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// Llama · 文本大模型

Llama-3.2-3B-Instruct 本地部署与显存需求

3.21B 参数。4 位量化约 3.6 GB,BF16 约 8.5 GB(1 个 8K token 请求)。

发布 2024-09-18许可:可商用(有条件)显存为估算值

01规格

发布方Meta · meta-llama
系列Llama · Llama-3.2
类型文本大模型 (text-generation)
参数量3.21B 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28 层 · GQA
发布权重BF16 · 6.4 GB下载量
许可Llama 3.2 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2024-09-18 (Hugging Face 仓库创建日)
下载受限仓库:需在 Hugging Face 同意许可后才能下载。

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)6.4 GB 8.5 GB11.3 GB22.6 GB 12GB 显卡Mac 16GB
FP8 / INT8 / Q8_03.4 GB 5.2 GB8.0 GB19.3 GB 8GB 显卡Mac 16GB
4 位量化(Q4_K_M / AWQ / GPTQ-Int4)1.9 GB 3.6 GB6.4 GB17.7 GB 8GB 显卡Mac 16GB

每个请求的 KV 缓存:8K 0.9 GB · 32K 3.8 GB · 128K 15.0 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。

ollama run llama3.2:3b

怎么选推理引擎 →

04官方仓库与量化版

meta-llama 官方发布的 4 个仓库。

05Llama 其他模型

全部 16 个 →
模型参数4 位合计发布
Llama-3.2-1B-Instruct · 同系列1.24B1.6 GB2024-09-18
Llama-Prompt-Guard-2-22M71M0.5 GB2025-04-28
Llama-Prompt-Guard-2-86M279M0.7 GB2025-04-28
Llama-Guard-4-12B12B8.5 GB2025-04-23
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct108.6B73.0 GB2025-04-02
Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct401.6B268 GB2025-04-01
Llama-3.3-70B-Instruct70.6B50.2 GB2024-11-26
Llama-Guard-3-1B1.5B1.5 GB2024-09-20
Llama-Guard-3-11B-Vision10.7B7.6 GB2024-09-20

06来源

数据核对于 2024-10-24。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)