Famiglia Clef · 27B parametri

Clef 27B

Modello denso multimodale da 27B di Cloudflare, Apache 2.0, contesto da 256k, ~16 GB di VRAM Q4: visione e ragionamento su una scheda da 16 GB, tag Ollama ufficiale.

🇺🇸 Cloudflare·Licenza Apache 2.0·Contesto 256k tokens·Data di uscita 2026-09-30·Sta nei 128 GB di l'AI TOP ATOM di GIGABYTE (link affiliato)← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • Dense 27B: ~16 GB di VRAM in Q4, entra in una scheda da 16 GB
  • Contesto nativo di 256k token (config.json di Hugging Face)
  • Visione e ragionamento in un unico modello
  • Licenza Apache 2.0 permissiva, tag Ollama ufficiale
Limiti da conoscere
  • —Primo modello di Cloudflare: pochi riscontri dalla community
  • —Contesto da 256k: la cache KV fa aumentare rapidamente la VRAM oltre 32k
  • —Nessun punteggio pubblico nelle nostre fonti: prestazioni da verificare sui tuoi casi d'uso
Architettura
Trasformatore denso · 27B parametri · contesto da 256k · multimodale (visione)
Addestramento
Modello open-weights di Cloudflare orientato alla multimodalità e al processo decisionale, pubblicato con licenza Apache 2.0 (Hugging Face e Ollama concordano sui 27B). I dettagli del corpus e del metodo non sono stati comunicati.
Ideale per
Analisi di immagini e documentiRagionamento su contesto lungoAgenti decisionali locali

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 clef
⚠
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
16 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
19 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
29 GB
FP16
Piena precisione — uso server
54 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 35 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per Clef 27B?

Per eseguire Clef 27B in locale con quantizzazione Q4, servono circa 16 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: RTX 5070 Ti 16 GB — lascia un margine per il sistema e il contesto; verifica la compatibilità del motore con la GPU.

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In mobilità: Clef 27B 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
~14t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~18t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~22t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900