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Hugging-quants

Llama 3.2 1B Instruct Q8 0

Datos limitados disponibles — algunas especificaciones pueden estar incompletas o ser estimadas.
740.5KDescargas44Me gusta0K tokensContextoUnknownLicencia5 EntradaCalidad

Llama 3.2 1B Instruct Q8 0 (1B parameters) requires approximately 2.7 GB of VRAM with Q6_K quantization. For the best balance of quality and speed, we recommend hardware with at least 4 GB of VRAM.

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— copia y pega para ejecutar en local

Copy-paste commands to run Llama 3.2 1B Instruct Q8 0 on your machine.

Run

docker run --rm -it ghcr.io/ggerganov/llama.cpp:full \ --hf-repo "hugging-quants/Llama-3.2-1B-Instruct-Q8_0-GGUF" \ --hf-file "Llama-3.2-1B-Instruct-Q8_0-GGUF-Q6_K.gguf" \ -c 4096 -ngl 99

Quick specs

Parameters1B
Architecturedense
Context0K tokens
Modalitytext
Min RAM0.4 GB
Rec. RAM0.8 GB (Q6_K)
LicenseUnknown
FamilyLlama
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Opciones de cuantización

Estimaciones de VRAM por nivel de cuantización

No hardware detected — fit column shows raw VRAM estimates

QuantBitsVRAMQualityFit
Q2_K
2
0.4 GB
Low
Q3_K_S
3
0.5 GB
Low
NVFP4
4
0.6 GB
Medium
Q4_K_M
4
0.6 GB
Medium
Q5_K_M
5
0.7 GB
High
Q6_K
6
0.8 GB
High
Q8_0
8
1.1 GB
Very High
F16
16
2.1 GB
Maximum

Compatibilidad de hardware

Estimaciones de encaje en todo el hardware

Abrir calculadora

Computing compatibility...

Desglose de memoria

Reference: RTX 2060 6GB

Weights0.8 GB
KV Cache0.1 GB
Runtime1.2 GB
Headroom0.6 GB

Preguntas frecuentes

FAQ — Llama 3.2 1B Instruct Q8 0

Ver también