01Ce qu'il sait faire
- Multimodal complet : image, audio et texte
- Contexte massif jusqu'à 1M tokens
- MoE : 41B actifs seulement sur 975B
- Licence Apache 2.0 permissive
- —Extrêmement lourd : ~566 Go VRAM en Q4, réservé aux serveurs multi-GPU
- —Débit faible en local (~5 tok/s en Q4)
- —Pas de tag Ollama — install via HuggingFace
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 Inkling ?
Pour exécuter Inkling en local en quantification Q4, il faut environ 566 Go de VRAM. Une option à comparer : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395) — ce modèle dépasse la capacité GPU de ce mini-PC : choisissez un modèle plus petit ou une infrastructure adaptée.
Pourquoi ce choix ? Notre fiche complète sur GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395) →
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Trop gros pour ta machine ? Le kit te donne le modèle qui tient dans ta VRAM
- Espace en ligne à vie
- PDF + fichiers
- Mises à jour à vie
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.