01功能特性
优点
- 质量在 2024 年 3 月处于最先进水平
- 擅长编程和数学
- Databricks Open Model License
需了解的局限性
- —Q4 需 76 GB 显存——必须使用多个 GPU
- —在2025年已被 DeepSeek V3/R1 大幅超越
架构
MoE · 总计 132B / 激活 36B · 16 个专家，每个 token 激活 4 个
训练
Databricks — 12T高质量令牌，富含代码与科学内容
最适合的场景
企业级MoE专业用途对话
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。
$ollama run dbrx
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%
76 GB
Q5_K_M
质量/体积的良好平衡
94 GB
Q8_0
几乎无法与 FP16 区分
140 GB
FP16
全精度 — 服务器用途
264 GB
CPU 回退 · 如果您没有 GPU，请预留 112 GB 内存 以较低速度运行此模型的最低要求。
运行DBRX Instruct需要什么硬件？
在本地以Q4量化运行DBRX Instruct，大约需要76 GB 显存。可供比较的硬件选项：GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — 请为系统和上下文保留余量，并确认推理引擎与GPU兼容。
当前在售产品： GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395)
Amazon查看价格 →为什么选择它？我们的完整资料： GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) →
联盟链接——可能产生佣金，但您无需额外付费，推荐独立。作为亚马逊合作伙伴，QuelLLM 将从符合条件的购买中获利。
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
73.7
HumanEval
70.1