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// BGE 向量与重排 · 向量模型

bge-code-v1 本地部署与显存需求

1.54B 参数。4 位量化约 1.5 GB,BF16 约 3.9 GB。

发布 2025-05-15许可:可商用显存为估算值

01规格

发布方智源 BAAI · BAAI
系列BGE 向量与重排 · bge-code
类型向量模型 (sentence-similarity)
参数量1.54B 来源:按官方 safetensors 权重统计
发布权重FP32 · 6.2 GB下载量
许可Apache-2.0 · 可商用宽松许可(Apache-2.0 / MIT / CC-BY / OpenMDW):允许商用。
发布日期2025-05-15 (Hugging Face 仓库创建日)

02需要多少显存(估算)

向量模型体量小,显存随批量和序列长度增长。

精度权重权重 + 开销最低显卡Mac
BF16 / FP16(原始精度)3.1 GB 3.9 GB 8GB 显卡Mac 16GB
FP8 / INT8 / Q8_01.6 GB 2.3 GB 8GB 显卡Mac 16GB
4 位量化(Q4_K_M / AWQ / GPTQ-Int4)0.9 GB 1.5 GB 8GB 显卡Mac 16GB

每权重比特:BF16 16、FP8 8.5、4 位 4.85。“放得下” = 合计 ≤ 显存 90%;Mac GPU 约可用统一内存的 2/3(≤36GB)或 3/4(更大机型)。MoE 模型所有专家都要进显存,按总参数算。 估算方法 →

03怎么跑

只列厂商或推理框架官方明确支持的方式。

怎么选推理引擎 →

04官方仓库与量化版

BAAI 官方发布的 1 个仓库。

05BGE 向量与重排 其他模型

全部 8 个 →
模型参数4 位合计发布
BGE-VL-base150M0.6 GB2025-02-25
BGE-VL-large428M0.8 GB2025-02-25
bge-en-icl7.11B5.2 GB2024-07-25
bge-multilingual-gemma29.24B6.7 GB2024-07-25
bge-reranker-v2.5-gemma2-lightweight9.24B6.7 GB2024-07-25
bge-reranker-v2-m3568M0.9 GB2024-03-15
bge-m3——2024-01-27

06来源

数据核对于 2025-05-20。参数、上下文、许可取自官方仓库;显存为本站估算。

数据更新于:自建算力 · 开源模型(北京时间)