Família Jais · 70B de parâmetros

Jais Adapted 70B Chat

Llama-2 70B estendido com 32k tokens árabes. Bilíngue AR/EN com GQA.

MBZUAI / Core42·Licença Apache 2.0·Contexto 4k tokens·Data de lançamento novembro de 2024·Cabe nos 128 GB de o AI TOP ATOM da GIGABYTE (link afiliado)← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • Melhor LLM de pesos abertos para árabe
  • Nível GPT-4 em árabe
  • Licença Jais (uso comercial)
Limitações que você deve conhecer
  • —40 GB VRAM Q4
  • —Contexto de apenas 4096
  • —Limitado em idiomas que não sejam árabe ou inglês
Arquitetura
Denso · 70B · especializado em árabe + inglês · MBZUAI/Core42 EAU
Treinamento
MBZUAI/Core42 — corpus de 395B tokens em árabe nativo + inglês de alta qualidade.
Ideal para
Árabe avançadoBilíngue AR/EN

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 pull hf.co/inceptionai/jais-instruct-GGUF
⚠
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
40 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
48 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
75 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
140 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 64 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para Jais Adapted 70B Chat?

Para executar Jais Adapted 70B Chat localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 40 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
~1t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~6t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~20t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900