Yi6B params33k contexto
Yi 1.5 6B en local
Yi 1.5 6B es un LLM open-weight de la familia Yi, con 6B parámetros. Uso principal: chat, RAG and general assistance. Hardware mínimo detectado: GTX 1650 (4 GB).
Ficha técnica
Parámetros6B
Contexto máximo33k
Q4_K_M3.8 GB
Q5_K_M4.6 GB
Q86.7 GB
FP1613.4 GB
FamiliaYi
Última sync2026-05-12
Quantizations disponibles
pesos GGUFQ4_K_M
3.8GB
Aceptable. Buen compromiso si la VRAM es limitada.
Q5_K_M
4.6GB
Buena calidad. Punto dulce tamaño / precisión.
Q8
6.7GB
Calidad casi FP16. Cómodo para producción.
FP16
13.4GB
Precisión de referencia. Máxima calidad, más VRAM.
GPUs compatibles
12 single-GPUGPUs capaces de ejecutar Yi 1.5 6B en una sola tarjeta, ordenadas por margen de VRAM.
GTX 1650
NVIDIA4 GB · GTX 16
3.8 / 4 GBjusto · Q4
GTX 1060 6GB
NVIDIA6 GB · GTX 10
4.6 / 6 GBcómodo · Q5
GTX 1660
NVIDIA6 GB · GTX 16
4.6 / 6 GBcómodo · Q5
GTX 1660 Super
NVIDIA6 GB · GTX 16
4.6 / 6 GBcómodo · Q5
GTX 1660 Ti
NVIDIA6 GB · GTX 16
4.6 / 6 GBcómodo · Q5
RTX 2060 6GB
NVIDIA6 GB · RTX 20
4.6 / 6 GBcómodo · Q5
RTX 3050 6GB
NVIDIA6 GB · RTX 30
4.6 / 6 GBcómodo · Q5
Arc A380
Intel6 GB · Arc Alchemist
4.6 / 6 GBcómodo · Q5
GTX 1070
NVIDIA8 GB · GTX 10
6.7 / 8 GBcómodo · Q8
GTX 1070 Ti
NVIDIA8 GB · GTX 10
6.7 / 8 GBcómodo · Q8
GTX 1080
NVIDIA8 GB · GTX 10
6.7 / 8 GBcómodo · Q8
RTX 2060 Super
NVIDIA8 GB · RTX 20
6.7 / 8 GBcómodo · Q8
Rigs multi-GPU recomendados
2x / 4x consumer GPUsPara Yi 1.5 6B con quantization más alta o más contexto, un rig multi-GPU da más margen.
2× GTX 1650
NVIDIA8 GB · GTX 16
6.7 / 8 GBcómodo · Q8
2× GTX 1060 6GB
NVIDIA12 GB · GTX 10
6.7 / 12 GBcómodo · Q8
2× GTX 1660
NVIDIA12 GB · GTX 16
6.7 / 12 GBcómodo · Q8
2× GTX 1660 Super
NVIDIA12 GB · GTX 16
6.7 / 12 GBcómodo · Q8
2× GTX 1660 Ti
NVIDIA12 GB · GTX 16
6.7 / 12 GBcómodo · Q8
2× RTX 2060 6GB
NVIDIA12 GB · RTX 20
6.7 / 12 GBcómodo · Q8
2× RTX 3050 6GB
NVIDIA12 GB · RTX 30
6.7 / 12 GBcómodo · Q8
2× Arc A380
Intel12 GB · Arc Alchemist
6.7 / 12 GBcómodo · Q8
Rig recomendado
2× GTX 1650
Yi 1.5 6B with Ubuntu, vLLM, Open WebUI and the model already downloaded.
Modelos similares
Estimaciones VRAM: parámetros x bits/8 más margen. El rendimiento real varía según motor, contexto y batch.
sync: 2026-05-12