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// 书生 InternLM / Intern-S · 文本大模型

internlm2_5-7b-chat 本地部署与显存需求

7.74B 参数。4 位量化约 6.7 GB,BF16 约 18.6 GB(1 个 8K token 请求)。

发布 2024-06-27许可:自定义许可,需阅读显存为估算值

01规格

发布方上海人工智能实验室 · internlm
系列书生 InternLM / Intern-S · internlm2_5
类型文本大模型 (text-generation)
参数量7.74B 来源:按官方 safetensors 权重统计
上下文长度32K tokens (32,768)取自 config.json 的 max_position_embeddings
结构32 层 · GQA
发布权重BF16 · 15.5 GB下载量
许可other · 自定义许可,需阅读厂商使用自定义许可,本站未归类,请阅读许可原文。
发布日期2024-06-27 (Hugging Face 仓库创建日)

02需要多少显存(估算)

合计 = 权重 + 10% + 0.5GB 运行开销 + 1 个请求的 KV 缓存(FP16)。并发用户越多,KV 部分成倍增加。

精度权重合计 @ 8K合计 @ 32K最低显卡Mac
BF16 / FP16(原始精度)15.5 GB 18.6 GB21.8 GB RTX 4090 24GBMac 36GB
FP8 / INT8 / Q8_08.2 GB 10.6 GB13.8 GB 12GB 显卡Mac 24GB
4 位量化(Q4_K_M / AWQ / GPTQ-Int4)4.7 GB 6.7 GB9.9 GB 8GB 显卡Mac 16GB

每个请求的 KV 缓存:8K 1.1 GB · 32K 4.3 GB

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

internlm 官方发布的 4 个仓库。

05书生 InternLM / Intern-S 其他模型

全部 12 个 →
模型参数4 位合计发布
Intern-S2-397B403.4B270 GB2026-09-13
Atria-Dawn-Preview753.3B504 GB2026-09-11
Intern-S2-Mobius36B24.7 GB2026-07-29
Intern-S2-Preview36.1B24.7 GB2026-05-15
Intern-S1-Pro1T / 22B669 GB2026-02-02
Intern-S1-mini8.54B7.4 GB2025-08-18
Intern-S1240.7B163 GB2025-07-24
internlm3-8b-instruct8.8B6.8 GB2025-01-13

06来源

数据核对于 2025-03-13。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)