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North-Micro-Vision-Instruct
CohereLabs · オープンライセンス · 2026年8月10日公開
ダウンロード Arenaの投票なし
Arenaスコア—Arenaではまだ投票されていません
サイズ2.5 Bパラメータ
4ビットのダウンロード1.5 GB重みのみ、Q4_K_M
最大コンテキスト488Kトークン、モデル設定より
無料で使える場所
- 自宅でダウンロードして動かす：公式の重み · Ollama と LM Studio 用の GGUF ファイル
Arenaの投票はまだありません
Arenaではこのモデルへの投票はありません。開発元の公式Hugging Faceページで人気の小型モデルのため掲載しています（月間41Kダウンロード）。
よく使われるハードウェアでの速度
| ハードウェア | GPUメモリ | 収まる？ | 速度 |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | GPUに収まる | 91 tok/s |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | GPUに収まる | 74 tok/s |
| RTX 3090 | 24 GB | GPUに収まる | 206 tok/s |
| RTX 4090 | 24 GB | GPUに収まる | 219 tok/s |
| RTX 5090 | 32 GB | GPUに収まる | 332 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | GPUに収まる | 211 tok/s |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | GPUに収まる | 200 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | GPUに収まる | 189 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | GPUに収まる | 99 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | GPUに収まる | 66 tok/s |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | GPUに収まる | 398 tok/s |
4ビット、32Kコンテキスト、オフロード用にDDR5を64 GBとした推定値。速度 ≈ メモリ帯域 × 78% ÷ 1トークンあたりの読み込みデータ量に、トークンごとの固定コストを加えたもので、44件の実際の llama.cpp テストで補正しています。典型的な誤差は約±10%です。すべてのGPUを比較。
必要なGPUメモリ
| レベル | 8Kコンテキスト | 32Kコンテキスト | 128Kコンテキスト | フル精度との品質比較 |
|---|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 2.4 GB | 3.1 GB | 6.0 GB | +10.5% 目立つ劣化 |
| Q4_K_M | 2.7 GB | 3.4 GB | 6.2 GB | +2.8% 小さな劣化 |
| Q5_K_M | 3.0 GB | 3.7 GB | 6.5 GB | +0.9% ごくわずかな劣化 |
| Q6_K | 3.2 GB | 3.9 GB | 6.8 GB | +0.3% ほぼ劣化なし |
| Q8_0 | 3.8 GB | 4.5 GB | 7.4 GB | ≈ 0% フル精度と同等 |
| F16 | 6.2 GB | 6.9 GB | 9.7 GB | ≈ 0% フル精度と同等 |
重み＋コンテキストキャッシュ（モデルのアーキテクチャから算出）＋ランタイム。品質：フル精度モデルに対するperplexityの増加分で、llama.cpp のテストをもとにモデルサイズに合わせて換算しています。自分の環境をシミュレーション。
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