Famille EuroLLM · 9B paramètres

EuroLLM 9B Instruct

Financé UE (Horizon Europe). 35 langues (24 UE + extras), entraîné 4T tokens sur MareNostrum5.

Utter Project / UE·Licence Apache 2.0·Contexte 4k tokens·Sortie Décembre 2024← Catalogue

01Ce qu'il sait faire

Points forts
  • Souveraineté UE (Horizon Europe)
  • Apache 2.0
  • Meilleur modèle européen open à son échelle
Limites à connaître
  • Ctx seulement 4k
  • Pas de tag Ollama officiel
Architecture
Dense · 42 couches · GQA (32Q/8KV) · SwiGLU · RoPE · RMSNorm
Entraînement
4T tokens sur MareNostrum5 (BSC). 35 langues (24 UE + extras).
Idéal pour
Souveraineté UE24 langues européennes

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
6 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
7 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
10 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
18 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 12 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.

Quel GPU pour faire tourner EuroLLM 9B Instruct ?

Pour exécuter EuroLLM 9B Instruct en local en quantification Q4, il faut environ 6 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un RTX 5060 (8 Go de VRAM).

Où acheter le RTX 5060
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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.

Entrée de gamme
~10t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8Go
Milieu de gamme
~30t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Haut de gamme
~80t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Installer

Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.

$# HuggingFace : utter-project/EuroLLM-9B-Instruct (pas d'Ollama officiel)
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.