Famiglia Seed · 36B parametri

Seed-OSS 36B Instruct

Primo modello aperto di rilievo di ByteDance. Contesto nativo di 512k (4 volte quello dei concorrenti). Apache 2.0.

🇨🇳 ByteDance·Licenza Apache 2.0·Contesto 512k tokens·Data di uscita aprile 2025← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • Contesto nativo di 524k — record tra i modelli densi accessibili
  • 36B denso
  • Buono per documenti lunghi
Limiti da conoscere
  • —22 GB VRAM Q4
  • —Licenza ByteDance da verificare
Architettura
Denso · 36B · ByteDance Seed-OSS · 524k di contesto nativo
Addestramento
ByteDance — supporto nativo per un contesto molto lungo (524k token).
Ideale per
Contesto molto lungoAnalisi di libri

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 pull hf.co/ByteDance/seed-oss-36b-GGUF
⚠
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
22 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
26 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
40 GB
FP16
Piena precisione — uso server
72 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 36 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per Seed-OSS 36B Instruct?

Per eseguire Seed-OSS 36B Instruct in locale con quantizzazione Q4, servono circa 22 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: Seed-OSS 36B Instruct 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
~28t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900