01Ce qu'il sait faire
- Qualité état de l'art en mars 2024
- Fort en code et maths
- Databricks Open Model License
- —76 Go VRAM Q4 — multi-GPU requis
- —Largement dépassé par DeepSeek V3/R1 en 2025
05Installer
Installez Ollama pour votre OS. Vérifiez le modèle et sa quantification avant le téléchargement. Commencez avec 4096 tokens de contexte, puis contrôlez le placement avec ollama ps. Une commande ci-dessous n’est pas une preuve de test exécuté sur votre machine.
02Mémoire requise
VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.
Quel matériel pour DBRX Instruct ?
Pour exécuter DBRX Instruct en local en quantification Q4, il faut environ 76 Go de VRAM. Une option à comparer : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395) — gardez une marge pour le système et le contexte ; vérifiez la compatibilité du moteur avec le GPU.
Pourquoi ce choix ? Notre fiche complète sur GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395) →
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Trop gros pour ta machine ? Le kit te donne le modèle qui tient dans ta VRAM
- Espace en ligne à vie
- PDF + fichiers
- Mises à jour à vie
03Vitesse attendue
Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.
04Benchmarks publics
Scores reproduits depuis les model cards ou MMLU-Pro / communautaires. Unité : % bonnes réponses.