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// Ai2 OLMo / Molmo · 文本大模型

Llama-3.1-Tulu-3-8B 本地部署与显存需求

8.03B 参数。4 位量化约 6.9 GB,BF16 约 19.2 GB(1 个 8K token 请求)。

发布 2024-11-20许可:可商用(有条件)显存为估算值

01规格

发布方Allen AI(Ai2) · allenai
系列Ai2 OLMo / Molmo · Llama-3.1-Tulu-3
类型文本大模型 (text-generation)
参数量8.03B 来源:按官方 safetensors 权重统计
上下文长度128K tokens (131,072)取自 config.json 的 max_position_embeddings
结构32 层 · GQA
发布权重BF16 · 16.1 GB下载量
许可Llama 3.1 Community · 可商用(有条件)可商用,但受厂商自有许可条款约束(用户量上限、使用政策、署名或地区限制等),上线前请阅读原文。
发布日期2024-11-20 (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合计 @ 128K最低显卡Mac
BF16 / FP16(原始精度)16.1 GB 19.2 GB22.5 GB35.3 GB RTX 4090 24GBMac 36GB
FP8 / INT8 / Q8_08.5 GB 11.0 GB14.2 GB27.1 GB 16GB 显卡Mac 24GB
4 位量化(Q4_K_M / AWQ / GPTQ-Int4)4.9 GB 6.9 GB10.1 GB23.0 GB 8GB 显卡Mac 16GB

每个请求的 KV 缓存:8K 1.1 GB · 32K 4.3 GB · 128K 17.2 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

allenai 官方发布的 1 个仓库。

05Ai2 OLMo / Molmo 其他模型

全部 31 个 →
模型参数4 位合计发布
Llama-3.1-Tulu-3-405B · 同系列405.9B275 GB2025-01-09
Molmo2-ER4.85B4.9 GB2026-05-04
MolmoWeb-4B4.85B4.9 GB2026-03-20
MolmoPoint-8B8.68B7.5 GB2026-03-16
Olmo-Hybrid-7B7.43B6.5 GB2026-01-28
Molmo2-4B4.85B4.9 GB2025-12-14
Molmo2-8B8.66B7.5 GB2025-12-14
Molmo2-O-7B7.76B10.0 GB2025-12-14
Olmo-3.1-32B-Instruct32.2B23.3 GB2025-12-10

06来源

数据核对于 2025-02-13。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)