← Все моделиПРОВЕРКА МОДЕЛИ

Могу ли я запустить Llama 3.2 1B?

Модели Llama 3.2 1B от Meta нужно около 3 GB RAM при рекомендуемой 4-битной квантизации (загрузка 0.7 GB). Проверка вашего железа — ниже: мгновенно, ничего не покидает ваш браузер. Ожидайте примерно ~421 tok/s на NVIDIA RTX 3060 12GB.

Считываем характеристики вашего железа…

Заметки из практики

Llama 3.2 1B — это модель, к которой обращаешься, когда нужно что-то локальное, способное работать почти на любом железе. При 1.2B параметрах она крошечная, а 4-битная квантизация занимает около 0.7 GB, так что помещается в память устройства уровня телефона, не нагружает планшет или слабый ноутбук и требует всего около 3 GB RAM для комфортной работы. Это модель для чата прямо на устройстве, простого черновика и встроенных ассистентов — там, где дорог каждый гигабайт и нельзя рассчитывать на наличие GPU.

В повседневной работе на первый план выходит чистая скорость. На RTX 3060 вы увидите примерно 421 tok/s, и даже CPU на DDR5 держит темп около 70 tok/s — этого достаточно, чтобы короткие ответы ощущались мгновенными. Подвох в окне контекста 128K: формально оно есть, но его заполнение поднимает общий расход памяти к 7.8 GB, а это перечёркивает весь смысл такой лёгкой модели. Держите рабочий контекст в пределах нескольких тысяч токенов — и она останется тем самым лёгковесом, ради которого вы её выбрали.

Честно о потолке: на этом размере модель нормально справляется с короткими, чётко очерченными диалогами, но теряет нить на многошаговых рассуждениях, длинных инструкциях и всём, что хоть отдалённо похоже на код. Если есть запас ресурсов, Llama 3.2 3B обычно лучше следует сложным промптам, а Gemma 3 1B — естественный конкурент в той же весовой категории. Главное достоинство 1B — широта охвата: она работает там, где более крупные модели просто не запустятся. Одна оговорка по лицензии: модель поставляется под Llama Community license — это открытые веса, но с собственными условиями Meta, так что проверьте их, прежде чем встраивать её в продукт.

Характеристики

Параметры1.2B
Контекстное окно128K токенов
РазработчикMeta
ЛицензияLlama Community
Дата выхода2024-09
Лучше всего дляЧат

Размер по квантизации

КвантизацияБит/весЗагрузкаМин. RAMКачество
Q2_K3.350.5 GB3 GBЗаметная потеря
Q4_K_MРекомендуется4.850.7 GB3 GBРекомендуется
Q5_K_M5.650.8 GB3 GBВысокое
Q8_08.51.3 GB4 GBПочти оригинал
F16162.4 GB6 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~0.2 GB~0.9 GB
8K токенов~0.4 GB~1.1 GB
32K токенов~1.8 GB~2.5 GB
128K токенов~7.1 GB~7.8 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

ЖелезоПропускная способность~Скорость
NVIDIA RTX 3060 12GB360 GB/s~421 tok/s
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~1178 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~117 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~315 tok/s
Apple M-series Max410 GB/s~479 tok/s
CPU only (dual-channel DDR5)60 GB/s~70 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 llama3.2:1b

Частые вопросы

Могу ли я запустить Llama 3.2 1B? — Системные требования