Família Seed · 36B de parâmetros

Seed-OSS 36B Instruct

Primeiro grande modelo aberto da ByteDance. Contexto nativo de 512k (4× o dos concorrentes). Apache 2.0.

🇨🇳 ByteDance·Licença Apache 2.0·Contexto 512k tokens·Data de lançamento abril de 2025·Cabe nos 128 GB de o AI TOP ATOM da GIGABYTE (link afiliado)← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • Contexto nativo de 524k — recorde entre os modelos densos acessíveis
  • 36B denso
  • Bom em documentos longos
Limitações que você deve conhecer
  • —22 GB VRAM Q4
  • —Licença ByteDance a ser verificada
Arquitetura
Denso · 36B · ByteDance Seed-OSS · 524k de contexto nativo
Treinamento
ByteDance — contexto muito longo (524k tokens) suportado nativamente.
Ideal para
Contexto muito longoAnálise de livros

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.

$ollama pull hf.co/ByteDance/seed-oss-36b-GGUF
⚠
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
22 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
26 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
40 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
72 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 36 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para Seed-OSS 36B Instruct?

Para executar Seed-OSS 36B Instruct localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 22 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.

Oferta atual: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395)
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Em deslocamento: Seed-OSS 36B Instruct também roda em um Notebook RTX (24 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.

Categoria de entrada
~3t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~12t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~28t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900