Famiglia Lucie · 7B parametri★ Made in France

Lucie 7B

LLM sovrano francofono, addestrato su corpus FR.

🇫🇷 OpenLLM-France·Licenza Apache 2.0·Contesto 4k tokens·Data di uscita gennaio 2025← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • Sovranità francese totale
  • Dati di addestramento pubblici
  • Eccellente nel francese di registro elevato
  • Sostegno pubblico (CNRS, LINAGORA)
Limiti da conoscere
  • —Contesto di soli 4k
  • —Meno versatile di Mistral in inglese
Architettura
Llama-like · 32 livelli · addestrato su Jean Zay (CNRS)
Addestramento
Progetto OpenLLM-France · corpus trasparente al 100%, alta percentuale FR.
Ideale per
Francese formaleContenuto locale

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.

$ollama run lucie:7b
⚠
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
5 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
6 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
9 GB
FP16
Piena precisione — uso server
16 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 8 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per Lucie 7B?

Per eseguire Lucie 7B in locale con quantizzazione Q4, servono circa 5 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: RTX 5060 Ti 16 GB — lascia un margine per il sistema e il contesto; verifica la compatibilità del motore con la GPU.

Offerta attuale: RTX 5060 Ti 16 GB
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In mobilità: Lucie 7B funziona anche su un Portatile RTX (16 GB di VRAM) →

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  • Spazio online a vita
  • PDF + file
  • Aggiornamenti a vita

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
~12t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~35t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~90t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Benchmark pubblici

Punteggi ripresi dalle model card o da MMLU-Pro / fonti della community. Unità: % di risposte corrette.

MMLU (fr)
54.2
FrenchBench
68