01Lo que sabe hacer
- Licencia MIT permisiva
- Intelligence Index 34 (entre los mejores modelos abiertos sin razonamiento)
- Contexto largo de 256k
- Atención híbrida eficiente
- Capacidades maduras para agentes y llamadas a herramientas
- —Se requiere hardware de centro de datos (~600 GB de VRAM en Q4)
- —Sin etiqueta de Ollama (solo pesos en HF)
- —No es un modelo de razonamiento
05Instalar
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.
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.
¿Qué hardware necesitas para Ling 2.6 1T?
Para ejecutar Ling 2.6 1T en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 580 GB de VRAM. Una opción para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — este modelo supera la capacidad de la GPU de este mini-PC: elige un modelo más pequeño o una infraestructura adecuada.
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- 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.
04Benchmarks públicos
Puntuaciones reproducidas desde las model cards o MMLU-Pro / comunitarias. Unidad: % de respuestas correctas.