01O que ele sabe fazer
- Ultraleve: 0,6B, ~0,3 GB VRAM Q4
- Transcrição 100% local
- Inferência muito rápida (edge, mobile)
- Base Qwen3-0.6B
- —Principalmente anglofônico
- —Licença « other » — verificar as condições de uso
- —Sem tag Ollama — instalação 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 S1-mini?
Para executar S1-mini localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 0.3 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: S1-mini 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.