Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (Q2_K_L) — 385.3 GBauf NVIDIA GB10

Q2_K_L NVIDIA GB10

Überblick

Llama 4 Scout 17B 16E Instruct ist ein 17B-Parameter moe-Sprachmodell von Meta, mit Fähigkeiten in code, multilingual, tool-calls, vision. Es unterstützt ein Kontextfenster von bis zu 10,485,760 Tokens.

Llama 4 Scout 17B 16E Instruct ist ein Mixture-of-Experts-Modell von Meta mit 17 Milliarden Parametern pro Experte und 16 Experten, wobei ein Experte pro Token aktiviert wird. Es unterstuetzt Vision, Codegenerierung, Tool Calling und 12 Sprachen und ist damit eines der vielseitigsten Modelle der Llama-4-Familie. Scout zielt auf das effizienzbetonte Segment und bietet multimodale Faehigkeiten bei geringeren Rechenkosten als dichte Modelle vergleichbarer Qualitaet. Sein 10M-Token-Kontextfenster gehoert zu den groessten verfuegbaren, und es laesst sich gut fuer selbstgehostete Multi-GPU-Deployments quantisieren.

Bei Q2_K_L-Quantisierung (Qualitätsstufe low) wiegt das Modell 37.07 GB. Das passt in die 128 GB VRAM von NVIDIA GB10 und ermöglicht vollständige GPU-Inferenz.

Hardwareanforderungen

Modellgröße	37.07 GB
Verfügbarer VRAM	128 GB
Genutzter VRAM	385.3 GB
Min. RAM benötigt	37.1 GB
GPU-Ebenen	0 / 48
Kontextgröße	2.097.152
Backend	cuda13
Flash Attention	Nein

Leistungshinweise

Mixture-of-Experts

Dies ist ein Mixture-of-Experts-Modell mit 16 Experten insgesamt, von denen 1 pro Token aktiv sind. Nur die aktiven Experten benötigen schnellen GPU-Zugriff — inaktive Expertengewichte können im Systemspeicher verbleiben, mit minimalem Einfluss auf die Generierungsgeschwindigkeit.

Zum MoE-Deployment-Leitfaden →

Reduzierte Leistung

48 von 48 Schichten laufen auf der CPU. Ihr System benötigt mindestens 37.1 GB RAM. Bei unzureichendem System-RAM werden Daten bei Bedarf von der Festplatte gelesen, mit erheblichen Leistungseinbußen.

Kürzere Gespräche

Die Kontextgröße wurde aufgrund von Speicherbeschränkungen reduziert. Dies kann die Fähigkeit des Modells beeinträchtigen, lange Gespräche zu führen.

Bereitstellung

Server Lokal

Voraussetzungen

Stellen Sie sicher, dass Ihre GPU-Knoten mit dem NVIDIA Container Toolkit vorbereitet sind:

ansible-playbook prositronic.infra.nvidia_container_toolkit

Befehl

helmfile --state-values-file <(curl -s https://www.prositronic.eu/values/llama-4-scout-17b-16e-instruct/q2_k_l/nvidia-gb10-128gb.yaml) apply

Generierte values.yaml

/values/llama-4-scout-17b-16e-instruct/q2_k_l/nvidia-gb10-128gb.yaml

Werte werden geladen…

llama.cpp installieren

Installieren Sie llama.cpp von den offiziellen Build-Anleitungen für Ihre Plattform und Ihr Backend.

Modell herunterladen

curl -L -o llama-4-scout-17b-16e-instruct.gguf "https://huggingface.co/unsloth/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-GGUF/resolve/main/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-Q2_K_L.gguf"

Server starten

llama-server \
  -m llama-4-scout-17b-16e-instruct.gguf \
  --n-gpu-layers 0 \
  --ctx-size 2097152

Überprüfen

curl http://localhost:8080/health

Erkunden

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Andere Quantisierungen

• Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (Q8_0)
• Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (Q5_K_M)
• Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (Q4_K_M)

Andere Hardware

• Llama 4 Scout 17B 16E Instruct on CPU Only
• Llama 4 Scout 17B 16E Instruct on NVIDIA A100 80GB
• Llama 4 Scout 17B 16E Instruct on NVIDIA H100

Häufig gestellte Fragen

Wie viel VRAM benötigt Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (Q2_K_L)?

Die Q2_K_L-Quantisierung von Llama 4 Scout 17B 16E Instruct benötigt 37.07 GB. Die 128 GB VRAM von NVIDIA GB10 reichen nicht für GPU-Schichten aus, daher läuft die Inferenz auf der CPU.

Kann ich Llama 4 Scout 17B 16E Instruct auf NVIDIA GB10 ausführen?

Es ist möglich, aber nicht empfohlen. NVIDIA GB10 hat nicht genug VRAM, um Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (Q2_K_L) zu beschleunigen, daher wird die Inferenz auf CPU und System-RAM zurückgreifen.

Was ist Quantisierung?

Quantisierung reduziert die numerische Präzision eines Modells von seinem ursprünglichen Gleitkommaformat auf eine kompaktere Darstellung. Dies verringert die Dateigröße und den VRAM-Bedarf, wodurch es möglich wird, große Modelle auf Consumer-Hardware auszuführen. Der Kompromiss ist eine geringe Verringerung der Ausgabequalität. Q2_K_L komprimiert Llama 4 Scout 17B 16E Instruct von seiner ursprünglichen Größe auf 37.07 GB.

Welche Quantisierung sollte ich für Llama 4 Scout 17B 16E Instruct wählen?

Q2_K_L ist eine niedrigwertige Quantisierung. Hochwertigere Quants (Q8, Q6) bewahren mehr Modellgenauigkeit, benötigen aber mehr VRAM. Niedrigere Quants (Q4, Q3, Q2) reduzieren den VRAM-Verbrauch auf Kosten der Qualität. Wählen Sie basierend auf Ihrer verfügbaren Hardware und Ihren Qualitätsanforderungen.

Warum werden einige Schichten auf die CPU ausgelagert?

NVIDIA GB10 hat 128 GB VRAM, aber Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (Q2_K_L) benötigt ungefähr 37.07 GB. Nur 0 von 48 Schichten passen in den VRAM; die übrigen Schichten laufen auf der CPU, was langsamer, aber funktional ist.

Was ist MoE und wie beeinflusst es die Bereitstellung?

Llama 4 Scout 17B 16E Instruct verwendet eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur mit 16 Experten, von denen 1 pro Token aktiv sind. Das bedeutet, dass nur ein Bruchteil der Modellgewichte bei jedem Inferenzschritt verwendet wird, wodurch MoE-Modelle bei der Gesamtparameteranzahl größer sein können und dennoch bei der Inferenz effizient bleiben.

Wie führe ich Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (Q2_K_L) mit Ollama aus?

Führen Sie ollama run llama4:17b-scout-16e-instruct-q2_k_l aus, um Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (Q2_K_L) zu starten. Ollama lädt die Modellgewichte beim ersten Start automatisch herunter.

Zuletzt aktualisiert: 18. März 2026