Família Molmo · 72B de parâmetros

Molmo 72B

VLM Apache de 72B baseado em Qwen2-72B. #2 na avaliação humana, atrás do GPT-4o. Sem GGUF oficial.

🇺🇸 Allen AI·Licença Apache 2.0·Contexto 4k tokens·Data de lançamento setembro de 2024·Cabe nos 128 GB de o AI TOP ATOM da GIGABYTE (link afiliado)← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • Melhor qualidade de visão da AllenAI
  • Apache 2.0
  • Muito bom em análise visual complexa
Limitações que você deve conhecer
  • —42 GB VRAM Q4 (2-3 GPUs necessários)
  • —Contexto de apenas 4096
Arquitetura
Denso · modelo de visão de 72B · baseado em Qwen2 72B + codificador CLIP da OpenAI
Treinamento
Dataset AllenAI PixMo, maior versão de 72B.
Ideal para
Visão avançadaPesquisa em VLM

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 molmo:72b
⚠
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
42 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
50 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
78 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
144 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 Molmo 72B?

Para executar Molmo 72B localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 42 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.

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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
~5t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~18t/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.

MMMU
72.2