← Все моделиПРОВЕРКА МОДЕЛИ

Могу ли я запустить EXAONE 4.5 33B?

Модели EXAONE 4.5 33B от LG AI Research нужно около 32 GB RAM при рекомендуемой 4-битной квантизации (загрузка 20.0 GB). Проверка вашего железа — ниже: мгновенно, ничего не покидает ваш браузер. Ожидайте примерно ~17 tok/s на Apple M-series Max.

Считываем характеристики вашего железа…

Заметки из практики

EXAONE 4.5 33B — это модель LG AI Research с поддержкой зрения и рассуждений, и с 33B плотных (dense) параметров она уверенно входит в тяжёлый сегмент того, что можно развернуть у себя. 4-битный квант занимает около 20 GB, поэтому на карту с 12 GB вроде RTX 3060 она вообще не влезет — нужен GPU на 24 GB, например 4090, или Mac с большим объёмом единой памяти. Разумный минимум для загрузки — около 32 GB RAM. Это не модель для обычного ноутбука. Она для тех, кому нужен сильный мультимодальный ассистент и у кого есть железо, чтобы его тянуть.

В повседневной работе на 4090 она выдаёт около 43 токенов в секунду в 4-битном режиме — комфортно для чата и разбора изображений, хотя заметно тяжелее, чем небольшая модель на 8B. На Apple M Max вы получите примерно 17 токенов в секунду — пользоваться можно, но размереннее, а на CPU с DDR5 скорость падает примерно до 3 токенов в секунду, что уже испытывает терпение. Контекстное окно на 256K большое, но есть нюанс с памятью: даже при контексте 128K общий объём вырастает примерно до 51.7 GB, так что на карте с 24 GB рабочий контекст придётся держать скромным.

В сравнении с Qwen3-VL 32B — ближайшим аналогом в своём классе — EXAONE обычно идёт на равных, а не доминирует; у Qwen3-VL, как правило, шире инструментарий и выбор квантов, тогда как Qwen 3 32B — более лёгкий вариант, если вам нужны только текстовые рассуждения. Сильная сторона EXAONE в том, что это действительно мощная модель «зрение плюс рассуждения» в одном пакете от крупной лаборатории. Важная оговорка — лицензия: модель распространяется под EXAONE License, которая является некоммерческой, поэтому вы не можете использовать её в продакшене или в любом коммерческом продукте. Ограничьтесь исследованиями, прототипированием и личным использованием.

Характеристики

Параметры33B
Контекстное окно256K токенов
РазработчикLG AI Research
ЛицензияEXAONE License (NC)
Дата выхода2026-04
Лучше всего дляИзображения, Рассуждения, Чат

Размер по квантизации

КвантизацияБит/весЗагрузкаМин. RAMКачество
Q2_K3.3513.8 GB24 GBЗаметная потеря
Q4_K_MРекомендуется4.8520.0 GB32 GBРекомендуется
Q5_K_M5.6523.3 GB32 GBВысокое
Q8_08.535.1 GB48 GBПочти оригинал
F161666.0 GB96 GBОригинал

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

КонтекстKV-кэш (оценка)Всего памяти (Q4)
4K токенов~1.0 GB~21.0 GB
8K токенов~2.0 GB~22.0 GB
32K токенов~7.9 GB~27.9 GB
128K токенов~31.7 GB~51.7 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

ЖелезоПропускная способность~Скорость
NVIDIA RTX 3060 12GB360 GB/sНе поместится в VRAM
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~43 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~4 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~11 tok/s
Apple M-series Max410 GB/s~17 tok/s
CPU only (dual-channel DDR5)60 GB/s~3 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.

Частые вопросы

Могу ли я запустить EXAONE 4.5 33B? — Системные требования