01できること
長所
- 256kのコンテキストを効果的に活用
- 唯一無二のハイブリッド
- 9言語
知っておくべき限界
- —Jamba独自ライセンス（OSI非承認）
- —llama.cppでのサポートは部分的
- —Jamba 1.6/1.7 に置き換えられています
アーキテクチャ
SSM-Transformerハイブリッド（Mamba＋Attention）＋MoE · 総パラメータ数52B／アクティブパラメータ数12B
トレーニング
実用的な256kコンテキスト（RULERの256kで86%）。
おすすめの用途
長いコンテキストを効率的に処理できるハイブリッドMamba
04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。
$# HuggingFace : ai21labs/AI21-Jamba-Mini-1.5
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%
30 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
37 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
55 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
104 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 48 RAM（GB） このモデルを低速で実行するための最低要件。
Jamba 1.5 Miniに必要なハードウェアは？
Jamba 1.5 MiniをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 30 GB程度が必要です。比較候補：GMKtec EVO-X2 64GB / 1TB (Ryzen AI Max+ 395) — 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。
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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
- 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。
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