01Ce qu'il sait faire
- Premier dLLM open Apache 2.0
- Texte+vision+génération+édition unifiés
- Mode 'thinking' interleaved
- Apache 2.0
- —Architecture diffusion non supportée par Ollama/llama.cpp
- —Exige Flash Attention 2 + CUDA 12.4
- —47 Go VRAM en pleine génération
- —Ctx 8k seulement
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 LLaDA 2.0 Uni 16B ?
Pour exécuter LLaDA 2.0 Uni 16B en local en quantification Q4, il faut environ 18 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) →
Liens affiliés — commission possible sans surcoût pour vous, reco indépendante. En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.
En mobilité : LLaDA 2.0 Uni 16B tourne aussi sur un PC portable RTX (24 Go de VRAM) →
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- Espace en ligne à vie
- PDF + fichiers
- Remboursé 30 j
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.