Famiglia Aya · 3.35B parametri

Tiny Aya 3.35B

3.35B in 5 varianti regionali, 70+ lingue tra cui FR (variante Water). ⚠ Non commerciale.

Cohere For AI·Licenza CC-BY-NC 4.0·Contesto 8k tokens·Data di uscita febbraio 2026·Sta nei 128 GB di l'AI TOP ATOM di GIGABYTE (link affiliato)← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • Miglior modello multilingue di piccole dimensioni
  • 5 varianti specializzate
  • 70+ lingue
Limiti da conoscere
  • —⚠ CC-BY-NC (non-commerciale)
Architettura
Denso 3.35B · 5 varianti regionali (Base/Global/Earth/Fire/Water)
Addestramento
70+ lingue. Water = Europa + APAC (FR).
Ideale per
Multilingue compattoRegionale

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.

$# HuggingFace : CohereLabs/tiny-aya-base (nessun tag Ollama ufficiale ancora)
⚠
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
2.2 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
2.7 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
3.8 GB
FP16
Piena precisione — uso server
7 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 5 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per Tiny Aya 3.35B?

Per eseguire Tiny Aya 3.35B in locale con quantizzazione Q4, servono circa 2.2 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: Tiny Aya 3.35B funziona anche su un Portatile RTX (16 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
~25t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~75t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~170t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900