01Ce qu'il sait faire
- Apache 2.0 (usage commercial libre)
- Architecture HRM expérimentale pour raisonnement
- Très compact (1.2B)
- Cas d'étude pour R&D raisonnement
- —Non-chat, non-instruction-tuned — pas utilisable en l'état pour assistant
- —Anglais uniquement
- —Documentation limitée, écosystème naissant
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 HRM-Text 1B ?
Pour exécuter HRM-Text 1B en local en quantification Q4, il faut environ 0.7 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un RTX 5060 Ti 16 Go (16 Go de VRAM, le meilleur €/Go).
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En mobilité : HRM-Text 1B tourne aussi sur un PC portable RTX (16 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.
04Installer
Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.