Famiglia EuroLLM · 22.6B parametri

EuroLLM 22B Instruct 2512

Versione 22B di EuroLLM (febbraio 2026). 35 lingue UE. Finestra di contesto di 32k token. Sostituisce EuroLLM 9B per i compiti più impegnativi.

Utter Project·Licenza Apache 2.0·Contesto 32k tokens·Data di uscita febbraio 2026← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • Versione 22B di EuroLLM
  • Apache 2.0
  • 32k ctx
  • Sovranità UE
Limiti da conoscere
  • —Nessun Ollama ufficiale
Architettura
Denso 22.6B · 56 strati · GQA 48Q/8KV · SwiGLU · RoPE θ=1M
Addestramento
35 lingue, tra quelle dell'UE e altre rilevanti.
Ideale per
Sovranità UE 22BMultilingue

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.

$# HuggingFace : utter-project/EuroLLM-22B-Instruct-2512
⚠
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
13 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
16 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
24 GB
FP16
Piena precisione — uso server
45 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 24 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per EuroLLM 22B Instruct 2512?

Per eseguire EuroLLM 22B Instruct 2512 in locale con quantizzazione Q4, servono circa 13 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.

Offerta attuale: RTX 5070 Ti 16 GB
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In mobilità: EuroLLM 22B Instruct 2512 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
~4t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~16t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~40t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900