limitações que você deve conhecer
  • —Ctx apenas 4k
  • —Sem tag oficial do Ollama
Arquitetura
Denso · 42 camadas · GQA (32Q/8KV) · SwiGLU · RoPE · RMSNorm
Treinamento
4T tokens no MareNostrum5 (BSC). 35 idiomas (24 UE + extras).
Ideal para
Soberania da UE24 línguas europeias

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-9B-Instruct (pas d'Ollama officiel)
⚠
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
6 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
7 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
10 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
18 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 12 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para EuroLLM 9B Instruct?

Para executar EuroLLM 9B Instruct localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 6 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.

Oferta atual: RTX 5060 Ti 16 GB
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Em deslocamento: EuroLLM 9B Instruct 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