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// Ai2 OLMo / Molmo · 文本大模型

Olmo-3.1-32B-Instruct 本地部署与显存需求

32.2B 参数。4 位量化约 23.3 GB,BF16 约 72.8 GB(1 个 8K token 请求)。

发布 2025-12-10许可:可商用显存为估算值

01规格

发布方Allen AI(Ai2) · allenai
系列Ai2 OLMo / Molmo · Olmo-3.1
类型文本大模型 (text-generation)
参数量32.2B 来源:按官方 safetensors 权重统计
上下文长度64K tokens (65,536)取自 config.json 的 max_position_embeddings
结构64 层(16 层全注意力) · 48 层滑动窗口(4096) · GQA
发布权重BF16 · 64.5 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2025-12-10 (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)64.5 GB 72.8 GB74.4 GB RTX PRO 6000 96GBMac 128GB
FP8 / INT8 / Q8_034.3 GB 39.5 GB41.1 GB 2 × RTX 5090(64GB)Mac 64GB
4 位量化(Q4_K_M / AWQ / GPTQ-Int4)19.5 GB 23.3 GB24.9 GB RTX 5090 32GBMac 64GB

每个请求的 KV 缓存:8K 1.3 GB · 32K 3.0 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 olmo-3.1:32b

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
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-Think32.2B23.3 GB2025-12-10

06来源

数据核对于 2026-01-05。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)