01Ce qu'il sait faire
Points forts
- 1T paramètres totaux
- Architecture ring-all-reduce originale
- 131k contexte
Limites à connaître
- —600 Go VRAM Q4 — infrastructure data-center uniquement
- —Licences commerciales complexes
Architecture
MoE ring-all-reduce · 1T total · Ant Group · 131k contexte
Entraînement
Ant Group — premier trillion-parameter open-weight chinois, architecture ring-MoE.
Idéal pour
Raisonnement frontièreMaths avancées
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
600 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
720 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
1080 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
2000 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 700 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.
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.
$# Infrastructure data-center requise — non disponible en local standard
LM Studio
Interface graphique, zéro CLI
→ Voir le guide
llama.cpp
Perf brute, build from source
→ Voir le guide
vLLM
Serveur OpenAI-compatible prod
→ Voir le guide
Jan / GPT4All
Apps desktop tout-en-un
→ Voir le guide
⚠
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.