Famille Yi · 34B paramètres

Yi 1.5 34B Chat

Dense 34B Apache 2.0. 3.6T tokens. Variantes 16K/32K ctx sur HF.

🇨🇳 01.AI·Licence Apache 2.0·Contexte 4k tokens·Sortie Mai 2024← Catalogue

01Ce qu'il sait faire

Points forts
  • Très bon en chinois
  • Compatible outils Llama
  • Licence Yi (usage commercial libre)
Limites à connaître
  • Contexte 4096 seulement
  • Dépassé par Qwen 2.5 32B en 2025
Architecture
Transformer dense · 34B · Yi 1.5 · Llama-compatible
Entraînement
01.AI — 3.1T tokens multilingues EN/ZH. Successeur de Yi-34B.
Idéal pour
Chat alternatifMultilingue CN/EN

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
20 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
24 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
36 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
68 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 32 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.

Quel GPU pour faire tourner Yi 1.5 34B Chat ?

Pour exécuter Yi 1.5 34B Chat en local en quantification Q4, il faut environ 20 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un RTX 4090 (24 Go de VRAM).

Où acheter le RTX 4090
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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.

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
~30t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Benchmarks publics

Scores reproduits depuis les model cards ou MMLU-Pro / communautaires. Unité : % bonnes réponses.

MMLU
77.2
HumanEval
75.2

05Installer

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

$ollama run yi:34b
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.