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// 书生 InternLM / Intern-S · 文本大模型

internlm3-8b-instruct 本地部署与显存需求

8.8B 参数。4 位量化约 6.8 GB,BF16 约 20.3 GB(1 个 8K token 请求)。

发布 2025-01-13许可:可商用显存为估算值

01规格

发布方上海人工智能实验室 · internlm
系列书生 InternLM / Intern-S · internlm3
类型文本大模型 (text-generation)
参数量8.8B 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48 层 · GQA
发布权重BF16 · 17.6 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2025-01-13 (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)17.6 GB 20.3 GB21.5 GB RTX 4090 24GBMac 36GB
FP8 / INT8 / Q8_09.3 GB 11.2 GB12.4 GB 16GB 显卡Mac 24GB
4 位量化(Q4_K_M / AWQ / GPTQ-Int4)5.3 GB 6.8 GB8.0 GB 8GB 显卡Mac 16GB

每个请求的 KV 缓存:8K 0.4 GB · 32K 1.6 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
internlm2_5-1_8b-chat1.89B2.6 GB2024-07-30

06来源

数据核对于 2025-02-11。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)