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Llama8B paramspopolare

saiga_llama3_8b in locale

saiga_llama3_8b è un LLM open-weight della famiglia Llama, con 8B parametri. Uso principale: chat, RAG and general assistance. Hardware minimo rilevato: GTX 1060 6GB (6 GB).

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Scheda tecnica
Parametri8B
Q4_K_M5.0 GB
Q5_K_M6.1 GB
Q88.9 GB
FP1617.9 GB
FamigliaLlama
Ultima sync2026-05-12

Quantization disponibili

Q4_K_M
5.0GB

Accettabile. Buon compromesso con VRAM limitata.

Q5_K_M
6.1GB

Buona qualità. Punto dolce tra dimensione e precisione.

Q8
8.9GB

Qualità quasi FP16. Comoda in produzione.

FP16
17.9GB

Precisione di riferimento. Qualità massima, più VRAM.

GPU compatibili

GPU capaci di eseguire saiga_llama3_8b su una sola scheda, ordinate per margine VRAM.

GTX 1060 6GB
NVIDIA
6 GB · GTX 10
5.0 / 6 GBcomodo · Q4
GTX 1660
NVIDIA
6 GB · GTX 16
5.0 / 6 GBcomodo · Q4
GTX 1660 Super
NVIDIA
6 GB · GTX 16
5.0 / 6 GBcomodo · Q4
GTX 1660 Ti
NVIDIA
6 GB · GTX 16
5.0 / 6 GBcomodo · Q4
RTX 2060 6GB
NVIDIA
6 GB · RTX 20
5.0 / 6 GBcomodo · Q4
RTX 3050 6GB
NVIDIA
6 GB · RTX 30
5.0 / 6 GBcomodo · Q4
Arc A380
Intel
6 GB · Arc Alchemist
5.0 / 6 GBcomodo · Q4
GTX 1070
NVIDIA
8 GB · GTX 10
6.1 / 8 GBcomodo · Q5
GTX 1070 Ti
NVIDIA
8 GB · GTX 10
6.1 / 8 GBcomodo · Q5
GTX 1080
NVIDIA
8 GB · GTX 10
6.1 / 8 GBcomodo · Q5
RTX 2060 Super
NVIDIA
8 GB · RTX 20
6.1 / 8 GBcomodo · Q5
RTX 2070
NVIDIA
8 GB · RTX 20
6.1 / 8 GBcomodo · Q5

Rig multi-GPU consigliati

Per saiga_llama3_8b con quantization più alta o più contesto, un rig multi-GPU offre più margine.

2× GTX 1650
NVIDIA
8 GB · GTX 16
6.1 / 8 GBcomodo · Q5
2× GTX 1060 6GB
NVIDIA
12 GB · GTX 10
8.9 / 12 GBcomodo · Q8
2× GTX 1660
NVIDIA
12 GB · GTX 16
8.9 / 12 GBcomodo · Q8
2× GTX 1660 Super
NVIDIA
12 GB · GTX 16
8.9 / 12 GBcomodo · Q8
2× GTX 1660 Ti
NVIDIA
12 GB · GTX 16
8.9 / 12 GBcomodo · Q8
2× RTX 2060 6GB
NVIDIA
12 GB · RTX 20
8.9 / 12 GBcomodo · Q8
2× RTX 3050 6GB
NVIDIA
12 GB · RTX 30
8.9 / 12 GBcomodo · Q8
2× Arc A380
Intel
12 GB · Arc Alchemist
8.9 / 12 GBcomodo · Q8

Rig consigliato

2× GTX 1650

saiga_llama3_8b with Ubuntu, vLLM, Open WebUI and the model already downloaded.

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