Llama7B paramspopolare
CodeLlama 7b hf in locale
CodeLlama 7b hf è un LLM open-weight della famiglia Llama, con 7B parametri. Uso principale: chat, RAG and general assistance. Hardware minimo rilevato: GTX 1060 6GB (6 GB).
Scheda tecnica
Parametri7B
Q4_K_M4.4 GB
Q5_K_M5.4 GB
Q87.8 GB
FP1615.6 GB
FamigliaLlama
Ultima sync2026-05-12
Quantization disponibili
pesi GGUFQ4_K_M
4.4GB
Accettabile. Buon compromesso con VRAM limitata.
Q5_K_M
5.4GB
Buona qualità. Punto dolce tra dimensione e precisione.
Q8
7.8GB
Qualità quasi FP16. Comoda in produzione.
FP16
15.6GB
Precisione di riferimento. Qualità massima, più VRAM.
GPU compatibili
12 single-GPUGPU capaci di eseguire CodeLlama 7b hf su una sola scheda, ordinate per margine VRAM.
GTX 1060 6GB
NVIDIA6 GB · GTX 10
4.4 / 6 GBcomodo · Q4
GTX 1660
NVIDIA6 GB · GTX 16
4.4 / 6 GBcomodo · Q4
GTX 1660 Super
NVIDIA6 GB · GTX 16
4.4 / 6 GBcomodo · Q4
GTX 1660 Ti
NVIDIA6 GB · GTX 16
4.4 / 6 GBcomodo · Q4
RTX 2060 6GB
NVIDIA6 GB · RTX 20
4.4 / 6 GBcomodo · Q4
RTX 3050 6GB
NVIDIA6 GB · RTX 30
4.4 / 6 GBcomodo · Q4
Arc A380
Intel6 GB · Arc Alchemist
4.4 / 6 GBcomodo · Q4
GTX 1070
NVIDIA8 GB · GTX 10
5.4 / 8 GBcomodo · Q5
GTX 1070 Ti
NVIDIA8 GB · GTX 10
5.4 / 8 GBcomodo · Q5
GTX 1080
NVIDIA8 GB · GTX 10
5.4 / 8 GBcomodo · Q5
RTX 2060 Super
NVIDIA8 GB · RTX 20
5.4 / 8 GBcomodo · Q5
RTX 2070
NVIDIA8 GB · RTX 20
5.4 / 8 GBcomodo · Q5
Rig multi-GPU consigliati
2x / 4x consumer GPUsPer CodeLlama 7b hf con quantization più alta o più contesto, un rig multi-GPU offre più margine.
2× GTX 1650
NVIDIA8 GB · GTX 16
5.4 / 8 GBcomodo · Q5
2× GTX 1060 6GB
NVIDIA12 GB · GTX 10
7.8 / 12 GBcomodo · Q8
2× GTX 1660
NVIDIA12 GB · GTX 16
7.8 / 12 GBcomodo · Q8
2× GTX 1660 Super
NVIDIA12 GB · GTX 16
7.8 / 12 GBcomodo · Q8
2× GTX 1660 Ti
NVIDIA12 GB · GTX 16
7.8 / 12 GBcomodo · Q8
2× RTX 2060 6GB
NVIDIA12 GB · RTX 20
7.8 / 12 GBcomodo · Q8
2× RTX 3050 6GB
NVIDIA12 GB · RTX 30
7.8 / 12 GBcomodo · Q8
2× Arc A380
Intel12 GB · Arc Alchemist
7.8 / 12 GBcomodo · Q8
Rig consigliato
2× GTX 1650
CodeLlama 7b hf with Ubuntu, vLLM, Open WebUI and the model already downloaded.
Modelli simili
Stime VRAM: parametri x bits/8 più margine. Prestazioni reali secondo engine, contesto e batch.
sync: 2026-05-12