Ming-3.0-audio-flash

语言 Ant Group 部分核实 发布于 2026年10月19日
  • 输入 输入模态: 文本音频
  • 开放权重

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详细规格

模型家族
ming-audio-flash

Ant Group 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, 工具调用, 结构化输出, 内置工具, 知识截止, 许可证, 别名。

本地运行

权重: inclusionAI/Ming-3.0-audio-flash
  • 参数 128.2B
  • 激活 6.5B · 专家 512(每 token 8)
  • 原生精度 BF16
  • 层数 42
  • 每 token 的 KV 缓存 47 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
需放到内存 Q4_K_M (自动) 8K 上下文 14–22 tok/s卸载 32/42 层
权重KV 缓存运行开销放到内存可用上限
需要
≈ 76.5 GB (权重 72.5 + KV 缓存 0.4 + 开销 3.6)
可用
21.6 GB (标称的 90%)
放到内存
55.3 GB · 10/42 层在显卡(--n-gpu-layers 10)
生成速度
14–22 tok/s (每 token 读激活的 6.5B)
首 token
2K 提示约 0.21–0.31 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238.8 GB≈ 251.1放不下—
Q8_0126.8 GB≈ 133.6放不下—
FP8119.4 GB≈ 125.7放不下—
Q6_K98.0 GB≈ 103.3放不下—
Q5_K_M84.9 GB≈ 89.5放不下—
Q5_082.1 GB≈ 86.5放不下—
Q4_K_M72.5 GB≈ 76.5需放到内存 14–22 tok/s—
Q4_067.2 GB≈ 70.9需放到内存 16–24 tok/s—
IQ4_XS63.4 GB≈ 67.0需放到内存 17–26 tok/s—
Q3_K_M质量下降明显58.3 GB≈ 61.6需放到内存 39–59 tok/s—
IQ3_XXS质量下降明显45.7 GB≈ 48.3需放到内存 50–75 tok/s—
Q2_K质量下降明显44.8 GB≈ 47.4需放到内存 51–77 tok/s—
IQ2_XXS质量下降明显30.7 GB≈ 32.6需放到内存 74–112 tok/s—

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 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition;统一内存 Apple M5 Max (40-core GPU) · 128 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≈ 1912.3 GB你的配置放不下
LoRA≈ 241.3 GB你的配置放不下
QLoRA≈ 69.7 GB你的配置放不下

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

Ant Group · 中国 · developer.ant-ling.com

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