01Cosa sa fare
- Licenza MIT permissiva
- Intelligence Index 34 (tra i migliori modelli open senza ragionamento)
- Contesto lungo da 256k
- Attenzione ibrida efficace
- Capacità agentiche e di chiamata agli strumenti mature
- —È richiesto hardware da datacenter (~600 GB di VRAM in Q4)
- —Nessun tag Ollama (solo pesi HF)
- —Non è un modello di ragionamento
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.
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 Ling 2.6 1T?
Per eseguire Ling 2.6 1T in locale con quantizzazione Q4, servono circa 580 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — questo modello supera la capacità GPU di questo mini-PC: scegli un modello più piccolo o un'infrastruttura adeguata.
Perché questa scelta? La nostra scheda completa su 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.
04Benchmark pubblici
Punteggi ripresi dalle model card o da MMLU-Pro / fonti della community. Unità: % di risposte corrette.