Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M : relevé complet de la graine llama32-3b

Démarrage réussi

Identique sous Linux et Windows · mêmes jetons sur 3 questions test, 2 machines (dernière mesure le 2026-09-15)

Identique sur AMD et Intel · même système, mêmes jetons sur 3 questions test, 2 machines (dernière mesure le 2026-09-14)

Ce que le joueur 1.3.1 affiche sous cette graine (memown catalogue) : identité : mesurée Linux ↔ Windows sur 2 machines (3 questions, le 15/09/2026) · AMD ↔ Intel : mesurée sur 2 machines (le 14/09/2026) · table identites_os.json (SHA-256 30528bfd0ec456208a3fb5f414e0af226c9d87e2fa3b1ef02d9b5c5160838b97)

Télécharger la graine · 506 octets

QR du fichier graine llama32-3b — Ce QR contient les 506 octets du fichier graine, pas une adresse.

Lancer ce modèle

Il faut

RAM : le joueur refuse en dessous de 1,88 Gio
Pic de mémoire : non mesuré pour cette graine. Le joueur compare ta RAM à la taille du fichier, pas à la mémoire qu'il utilisera ; sur les 2 graines mesurées, le plus gros processus a dépassé la taille du fichier de 49 % et 77 % (Linux, 2026-09-23)
Disque libre ≥ 1,97 Gio
Processeur x86-64 avec AVX2, FMA et F16C
Linux (glibc 2.35 ou plus récente) ou Windows 11 (builds 26100 et 26200 mesurés)

Depuis le dossier du joueur décompressé. --maison est le dossier de ce modèle et de tes conversations. La graine est déjà dans l'archive du joueur (dossier catalogue).

Linux · bash

# germer : télécharger le fichier du modèle et vérifier chaque octet./memown germer catalogue/llama32-3b.graine.json --maison ~/ia/llama32-3b

Attendu : une ligne qui commence par VERDICT : VERT

Windows 11 · PowerShell

# germer : télécharger le fichier du modèle et vérifier chaque octet.\memown.exe germer catalogue\llama32-3b.graine.json --maison "$env:USERPROFILE\ia\llama32-3b"

Attendu : une ligne qui commence par VERDICT : VERT

Télécharger le joueur

Ce que nomme la graine

Fichier du modèle: Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M.gguf
Taille: 1,88 Gio (2 019 377 696 octets)
SHA-256: 6c1a2b41161032677be168d354123594c0e6e67d2b9227c84f296ad037c728ff
Hébergé sur: hf:bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF/Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M.gguf
Réglages de calcul: x86-64-fils8 · 869bef8788166262e4a72fe04f0809756f561a2bae03a52a95e3fb7f294b8226
Fichier graine: 506 octets · SHA-256 eb8e3f731ec7adf6dbb7a93cbd91406a0ba2c77561ccac2955ef58c07da51968
Graine créée le: 2026-08-17

Licence

Telle que déclarée par l'éditeur du modèle ; ce n'est pas un conseil juridique. Une graine ne contient aucun poids et ne concède aucun droit sur ce qu'elle nomme.

Licence: Llama 3.2 Community License Agreement
Conditions: Conditions en plus
Ce qui suit la redistribution: Trois obligations suivent la redistribution : joindre une copie de l'accord. Afficher « Built with Llama » en évidence sur le site, l'interface, un billet, la page « à propos » ou la documentation. Conserver un fichier « Notice » portant « Llama 3.2 is licensed under the Llama 3.2 Community License, Copyright © Meta Platforms, Inc. All Rights Reserved. ». Tout modèle entraîné ou amélioré à partir de ces fichiers du modèle et distribué doit porter « Llama » au début de son nom. Seuil : au-delà de « 700 million monthly active users » au mois précédent, il faut demander une licence à Meta. La politique d'usage acceptable est incorporée par référence. (Version du 25 septembre 2024.)
Lue le: 2026-08-07
Portée de la lecture: texte de la licence lu au miroir public de l'éditeur — la page de l'hébergeur exige une authentification (HTTP 401) ; l'identité octet à octet des deux copies n'est pas prouvée
Relue le: 2026-09-14, par un second lecteur : texte de la licence relu (developer.meta.com/ai/llama3_2/license/). La politique d'usage (developer.meta.com/ai/llama3_2/use-policy/) contient une clause propre à l'Union européenne qui, selon le texte relu, vise les modèles multimodaux. Portée non tranchée.
Source: github.com/meta-llama/llama-models/blob/main/models/llama3_2/LICENSE
Étiquette de l'hébergeur: llama3.2

Test de démarrage

Résultat: Démarrage réussi
Testée le: 2026-08-17
Système: Linux, glibc 2.35 ; AMD EPYC 9575F 64-Core Processor
Étapes passées: réglages de calcul, téléchargement et vérification du fichier du modèle, démarrage

Vitesse mesurée

19,1 à 33,9 jetons par seconde selon le serveur, mesurés le 2026-09-14 avec le joueur 1.2 sur 8 fils, sur des serveurs loués et partagés avec d'autres tâches. Ta vitesse : non mesurée.

Processeur du serveur	Jetons par seconde (médiane)	Date	Note
AMD EPYC 9655P	33,9	2026-09-14	–
AMD EPYC 7702P	23,6	2026-09-14	–
AMD EPYC 4564P	19,1	2026-09-14	–

Sources

catalogue.json (SHA-256 3dfa0d6681f5f90b463f1b4e31af11c0a9a2c3bb07802e84c560681916a7dba6)
test de démarrage catalogue_graines.json (SHA-256 9cf3475ae2d3fafd581db7fc3b18ee60e6bbee510fe6fe4513dcc992261c7b65)
journal du test fournee-principal-2026-08-17/fournee-principal.log (SHA-256 9c4f1aa86fd51a9ac4c30f7d9f8fc6ba7617bd39b5feca71aa0e06f9187162af)
machine du test fournee-principal-2026-08-17/00_machine.json (SHA-256 32865e2d5e50881d8dfe9528813d2bdd1834b7689c0e2b11e9b146903c0c48ea)
QR llama32-3b.png (SHA-256 2fc66f53725d005b0aeac3c6369df20ee3829e2d84d013fd764096c1685a2823)
bruts/catalogue/vitesse_mesuree.json (SHA-256 acfe7fd3eb7a1505b660f474ae993ea33c334d7215e07120819101c7192ed7ab)
relecture des licences bruts/catalogue/licences_2026-09-14.json (SHA-256 130834364b5380d23b31850d2d0dae666de8e916b03451faa9040f6e9c7eefdf)