01Ce qu'il sait faire
- Apache 2.0 (usage commercial libre)
- Architecture diffusion (alternative aux Transformers AR)
- Multimodal vision-langage
- 128k contexte natif
- —Pas de tag Ollama officiel — install via HuggingFace
- —Architecture diffusion : runtimes/quantif moins matures
- —Bench publics encore limités
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 GPU pour faire tourner DiffusionGemma 26B-A4B Instruct ?
Pour exécuter DiffusionGemma 26B-A4B Instruct en local en quantification Q4, il faut environ 15 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un RTX 5070 Ti (16 Go de VRAM).
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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.