Familia EuroLLM · 9B de parámetros

EuroLLM 9B Instruct

Financiado por la UE (Horizon Europe). 35 idiomas (24 UE + extras), entrenado con 4T de tokens en MareNostrum5.

Utter Project / UE·Licencia Apache 2.0·Contexto 4k tokens·Fecha de lanzamiento diciembre de 2024·Cabe en los 128 GB de el AI TOP ATOM de GIGABYTE (enlace de afiliado)← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • Soberanía de la UE (Horizon Europe)
  • Apache 2.0
  • Mejor modelo europeo abierto de su tamaño
Limitaciones que debes conocer
  • —Ctx solo de 4k
  • —Sin tag oficial de Ollama
Arquitectura
Denso · 42 capas · GQA (32Q/8KV) · SwiGLU · RoPE · RMSNorm
Entrenamiento
4T tokens en MareNostrum5 (BSC). 35 idiomas (24 UE + extras).
Ideal para
Soberanía de la UE24 lenguas europeas

04Instalar

Instala Ollama para tu SO. Verifica el modelo y su cuantización antes de la descarga. Comienza con 4096 tokens de contexto y luego controla la asignación con ollama ps. Un comando a continuación no es prueba de que se haya ejecutado una prueba en tu máquina.

$# HuggingFace : utter-project/EuroLLM-9B-Instruct (pas d'Ollama officiel)
⚠
Primera descarga: entre 2 y 40 GB según la cuantización elegida. Reserva espacio en disco y se recomienda una conexión estable. Las siguientes ejecuciones son instantáneas.

02Memoria requerida

VRAM de GPU aproximada para ejecutar este modelo, incluido el sobrecoste de contexto de 4k tokens. Para un contexto más largo, añade ~1 GB por cada tramo de 8k tokens.

Q4_K_M
El más ligero, ~5% de pérdida
6 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
7 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
10 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
18 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 12 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para EuroLLM 9B Instruct?

Para ejecutar EuroLLM 9B Instruct en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 6 GB de VRAM. Una opción para comparar: RTX 5060 Ti 16 GB — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.

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Cuando te desplazas: EuroLLM 9B Instruct también funciona en un Portátil RTX (16 GB de VRAM) →

Este modelo en tu ChatGPT privado, sin nube

Tu ChatGPT privado y gratuito en tu máquina en 1 hora — LM Studio, Ollama, Open WebUI, tus documentos, sin nube.

  • Espacio en línea de por vida
  • PDF + archivos
  • Actualizaciones de por vida

03Velocidad estimada

Tokens generados por segundo en Q4_K_M, contexto 4k. Por encima de 20 t/s, la lectura es cómoda. Por debajo de 10 t/s, es solo para probar.

Gama de entrada
~10t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Gama media
~30t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Gama alta
~80t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900