Могу ли я запустить Command R 35B?
Модели Command R 35B от Cohere нужно около 32 GB RAM при рекомендуемой 4-битной квантизации (загрузка 21.2 GB). Проверка вашего железа — ниже: мгновенно, ничего не покидает ваш браузер. Ожидайте примерно ~16 tok/s на Apple M-series Max.
Считываем характеристики вашего железа…
Заметки из практики
Command R 35B — это рабочая лошадка Cohere для RAG и чата, и она требует от железа заметно больше, чем модели на 7-8B, с которых начинает большинство. В 4-битном кванте она весит около 21 GB, поэтому RTX 3060 с 12 GB сразу отпадает, а чтобы загрузить её с запасом, нужно минимум 32 GB системной RAM. Реалистичный вариант — видеокарта на 24 GB вроде RTX 4090 или Mac на Apple Silicon с большим объёмом унифицированной памяти. Опускаться до 2-битного кванта (около 15 GB) стоит только если вы реально стеснены в ресурсах и готовы смириться с просадкой качества.
В повседневной работе она скорее стабильная, чем шустрая. На RTX 4090 в 4-бите можно рассчитывать примерно на 40 токенов в секунду — это быстрее, чем вы успеваете читать; на M-series Max выходит около 16 tok/s, пользоваться можно, но заметно неспешнее; а на CPU с DDR5 вас ждут примерно 2 tok/s, и это уже территория, испытывающая терпение. Контекстное окно в 128K действительно большое, но дорогое в использовании: заполните его — и суммарный объём памяти подскакивает примерно до 54 GB. Так что, если у вас нет сборки на 48 GB и выше, держите рабочий контекст умеренным, а полное окно приберегите для редких длинных документов.
На фоне нынешнего поколения модель показывает свой возраст образца 2024 года. Модели Qwen 3.5 и 3.6 35B-A3B из связанного списка — это MoE-архитектуры, которые в целом ощущаются быстрее и сильнее в рассуждениях и коде, а на этом Command R никогда не делала упор. Её фирменная черта остаётся той, ради которой Cohere её и строила: grounded retrieval-augmented чат с цитированием источников, где она склонна держаться источника, а не уходить в сторону. Но есть одно жёсткое предостережение: веса под лицензией CC-BY-NC, то есть только некоммерческое использование. Запускать её для личных проектов и исследований можно, но нельзя поставлять в продукте или любом платном сервисе.
Характеристики
Размер по квантизации
| Квантизация | Бит/вес | Загрузка | Мин. RAM | Качество |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 14.7 GB | 24 GB | Заметная потеря |
| Q4_K_MРекомендуется | 4.85 | 21.2 GB | 32 GB | Рекомендуется |
| Q5_K_M | 5.65 | 24.7 GB | 48 GB | Высокое |
| Q8_0 | 8.5 | 37.2 GB | 48 GB | Почти оригинал |
| F16 | 16 | 70.0 GB | 96 GB | Оригинал |
Размеры рассчитаны как число параметров × бит на вес; реальные сборки GGUF немного отличаются. · Данные обновлены: 2026-06-11 · Как мы считаем эти цифры →
Память в зависимости от длины контекста
| Контекст | KV-кэш (оценка) | Всего памяти (Q4) |
|---|---|---|
| 4K токенов | ~1.0 GB | ~22.2 GB |
| 8K токенов | ~2.0 GB | ~23.2 GB |
| 32K токенов | ~8.1 GB | ~29.3 GB |
| 128K токенов | ~32.6 GB | ~53.8 GB |
KV-кэш растёт вместе с длиной контекста — модель, которая помещается при 4K, может упереться в нехватку памяти при 32K. Оценки предполагают FP16-кэш с grouped-query attention; реальное потребление зависит от рантайма.
Оценка скорости по железу
| Железо | Пропускная способность | ~Скорость |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | Не поместится в 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 |
Генерация токенов упирается в пропускную способность памяти: tok/s ≈ пропускная способность × 0,85 ÷ размер модели при Q4. Реальные цифры зависят от рантайма и длины контекста.
Запустите локально
Проще всего через Ollama — одна команда, и можно общаться:
ollama run command-r