Familia Jais · 30B de parámetros

Jais 30B Chat v3

El LLM abierto de referencia en árabe. Arquitectura nativa (no es un fine-tune). Bilingüe AR/EN.

MBZUAI / Core42·Licencia Apache 2.0·Contexto 8k tokens·Fecha de lanzamiento Agosto 2023 (v3 2024)← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • Arquitectura nativa árabe
  • Bilingüe AR/EN
  • Apache 2.0
Limitaciones que debes conocer
  • —Ctx de solo 8k
  • —Sin Ollama oficial
Arquitectura
Decodificador nativo · SwiGLU · ALiBi · Orientado principalmente al árabe
Entrenamiento
MBZUAI + Core42 + Cerebras.
Ideal para
ÁrabeSoberanía MENA

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 : core42/jais-30b-chat-v3
⚠
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
18 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
22 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
33 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
60 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 28 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para Jais 30B Chat v3?

Para ejecutar Jais 30B Chat v3 en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 18 GB de VRAM. Una opción para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.

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Cuando te desplazas: Jais 30B Chat v3 también funciona en un Portátil RTX (24 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
  • Reembolsado 30 j

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
~3t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Gama media
~13t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Gama alta
~32t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900