01O que ele sabe fazer
- Contexto nativo de grande capacidade, de até ~1 milhão de tokens
- MoE esparso: apenas ~3B ativos, taxa de processamento razoável para seu tamanho
- Licença MIT permissiva
- Orientado para raciocínio e chat
- —~40 GB de VRAM em Q4: requer várias GPUs ou muita RAM
- —Modelo recente: pouco histórico de uso e poucos benchmarks públicos
- —Sem tag Ollama — instalação via HuggingFace
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.
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 LongCat Flash Lite Sparse 69B-A3B?
Para executar LongCat Flash Lite Sparse 69B-A3B 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.
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.