Granite Switch 4.1 30B

语言 IBM 部分核实
  • 工具调用
  • 开放权重

价格

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详细规格

许可证
apache-2.0
模型家族
granite-switch

IBM 的页面未说明:最长输入, 输出模态, 推理, 推理档位, 可关闭推理, 最大思考预算, 结构化输出, 内置工具, 知识截止, 别名。

本地运行

权重: ibm-granite/granite-switch-4.1-30b
  • 参数 30B
  • 稠密
  • 原生精度 BF16
  • 层数 66
  • 每 token 的 KV 缓存 264 KB
  • 配置位置数 128K (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 IQ4_XS (自动) 8K 上下文 28–42 tok/s单卡
权重KV 缓存运行开销可用上限
需要
≈ 17.6 GB (权重 14.8 + KV 缓存 2.1 + 开销 0.7)
可用
21.6 GB (标称的 90%)
生成速度
28–42 tok/s
最长上下文
23K (再长就放不下)
首 token
2K 提示约 0.97–1.45 秒
推荐精度权重8K 需要在你的配置上最长上下文
原生 BF16官方55.9 GB≈ 60.7放不下—
Q8_0官方31.7 GB≈ 35.4需放到内存 3–4 tok/s—
FP827.9 GB≈ 31.4需放到内存 4–5 tok/s—
Q6_K官方25.2 GB≈ 28.5需放到内存 5–7 tok/s—
Q5_K_M官方22.3 GB≈ 25.5需放到内存 7–11 tok/s—
Q5_0官方21.7 GB≈ 24.8需放到内存 8–13 tok/s—
Q4_K_M官方19.6 GB≈ 22.6需放到内存 15–22 tok/s—
Q4_0官方18.4 GB≈ 21.3流畅 23–34 tok/s9K
IQ4_XS14.8 GB≈ 17.6流畅 28–42 tok/s23K
Q3_K_M官方质量下降明显16.3 GB≈ 19.2流畅 26–38 tok/s17K
IQ3_XXS质量下降明显10.7 GB≈ 13.3流畅 37–55 tok/s40K
Q2_K官方质量下降明显13.4 GB≈ 16.2流畅 30–45 tok/s29K
IQ2_XXS质量下降明显7.2 GB≈ 9.8流畅 51–76 tok/s54K

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 5090;统一内存 Apple M5 Max (32-core GPU) · 36 GB。

运行命令

厂商没有发布这个精度的文件。可选原生精度或厂商自己的版本,或用 llama.cpp 自己量化。

微调需要多少显存
全参≈ 449.4 GB你的配置放不下
LoRA≈ 58.8 GB你的配置放不下
QLoRA≈ 18.7 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

这个模型还没有出现在我们引用的任何排行榜上。

  1. 新增语言模型

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

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