01功能特性
优点
- 推理效率极高（激活参数17B，总参数480B）
- 在SQL和数据分析方面表现优异
- Apache 2.0
需了解的局限性
- —290 GB VRAM（Q4）— 需要 GPU 集群支持
- —上下文长度仅4096
架构
稠密 + MoE 混合架构 · 总参数量 480B / 激活参数量 17B · 128 个专家 · Snowflake
训练
Snowflake — 聚焦企业级 SQL、代码与分析推理
最适合的场景
采用 Apache 许可证的标杆 MoE 模型搜索
05安装
安装 Ollama 适用于您的操作系统。下载前请检查模型及其量化方式。从 4096 tokens 的上下文开始，然后使用 ollama ps 检查模型的加载位置。下方列出的命令并不能证明已在您的机器上执行过测试。
$# Nécessite multi-GPU — non disponible via Ollama standard
LM Studio
图形界面，无需命令行操作
→ 查看指南
llama.cpp
原始性能，从源码构建
→ 查看指南
vLLM
兼容 OpenAI 的生产级服务器
→ 查看指南
Jan / GPT4All
一体化桌面应用
→ 查看指南
⚠
首次下载：根据所选量化方式，大小在 2 到 40 GB 之间。请预留磁盘空间，建议使用稳定的网络连接。后续启动将即时完成。
02所需内存
运行此模型所需的大致 GPU 显存容量，已包含 4k tokens 的上下文开销。如需更长的上下文，每增加 8k tokens，请额外预留约 1 GB。
Q4_K_M
最轻量，损失约 5%
290 GB
Q5_K_M
质量/体积的良好平衡
345 GB
Q8_0
几乎无法与 FP16 区分
510 GB
FP16
全精度 — 服务器用途
960 GB
CPU 回退 · 如果您没有 GPU，请预留 340 GB 内存 以较低速度运行此模型的最低要求。
运行Snowflake Arctic Instruct需要什么硬件？
在本地以Q4量化运行Snowflake Arctic Instruct，大约需要290 GB 显存。可供比较的硬件选项：GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — 此模型超出该迷你 PC 的 GPU 容量：请选择更小的模型或合适的基础设施。
当前在售产品： GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395)
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在你的私有 ChatGPT 中使用此模型，无需云端
模型太大，你的电脑运行不了？套件为你提供能装入显存的模型
- 在线空间，终身可用
- PDF + 文件
- 30 天内退款
03预期速度
Q4_K_M 量化下每秒生成的 tokens 数，上下文为 4k。超过 20 t/s，阅读体验舒适。低于 10 t/s，仅用于测试。
04公开基准测试
分数引自模型卡片或 MMLU-Pro / 社区数据。单位：正确回答百分比。
MMLU
67.3
HumanEval
64.3