Famille Pangu · 72B paramètres

Pangu Pro MoE 72B

Première release open Huawei. Optimisé pour chips Ascend. ⚠ Licence Pangu custom.

🇨🇳 Huawei·Licence Pangu Model License·Contexte 32k tokens·Sortie Avril 2025·Tient dans les 128 Go de l'AI TOP ATOM de GIGABYTE (lien affilié)← Catalogue

01Ce qu'il sait faire

Points forts
  • 72B total MoE
  • Bon en enterprise et code
  • Open-weight disponible
Limites à connaître
  • —42 Go VRAM Q4
  • —Contexte 32k seulement
  • —Licence Huawei à vérifier
Architecture
MoE · 72B · Huawei PanGu Pro · architecture propriétaire
Entraînement
Huawei — spécialisé code enterprise et scenarios business CN.
Idéal pour
Chips AscendEntreprise CN

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.

$ollama pull hf.co/huawei/pangu-pro-moe-72b-GGUF
⚠
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.

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
42 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
50 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
78 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
144 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 72 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.

Quel matériel pour Pangu Pro MoE 72B ?

Pour exécuter Pangu Pro MoE 72B en local en quantification Q4, il faut environ 42 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.

Offre actuelle : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395)
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Pourquoi ce choix ? Notre fiche complète sur GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395) →

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Ce modèle dans ton ChatGPT privé, sans cloud

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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.

Entrée de gamme
~3t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8Go
Milieu de gamme
~12t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Haut de gamme
~28t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900