Famiglia DBRX · 132B parametri

DBRX Instruct

MoE 132B/36B attivi. 12T token. Licenza Databricks (permissiva con condizioni). HF gated.

🇺🇸 Databricks·Licenza Databricks Open Model License·Contesto 32k tokens·Data di uscita marzo 2024·Sta nei 128 GB di l'AI TOP ATOM di GIGABYTE (link affiliato)← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • Qualità allo stato dell'arte nel marzo 2024
  • Forte nella programmazione e in matematica
  • Databricks Open Model License
Limiti da conoscere
  • —76 GB di VRAM in Q4 — configurazione multi-GPU necessaria
  • —Largamente superato da DeepSeek V3/R1 nel 2025
Architettura
MoE · 132B totali / 36B attivi · 16 esperti, 4 attivi per token
Addestramento
Databricks — 12T token di alta qualità, forte nel codice e nella scienza.
Ideale per
MoE aziendaleChat professionale

05Installare

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 run dbrx
⚠
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
76 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
94 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
140 GB
FP16
Piena precisione — uso server
264 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 112 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per DBRX Instruct?

Per eseguire DBRX Instruct in locale con quantizzazione Q4, servono circa 76 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — lascia un margine per il sistema e il contesto; verifica la compatibilità del motore con la GPU.

Offerta attuale: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395)
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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
~2t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~8t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~22t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Benchmark pubblici

Punteggi ripresi dalle model card o da MMLU-Pro / fonti della community. Unità: % di risposte corrette.

MMLU
73.7
HumanEval
70.1