01できること
- 非常に高速（有効パラメータ数1B）
- トレーニングコーパス 100% オープンソース
- Apache 2.0
- —コンテキストは4096トークンのみ
- —7Bのデンスモデルより品質が低い
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。
OLMoE 1B-7B Instructに必要なハードウェアは？
OLMoE 1B-7B InstructをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 4 GB程度が必要です。比較候補：RTX 5060 Ti 16GB (ASUS Prime) — 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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外出先では： OLMoE 1B-7B Instruct 〜でも動作します RTX搭載ノートPC (16 GBのVRAM) →
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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（%）。