Família Falcon · 10B de parâmetros

Falcon 3 10B Instruct

SOTA <13B no lançamento. MMLU 73,1, GSM8K 83,1. Aumento de profundidade a partir do 7B.

TII·Licença Licença TII Falcon-LLM 2.0·Contexto 31.25k 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
  • SOTA <13B no lançamento
  • MMLU 73,1
  • Eficaz
Limitações que você deve conhecer
  • —Licença TII específica
Arquitetura
Denso 10B · profundidade ampliada a partir de 7B
Treinamento
Sucessor do 7B.
Ideal para
Modelo denso 10B para chatMultilíngue

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 falcon3:10b
⚠
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
8 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
12 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
20 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 Falcon 3 10B Instruct?

Para executar Falcon 3 10B 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.

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Em deslocamento: Falcon 3 10B 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
~9t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~28t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~70t/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
73.1
GSM8K
83.1