Famille Jais · 70B paramètres

Jais Adapted 70B Chat

Llama-2 70B étendu avec 32k tokens arabes. Bilingue AR/EN avec GQA.

MBZUAI / Core42·Licence Apache 2.0·Contexte 4k tokens·Sortie Novembre 2024← Catalogue

01Ce qu'il sait faire

Points forts
  • Meilleur LLM open-weight arabe
  • Niveau GPT-4 en arabe
  • Licence Jais (usage commercial)
Limites à connaître
  • 40 Go VRAM Q4
  • Contexte 4096 seulement
  • Limité hors arabe/anglais
Architecture
Dense · 70B · spécialisé arabe + anglais · MBZUAI/Core42 UAE
Entraînement
MBZUAI/Core42 — corpus 395B tokens arabe natif + anglais haute qualité.
Idéal pour
Arabe avancéBilingue AR/EN

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
40 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
48 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
75 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
140 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 64 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.

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
~1t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8Go
Milieu de gamme
~6t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Haut de gamme
~20t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Installer

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

$ollama pull hf.co/inceptionai/jais-instruct-GGUF
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.