Famiglia Rakuten · 700B parametri

Rakuten AI 3.0

Modello di punta giapponese open ~700B MoE. Progetto GENIAC. Apache 2.0. Eccellente in giapponese.

Rakuten·Licenza Apache 2.0·Contesto 32k tokens·Data di uscita marzo 2025← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • Molto forte in giapponese
  • 700B parametri totali
  • Uso aziendale nell'e-commerce
Limiti da conoscere
  • —420 GB VRAM Q4
  • —Contesto di soli 32k
  • —Molto orientato alla lingua giapponese e al commercio
Architettura
MoE · 700B totali · Rakuten AI 3 · contesto 32k
Addestramento
Rakuten — vastissimo corpus JP/EN per l’e-commerce e le applicazioni aziendali.
Ideale per
Giapponese nativoSovranità giapponese

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.

$# Infrastructure lourde requise — non disponible en local standard
⚠
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
420 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
500 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
745 GB
FP16
Piena precisione — uso server
1400 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 500 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per Rakuten AI 3.0?

Per eseguire Rakuten AI 3.0 in locale con quantizzazione Q4, servono circa 420 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.

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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
~1t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~4t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~12t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900