系列 Llama · 71B 参数

Llama 3.1 70B LatamGPT SFT

由 LatamGPT (CENIA) 对 Llama 3.1 70B 进行的 SFT 微调,针对拉丁美洲西班牙语和葡萄牙语。128k 上下文,Q4 下约 41 GB VRAM。

LatamGPT (CENIA)·许可证 Llama 3.1 Community·上下文 125k tokens·发布日期 2026-05-29·可容纳在 128 GB 的 GIGABYTE AI TOP ATOM← 目录

01功能特性

优点
  • 专精拉丁美洲西班牙语和葡萄牙语
  • 以 Llama 3.1 70B 为基础(质量经过验证)
  • 128k 原生上下文
  • 多语言支持(英文/西班牙语/葡萄牙语)
需了解的局限性
  • —无官方 Ollama 标签(HF 安装方式)
  • —Llama 3.1 Community 许可证(月活跃用户数 >7 亿的条款)
  • —~41 GB 显存,Q4 量化(RTX 3090/4090 小型显卡或 Mac 64GB 以上)
架构
稠密 Transformer · GQA · 基于 Llama 3.1 70B · 128k 上下文
训练
LatamGPT 联盟(智利 CENIA)基于 Llama 3.1 70B,针对拉丁美洲的西班牙语和葡萄牙语进行了 SFT(监督微调)。
最适合的场景
拉丁美洲西班牙语/葡萄牙语多语言聊天学术研究

04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。

$# HuggingFace : latam-gpt/Llama-3.1-70B-LatamGPT-SFT-1.0
⚠
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%
41 GB
Q5_K_M
质量/体积的良好平衡
50 GB
Q8_0
几乎无法与 FP16 区分
76 GB
FP16
全精度 — 服务器用途
142 GB
CPU 回退 · 如果您没有 GPU,请预留 92 GB 内存 以较低速度运行此模型的最低要求。

运行Llama 3.1 70B LatamGPT SFT需要什么硬件?

在本地以Q4量化运行Llama 3.1 70B LatamGPT SFT,大约需要41 GB 显存。可供比较的硬件选项:BOSGAME M5 128GB / 2TB (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。

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  • 在线空间,终身可用
  • PDF + 文件
  • 终身更新

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。

入门级
~1t/s
GTX 1650、RX 6600、MBA M2 8GB
中端
~6t/s
RTX 4060、4070、MBP M3 Pro
高端
~20t/s
RTX 4090、M4 Max、Radeon 7900