01Ce qu'il sait faire
Points forts
- Version 22B d'EuroLLM
- Apache 2.0
- 32k ctx
- Souveraineté UE
Limites à connaître
- —Pas d'Ollama officiel
Architecture
Dense 22.6B · 56 couches · GQA 48Q/8KV · SwiGLU · RoPE θ=1M
Entraînement
35 langues UE + pertinentes.
Idéal pour
Souveraineté UE 22BMultilingue
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
13 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
16 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
24 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
45 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 24 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.
Quel GPU pour faire tourner EuroLLM 22B Instruct 2512 ?
Pour exécuter EuroLLM 22B Instruct 2512 en local en quantification Q4, il faut environ 13 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un RTX 5070 Ti (16 Go de VRAM).
Où acheter le RTX 5070 Ti
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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.
$# HuggingFace : utter-project/EuroLLM-22B-Instruct-2512
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.