01O que ele sabe fazer
- Raciocínio passo a passo explícito (cadeia de pensamento)
- Denso 7B: cabe em uma GPU de 8 GB em Q4 (~4,2 GB)
- Base OLMo 100% aberta (pesos + dados + código)
- Licença Apache 2.0 permissiva
- —Fine-tune comunitário, não oficial da Allen AI
- —Contexto de 16k, modesto em comparação com os 128k recentes
- —Sem tag oficial do Ollama (implantação via Hugging Face)
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 OLMo 3 7B Think (SFT)?
Para executar OLMo 3 7B Think (SFT) localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 4.2 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: OLMo 3 7B Think (SFT) 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.