01Ce qu'il sait faire
- 2,5B actifs : débit élevé sur GPU grand public
- 262k de contexte pour de gros dépôts
- Apache 2.0, usage commercial libre
- Tag Ollama officiel
- —~23 Go VRAM en Q4 : carte 24 Go ou Mac 32 Go conseillé
- —Spécialisé code : moins adapté au chat généraliste
- —Pas de score public dans nos sources : performances à vérifier sur vos cas
04Installer
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 Flint 40B-A2.5B ?
Pour exécuter Flint 40B-A2.5B en local en quantification Q4, il faut environ 23 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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En mobilité : Flint 40B-A2.5B tourne aussi sur un PC portable RTX (24 Go de VRAM) →
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.