01できること
- 超軽量（Q4 1GB VRAM）
- ネイティブなフランス語に特化
- 学習コーパスを100％監査可能
- オープンソース CC-BY 4.0
- —コンテキスト2048トークンのみ
- —2025年以降のモデルに比べて品質が著しく低い
- —画像認識にも推論にも対応していません
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。
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。
CroissantLLM 1.3Bに必要なハードウェアは？
CroissantLLM 1.3BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 1 GB程度が必要です。比較候補：RTX 5060 Ti 16 GB — システムとコンテキスト用のメモリに余裕を持たせ、推論エンジンがGPUに対応していることを確認してください。
アフィリエイトリンク — 当サイトが報酬を受け取る場合がありますが、お客様に追加費用はかかりません。おすすめは独立した判断に基づいています。Amazonアソシエイトとして、QuelLLMは条件を満たす購入によって収益を得ます。
外出先では： CroissantLLM 1.3B 〜でも動作します RTX搭載ノートPC (16 GBのVRAM) →
お使いのマシンで、プライベートかつ無料のChatGPTを1時間で構築 — LM Studio、Ollama、Open WebUI、ご自身のドキュメント、クラウド不要。
- 永久に利用できるオンラインスペース
- PDF + ファイル
- 30日間返金対応
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（%）。