Família Yi · 34B de parâmetros

Yi 1.5 34B Chat

Denso 34B Apache 2.0. 3,6T tokens. Variantes 16K/32K ctx no HF.

🇨🇳 01.AI·Licença Apache 2.0·Contexto 4k tokens·Data de lançamento maio de 2024·Cabe nos 128 GB de o AI TOP ATOM da GIGABYTE← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • Muito bom em chinês
  • Compatível com ferramentas Llama
  • Licença Yi (uso comercial livre)
Limitações que você deve conhecer
  • —Contexto de apenas 4096
  • —Ultrapassado por Qwen 2.5 32B em 2025
Arquitetura
Transformer denso · 34B · Yi 1.5 · compatível com Llama
Treinamento
01.AI — 3,1 trilhões de tokens multilíngues EN/ZH. Sucessor do Yi-34B.
Ideal para
Chat alternativoMultilíngue CN/EN

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 yi:34b
⚠
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
20 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
24 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
36 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
68 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 32 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para Yi 1.5 34B Chat?

Para executar Yi 1.5 34B Chat localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 20 GB de VRAM. Uma opção para comparar: GMKtec EVO-X2 64GB / 1TB (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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Em deslocamento: Yi 1.5 34B Chat 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
~30t/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.

MMLU
77.2
HumanEval
75.2