01Lo que sabe hacer
- Primer dLLM abierto con licencia Apache 2.0
- Texto+visión+generación+edición unificados
- Modo 'thinking' intercalado
- Apache 2.0
- —Arquitectura de difusión no soportada por Ollama/llama.cpp
- —Requiere Flash Attention 2 + CUDA 12.4
- —47 GB de VRAM durante la generación
- —Ctx de solo 8k
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.
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 LLaDA 2.0 Uni 16B?
Para ejecutar LLaDA 2.0 Uni 16B 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: LLaDA 2.0 Uni 16B también funciona en un Portátil RTX (24 GB de VRAM) →
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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.