Famiglia dots · 142B parametri

dots.llm1 Instruct

Primo LLM di Xiaohongshu. MoE 142B/14B attivi. Eguaglia Qwen2.5-72B senza dati sintetici.

🇨🇳 Rednote·Licenza MIT·Contesto 32k 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
  • 14B di parametri attivi ed efficienti in un MoE da 142B
  • Forte nella creazione di contenuti creativi e per i social
  • Apache 2.0
Limiti da conoscere
  • —85 GB VRAM Q4
  • —Contesto di soli 32k
  • —Orientato ai contenuti dei social cinesi
Architettura
MoE · 142B totali / 14B attivi · Rednote (Xiaohongshu) · 32k contesto
Addestramento
Rednote — forte nella generazione creativa e nei contenuti lifestyle.
Ideale per
Trasparenza dei datiRicerca

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/rednote/dots-llm1-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
85 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
102 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
152 GB
FP16
Piena precisione — uso server
284 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 120 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per dots.llm1 Instruct?

Per eseguire dots.llm1 Instruct in locale con quantizzazione Q4, servono circa 85 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.

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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
~3t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~12t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~30t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900