01できること
- パーミッシブな MIT ライセンス
- Intelligence Index 34（推論なしのオープンモデルでトップ）
- 256k ctx long
- 効率的なハイブリッドアテンション
- エージェント機能とツール呼び出し機能が成熟している
- —データセンター向けハードウェア要件（Q4で約600GB VRAM）
- —Ollamaタグなし（HFの重みのみ）
- —論理的推論モデルではありません
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。
Ling 2.6 1Tに必要なハードウェアは？
Ling 2.6 1TをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 580 GB程度が必要です。比較候補：GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (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。
なぜこの選択か？ 完全な解説はこちら： GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) →
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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（%）。