Posso rodar o Command R 35B?
O Command R 35B, da Cohere, precisa de cerca de 32 GB de RAM na quantização recomendada de 4 bits (download de 21.2 GB). Seu hardware é verificado abaixo — na hora, nada sai do seu navegador. Espere cerca de ~16 tok/s em um Apple M-series Max.
Lendo os sinais do seu hardware…
Notas do mundo real
O Command R 35B é o cavalo de batalha da Cohere para RAG e chat, e exige mais do seu hardware do que os modelos de 7-8B com que a maioria começa. Em 4-bit ele pesa cerca de 21 GB, então a RTX 3060 de 12 GB está totalmente fora, e você precisa de pelo menos 32 GB de RAM de sistema para carregá-lo com folga. O lar realista para ele é uma placa de 24 GB como a RTX 4090, ou um Mac com Apple Silicon e bastante memória unificada. Só caia para um quant de 2-bit (cerca de 15 GB) se estiver no aperto e disposto a aceitar a perda de qualidade.
No uso diário ele é constante, não veloz. Numa RTX 4090 dá para esperar cerca de 40 tokens por segundo em 4-bit, o que transmite mais rápido do que você lê; num M-series Max ele estaciona perto de 16 tok/s, utilizável mas visivelmente mais pausado; e numa CPU com DDR5 você fica em torno de 2 tok/s, terreno que testa a paciência. A janela de contexto de 128K é genuinamente grande, mas cara de usar: encha-a e a memória total sobe para cerca de 54 GB, então, a menos que você tenha um setup de 48 GB ou mais, mantenha o contexto de trabalho modesto e reserve a janela cheia para documentos longos ocasionais.
Diante da safra atual, ele mostra a idade de 2024. Os modelos Qwen 3.5 e 3.6 35B-A3B na lista de relacionados são designs MoE que em geral parecem mais ágeis e mais fortes em raciocínio e em código, área que nunca foi o foco do Command R. Sua característica de destaque continua sendo aquilo para que a Cohere o construiu: chat com geração aumentada por recuperação (RAG) e citações ancoradas, onde ele tende a se manter na fonte em vez de divagar. Uma ressalva séria, porém: os pesos são CC-BY-NC, ou seja, somente não comercial. Você pode rodá-lo em projetos pessoais e pesquisa, mas não pode embarcá-lo em um produto nem em qualquer serviço pago.
Especificações
Tamanho por quantização
| Quantização | Bits/peso | Download | RAM mínima | Qualidade |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 14.7 GB | 24 GB | Perda perceptível |
| Q4_K_MRecomendada | 4.85 | 21.2 GB | 32 GB | Recomendada |
| Q5_K_M | 5.65 | 24.7 GB | 48 GB | Alta |
| Q8_0 | 8.5 | 37.2 GB | 48 GB | Quase original |
| F16 | 16 | 70.0 GB | 96 GB | Original |
Os tamanhos são estimativas de número de parâmetros × bits por peso; builds GGUF reais variam um pouco. · Dados atualizados: 2026-06-11 · Como calculamos esses números →
Memória necessária por tamanho de contexto
| Contexto | Cache KV (est.) | Memória total (Q4) |
|---|---|---|
| 4K tokens | ~1.0 GB | ~22.2 GB |
| 8K tokens | ~2.0 GB | ~23.2 GB |
| 32K tokens | ~8.1 GB | ~29.3 GB |
| 128K tokens | ~32.6 GB | ~53.8 GB |
O cache KV cresce com o tamanho do contexto — um modelo que cabe em 4K pode ficar sem memória em 32K. As estimativas assumem cache em FP16 com grouped-query attention; o uso real varia conforme o runtime.
Velocidade estimada por hardware
| Hardware | Largura de banda | ~Velocidade |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | Não cabe na VRAM |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~40 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~4 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~11 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~16 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~2 tok/s |
A geração de tokens é limitada pela largura de banda da memória: tok/s ≈ largura de banda × 0,85 ÷ tamanho do modelo em Q4. Os números reais variam conforme o runtime e o tamanho do contexto.
Rode localmente
O caminho mais fácil é o Ollama — um comando e você já está conversando:
ollama run command-r