01できること
長所
- 推論時の効率が非常に高い（480Bのうち17Bがアクティブ）
- SQLおよび分析において優れたパフォーマンスを発揮
- Apache 2.0
知っておくべき限界
- —Q4で290GB VRAM — GPUクラスタが必要
- —コンテキストは4096トークンのみ
アーキテクチャ
Dense + MoE ハイブリッド · 480B（総）/ 17B（アクティブ）· 128 エキスパート · Snowflake
トレーニング
Snowflake — エンタープライズ向けSQL、コード、分析的推論に特化
おすすめの用途
Apache MoE リファレンス検索
05インストール
インストール Ollama お使いのOS向け。ダウンロード前にモデルと量子化を確認してください。まずはコンテキストを4096トークンに設定し、その後、ollama ps でモデルの配置先を確認してください。以下にコマンドが記載されていることは、お使いのマシンでテストが実行された証拠にはなりません。
$# Nécessite multi-GPU — non disponible via Ollama standard
LM Studio
グラフィカルインターフェース、CLI不要
→ ガイドを見る
llama.cpp
純粋な性能、ソースからのビルド
→ ガイドを見る
vLLM
OpenAI互換の本番サーバー
→ ガイドを見る
Jan / GPT4All
オールインワンデスクトップアプリ
→ ガイドを見る
⚠
初回ダウンロード：選択した量子化により 2 GB から 40 GB。ディスク容量を確保し、安定した接続を推奨します。その後の起動は即時です。
02必要なメモリ
このモデルを動作させるためのGPU VRAMの概算値（4kトークンのコンテキストオーバーヘッドを含む）。より長いコンテキストが必要な場合は、8kトークンごとに約1 GBを追加してください。
Q4_K_M
最も軽量、損失約 5%
290 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
345 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
510 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
960 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 340 RAM（GB） このモデルを低速で実行するための最低要件。
Snowflake Arctic Instructに必要なハードウェアは？
Snowflake Arctic InstructをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 290 GB程度が必要です。比較候補：BOSGAME M5 128GB / 2TB (Ryzen AI Max+ 395) — このモデルは、このミニPCのGPUメモリ容量を超えています。より小さいモデルか、適切な構成のシステムを選んでください。
現在のオファー： BOSGAME M5 128GB / 2TB (Ryzen AI Max+ 395)
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クラウドを使わず、このモデルを自分専用のChatGPTで利用
お使いのマシンにはモデルが大きすぎますか？キットでは、あなたのVRAMに収まるモデルを提供します。
- 永久に利用できるオンラインスペース
- PDF + ファイル
- 生涯アップデート
03予想速度
Q4_K_M、コンテキスト 4k での毎秒生成トークン数。 20 t/sを超えると快適に読めます。 10 t/s未満では、試用にとどまります。
04パブリックベンチマーク
スコアはモデルカード、またはMMLU-Pro／コミュニティの資料から転載したものです。単位：正答率（%）。
MMLU
67.3
HumanEval
64.3
QuelLLM キット用途別のリファレンスガイド
すべてのキットを永久に利用 — 49 €