01Ce qu'il sait faire
- Transparence totale — parfait pour recherche
- Apache 2.0
- Traçabilité AI Act
- —Benchmarks en-dessous des closed-data 32B
- —Ctx 64k
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 OLMo 3 32B ?
Pour exécuter OLMo 3 32B en local en quantification Q4, il faut environ 19 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un GMKtec EVO-X2 64 Go (mini-PC IA, 64 Go de mémoire unifiée — 2× moins cher qu’une RTX 5090).
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 : OLMo 3 32B tourne aussi sur un PC portable RTX (24 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.