01Ce qu'il sait faire
Points forts
- 14B actifs efficaces dans 142B MoE
- Fort en contenu créatif et social
- Apache 2.0
Limites à connaître
- —85 Go VRAM Q4
- —Contexte 32k seulement
- —Orienté contenu social chinois
Architecture
MoE · 142B total / 14B actifs · Rednote (Xiaohongshu) · 32k ctx
Entraînement
Rednote — fort en génération créative et contenu lifestyle.
Idéal pour
Transparence donnéesRecherche
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.
Q4_K_M
Le plus léger, ~5% de perte
85 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
102 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
152 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
284 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 120 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.
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.
04Installer
Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.
$ollama pull hf.co/rednote/dots-llm1-GGUF
LM Studio
Interface graphique, zéro CLI
→ Voir le guide
llama.cpp
Perf brute, build from source
→ Voir le guide
vLLM
Serveur OpenAI-compatible prod
→ Voir le guide
Jan / GPT4All
Apps desktop tout-en-un
→ Voir le guide
⚠
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.