bge-large-en-v1.5

向量 BAAI 部分核实
  • 开放权重

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本地运行

权重: BAAI/bge-large-en-v1.5
  • 参数 0.3B
  • 稠密
  • 原生精度 FP32
  • 层数 24
  • 每 token 的 KV 缓存 96 KB
  • 配置位置数 512 (config.json max_position_embeddings)
我的配置 GeForce RTX 4090 24 GB · 1008 GB/s · 内存 64 GB DDR5 双通道 · 89.6 GB/s
在你的配置上 · GeForce RTX 4090
流畅 原生 FP32 (自动) 512 上下文 362–544 tok/s单卡
权重KV 缓存运行开销可用上限
需要
≈ 1.8 GB (权重 1.2(官方文件) + KV 缓存 0.0 + 开销 0.5)
可用
21.6 GB (标称的 90%)
生成速度
362–544 tok/s
最长上下文
512 (模型上限)
首 token
2K 提示约 0.01–0.02 秒
推荐精度权重512 需要在你的配置上最长上下文
原生 FP32官方1.2 GB≈ 1.8流畅 362–544 tok/s512
Q8_00.3 GB≈ 0.9流畅 1240–1860 tok/s512
FP80.3 GB≈ 0.9流畅 1307–1961 tok/s512
Q6_K0.3 GB≈ 0.8流畅 1548–2322 tok/s512
Q5_K_M0.2 GB≈ 0.8流畅 1746–2619 tok/s512
Q5_00.2 GB≈ 0.8流畅 1795–2693 tok/s512
Q4_K_M0.2 GB≈ 0.7流畅 1985–2977 tok/s512
Q4_00.2 GB≈ 0.7流畅 2110–3165 tok/s512
IQ4_XS0.2 GB≈ 0.7流畅 2207–3310 tok/s512
Q3_K_M质量下降明显0.2 GB≈ 0.7流畅 2354–3531 tok/s512
IQ3_XXS质量下降明显0.1 GB≈ 0.7流畅 2823–4235 tok/s512
Q2_K质量下降明显0.1 GB≈ 0.7流畅 2863–4295 tok/s512
IQ2_XXS质量下降明显0.1 GB≈ 0.6流畅 3689–5533 tok/s512

点一行换精度。“官方”是厂商自己发布的文件,大小是实际值;其余按参数量 × 每权重位数估算。

和其他配置比

每个配置各用它能跑的最高精度,点一个看细节。

最低需要(Q4_K_M · 8K):显卡 GeForce RTX 3080;统一内存 Apple M5 · 16 GB。

运行命令

vLLM
vllm serve BAAI/bge-large-en-v1.5 --max-model-len 512
微调需要多少显存
全参≈ 5.9 GB你的配置放得下
LoRA≈ 1.6 GB你的配置放得下
QLoRA≈ 1.1 GB你的配置放得下

batch 1、序列 2048、梯度检查点;LoRA / QLoRA 为注意力投影上的 r=16 适配器。

估算;数据来自厂商的 Hugging Face 仓库,截至 2026-11-06。 怎么估算的

引用评分

来自第三方排行榜,并非我们测得

我们引用的排行榜暂未覆盖向量模型。MTEB 结果以 CC0 公开,之后会按单项基准引用,不做综合分。

暂无变更记录。

来源

本页部分数值尚待与官方页面核对:实心圆点已核实,空心圆点尚未核实(无论是否已有来源)。 我们如何核实数据

BAAI · 中国 · baai.ac.cn

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