Famille Qwen3 · 4B paramètres

OSINT Researcher 4B

OSINT Researcher (4B Qwen3 fine-tuné Yemen-JPT) : assistant journalisme et sources ouvertes, bilingue arabe/anglais. Sortie mai 2026.

Yemen-JPT·Licence Apache 2.0·Contexte 32k tokens·Sortie Mai 2026← Catalogue

01Ce qu'il sait faire

Points forts
  • Apache 2.0 totalement libre
  • Bilingue arabe / anglais natif
  • Compact (2.3 Go VRAM Q4)
  • Spécialisé OSINT et journalisme
Limites à connaître
  • Modèle de niche (pas généraliste)
  • Capacités limitées par la taille 4B
  • Peu de benchmarks publics
Architecture
Transformer dense · 4B paramètres (base Qwen3) · fine-tuning OSINT/journalisme
Entraînement
Fine-tune Yemen-JPT sur Qwen3-4B. Spécialisation recherche sources ouvertes, journalisme d'investigation, traitement bilingue arabe/anglais.
Idéal pour
OSINT / journalismeBilingue arabe-anglaisRecherche sources ouvertes

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
2.3 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
2.8 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
4.3 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
8 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 5 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.

Quel GPU pour faire tourner OSINT Researcher 4B ?

Pour exécuter OSINT Researcher 4B en local en quantification Q4, il faut environ 2.3 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un RTX 5060 (8 Go de VRAM).

Où acheter le RTX 5060
DartyVoir RTX 5060AmazonVoir RTX 5060

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En mobilité : OSINT Researcher 4B tourne aussi sur un PC portable RTX (16 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.

Entrée de gamme
~32t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8Go
Milieu de gamme
~50t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Haut de gamme
~75t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Installer

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

$# HuggingFace : Yemen-JPT/OSINT-Researcher
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.