Famiglia Apertus · 8B parametri

Apertus 8B

Versione compatta del 70B. 1000+ lingue, addestrato sul supercalcolatore svizzero Alps.

Swiss AI·Licenza Apache 2.0·Contesto 64k tokens·Data di uscita aprile 2025·Sta nei 128 GB di l'AI TOP ATOM di GIGABYTE (link affiliato)← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • 6 GB VRAM Q4
  • Multilingue UE nativo
  • Apache 2.0
  • Accessibile per uso quotidiano
Limiti da conoscere
  • —Inferiore a Qwen 3 8B in inglese e nella programmazione
Architettura
Denso · 8B · Swiss AI Initiative · multilingue compatto UE
Addestramento
Swiss AI — versione compatta del modello sovrano europeo.
Ideale per
Sovranità compattaMultilingue su laptop

04Installare

Installa Ollama per il tuo OS. Verifica il modello e la sua quantizzazione prima del download. Inizia con 4096 token di contesto, poi controlla l'allocazione con ollama ps. Un comando qui sotto non dimostra che sia stato eseguito un test sulla tua macchina.

$ollama pull hf.co/swissai/Apertus-8B-GGUF
⚠
Primo download: tra 2 e 40 GB a seconda della quantizzazione scelta. Occorre prevedere spazio su disco; è consigliata una connessione stabile. Gli avvii successivi sono istantanei.

02Memoria richiesta

VRAM GPU approssimativa per far girare questo modello, overhead del contesto di 4k token incluso. Per un contesto più lungo, aggiungi ~1 GB per ogni blocco di 8k token.

Q4_K_M
Il più leggero, ~5% di perdita
6 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
7 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
10 GB
FP16
Piena precisione — uso server
16 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 10 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per Apertus 8B?

Per eseguire Apertus 8B in locale con quantizzazione Q4, servono circa 6 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: RTX 5060 Ti 16 GB — lascia un margine per il sistema e il contesto; verifica la compatibilità del motore con la GPU.

Offerta attuale: RTX 5060 Ti 16 GB
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In mobilità: Apertus 8B funziona anche su un Portatile RTX (16 GB di VRAM) →

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03Velocità prevista

Token generati al secondo in Q4_K_M, contesto 4k. Oltre 20 t/s, la lettura è confortevole. Al di sotto di 10 t/s, va bene solo per fare delle prove.

Entry-level
~10t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~30t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~80t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900