Llama109 B params17B actifs (MoE)10000 k context★ populaire

Llama 4 Scout 17Bx16 en local

Llama 4 Scout 17Bx16 est un LLM open source de la famille Llama, très grand (109 milliards de paramètres). Il est principalement utilisé pour le chat, le RAG et l'assistance générale. Modèle MoE avec 17B params actifs par token sur 109B au total. Le matériel minimum pour le faire tourner localement est NVIDIA A100 80GB (80 GB).

Paramètres109 B17B actifs (MoE)
Contexte max10000 k
Q4_K_M poids68.5 GB
Q5_K_M poids83.7 GB
Q8 poids121.8 GB
FP16 poids243.6 GB
FamilleLlamamoe
Dernier sync2026-05-12

Quantizations disponibles

Q4_K_M
68.5GB

Acceptable. Configs limitées en VRAM.

Q5_K_M
83.7GB

Bonne qualité. Sweet spot taille / précision.

Q8
121.8GB

Quasi-identique au FP16. Production.

FP16
243.6GB

Référence. Précision max, VRAM doublée.

⚡ modèle MoE — tous les experts (109B au total) doivent tenir en VRAM, mais seuls 17B sont actifs par token. La vitesse d'inférence est donc proche d'un modèle dense de 17B, mais la VRAM requise reste celle des 109B totaux.

GPUs compatibles

GPUs qui peuvent faire tourner Llama 4 Scout 17Bx16 sur une seule carte, classés du plus accessible au plus haut de gamme.

Rigs multi-GPU recommandés

Pour faire tourner Llama 4 Scout 17Bx16 en quantization plus haute (Q8, FP16) ou avec plus de marge pour le contexte long, un rig à plusieurs GPU consumer offre le meilleur rapport perf/€.

Rig prêt à l'emploi

Recommandation
Rig Pro — pré-installé avec Llama 4 Scout 17Bx16

4× TITAN RTX, OS Ubuntu, vLLM + Open WebUI, modèle déjà téléchargé. Vous branchez, c'est en ligne.

8 990 €
Configurer

Modèles similaires

// données mises à jour le 2026-05-12 via HuggingFace API.
// estimations VRAM : (params × bits/8) × overhead 20 %.
// les valeurs réelles varient selon le moteur (llama.cpp, vLLM, MLX), la longueur de contexte utilisée et le batch size.