Familia OLMo · 7B de parámetros

OLMo 3 7B

Modelo denso de 7B, 100 % abierto (pesos + datos + código). Transparencia total para la investigación.

🇺🇸 Allen AI·Licencia Apache 2.0·Contexto 8k tokens·Fecha de lanzamiento Final de 2025·Cabe en los 128 GB de el AI TOP ATOM de GIGABYTE (enlace de afiliado)← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • Pesos + datos + código Apache 2.0
  • Trazabilidad completa
Limitaciones que debes conocer
  • —Calidad inferior a la de los mejores modelos de 7B entrenados con datos no públicos
Arquitectura
Denso 7B · 100% abierto
Entrenamiento
Allen AI.
Ideal para
Transparencia de la investigaciónChat simple

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.

$ollama run olmo-3:7b
⚠
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
5 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
6 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
9 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
14 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 8 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para OLMo 3 7B?

Para ejecutar OLMo 3 7B en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 5 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: OLMo 3 7B también funciona en un Portátil RTX (16 GB de VRAM) →

Este modelo en tu ChatGPT privado, sin nube

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  • 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
~12t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Gama media
~35t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Gama alta
~90t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900