01O que ele sabe fazer
- Licença MIT permissiva
- Intelligence Index 34 (entre os melhores modelos abertos sem raciocínio)
- Contexto longo de 256k
- Atenção híbrida eficiente
- Recursos de atuação como agente e de chamada de ferramentas maduros
- —Hardware de datacenter necessário (~600 GB de VRAM Q4)
- —Sem tag Ollama (apenas pesos HF)
- —Não é um modelo de raciocínio
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.
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.
Qual hardware usar para Ling 2.6 1T?
Para executar Ling 2.6 1T localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 580 GB de VRAM. Uma opção para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — este modelo excede a capacidade de GPU deste mini-PC: escolha um modelo menor ou uma infraestrutura adequada.
Por que essa escolha? Nossa ficha completa sobre GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) →
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Muito grande para sua máquina? O kit fornece o modelo que cabe na sua 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.
04Benchmarks públicos
Pontuações reproduzidas a partir das fichas dos modelos ou de fontes do MMLU-Pro / da comunidade. Unidade: % de respostas corretas.