01Cosa sa fare
- Contesto di 131k
- Modalità di pensiero ibrida
- Buone capacità in coreano nativo
- Apache 2.0
- —18 GB VRAM Q4
- —Specializzato nel coreano — meno performante al di fuori di KO/EN
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.
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.
Quale hardware serve per Kanana 2 30B-A3B Thinking?
Per eseguire Kanana 2 30B-A3B Thinking in locale con quantizzazione Q4, servono circa 18 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: Kanana 2 30B-A3B Thinking 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.