Famiglia EXAONE · 33B parametri

EXAONE 4.5 33B

Modello di punta coreano multimodale 33B. 256k ctx. Top 10 nell'Artificial Analysis Intelligence Index.

LG AI Research·Licenza EXAONE AI Model License·Contesto 256k tokens·Data di uscita aprile 2025← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • Contesto di 262k
  • Visione integrata in un 33B
  • Forte in coreano e inglese
Limiti da conoscere
  • —20 GB VRAM Q4
  • —Licenza LG — verificare l'uso commerciale
Architettura
Denso · 33B · EXAONE 4.5 · LG AI Research · visione integrata
Addestramento
LG AI Research — corpus coreano+inglese, visione multimodale aggiunta, 262k ctx.
Ideale per
Coreano avanzatoMultimodaleMultilingue asiatico

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 run exaone4.5:33b
⚠
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
20 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
24 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
36 GB
FP16
Piena precisione — uso server
66 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 32 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per EXAONE 4.5 33B?

Per eseguire EXAONE 4.5 33B in locale con quantizzazione Q4, servono circa 20 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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In mobilità: EXAONE 4.5 33B funziona anche su un Portatile RTX (24 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
~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