Família Teuken · 7B de parâmetros

Teuken 7B Instruct

Soberania alemã (BMWK). 24 línguas da UE. Variante research-v0.4 com licença restrita.

OpenGPT-X·Licença Apache 2.0 (comercial)·Contexto 4k tokens·Data de lançamento novembro de 2024·Cabe nos 128 GB de o AI TOP ATOM da GIGABYTE (link afiliado)← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • Soberania da UE
  • 24 línguas europeias
  • Variante comercial sob licença Apache 2.0
Limitações que você deve conhecer
  • —Ctx 4k
  • —Sem Ollama oficial
  • —Versão de pesquisa com restrição de licença
Arquitetura
Denso · 32 camadas · GQA (2 grupos) · SwiGLU · RoPE · tokenizer multilíngue
Treinamento
Corpus em 24 idiomas da UE, financiado pelo BMWK (Alemanha).
Ideal para
Soberania da UEIdiomas europeus

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.

$# HuggingFace : openGPT-X/Teuken-7B-instruct-commercial-v0.4
⚠
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
5 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
6 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
9 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
14 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 10 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para Teuken 7B Instruct?

Para executar Teuken 7B Instruct localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 5 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: Teuken 7B Instruct 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.

Categoria de entrada
~12t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~35t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~90t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900