01Ce qu'il sait faire
- Contexte natif massif jusqu'à ~1M tokens
- MoE clairsemé : ~3B actifs seulement, débit correct pour sa taille
- Licence MIT permissive
- Orienté raisonnement et chat
- —~40 Go VRAM en Q4 : nécessite plusieurs GPU ou beaucoup de RAM
- —Modèle récent : peu de recul et de benchmarks publics
- —Pas de tag Ollama — install via HuggingFace
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 LongCat Flash Lite Sparse 69B-A3B ?
Pour exécuter LongCat Flash Lite Sparse 69B-A3B en local en quantification Q4, il faut environ 40 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un Mac Studio (64 Go de mémoire unifiée).
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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.