Skip to main content
PromptQuorumPromptQuorum

أفضل نماذج ⁨Ollama⁩ لـ⁨4 GB VRAM⁩؟

إجابة سريعة

4 GB VRAM ضيّقة لكن قابلة للاستخدام مع نماذج صغيرة كـPhi-4 Mini Q4 (~3.2 GB) وGemma 2 2B (~1.5 GB) وSmolLM 1.7B (~1.0 GB). Llama 3 8B لا يتسع.

  • Phi-4 Mini Q4: أفضل جودة في 4 GB (3.2 GB VRAM)
  • Gemma 2 2B: سريع وخفيف (1.5 GB)
  • SmolLM 1.7B: أدنى استهلاك VRAM (1.0 GB)

تحديث: ٢١ يونيو ٢٠٢٦

Quantization & VRAM

النقاط الرئيسية

  • الأفضل لـ4 GB VRAM: Phi-4 Mini Q4 بـ~3.2 GB — أعلى جودة في هذا النطاق
  • Gemma 2 2B (1.5 GB) هو الخيار الأسرع؛ SmolLM 1.7B (1.0 GB) هو الأصغر
  • Llama 3 8B لا يتسع في أي تكميم — يحتاج 5.5 GB كحد أدنى

ما يتسع في 4 GB VRAM

اعتباراً من مايو 2026، مع 4 GB VRAM أنت محدود بنماذج بـ3 مليارات معامل أو أقل في تكميم Q4. هذا يستبعد جميع النماذج المحلية الشائعة — Llama 3 8B وMistral Small وQwen 14B. ثلاثة نماذج صغيرة حديثة تؤدي أداءً مفاجئاً جيداً: Phi-4 Mini يعادل GPT-4o mini في اتباع التعليمات، وGemma 2 2B يتعامل مع الدردشة السريعة، وSmolLM 1.7B يعمل على الرسوميات المدمجة.

Phi-4 Mini هو الخيار الأمثل في هذا النطاق. رغم صغر حجمه، يتعامل مع الأسئلة العامة والبرمجة الخفيفة وتلخيص المستندات بـ~25 رمز/ثانية. Gemma 2 2B أسرع للدردشة أحادية الدور. SmolLM 1.7B هو البديل إذا كان حتى Phi-4 Mini يقرّب VRAM لديك من الحد.

النموذجVRAMالأفضل لـ
Phi-4 Mini Q43.2 GBأفضل جودة في 4 GB
Gemma 2 2B Q41.5 GBدردشة سريعة أحادية الدور
SmolLM 1.7B Q41.0 GBأدنى استهلاك VRAM

ما لا يتسع في 4 GB

هذه النماذج تُطلب كثيراً لكنها تحتاج أكثر من 4 GB VRAM في جميع مستويات التكميم:

الترقية إلى 6 GB تتيح Llama 3 8B وMistral Small — أكثر النماذج المحلية شعبية. راجع أفضل نماذج اللغة الكبيرة المحلية لـ6 GB VRAM. للمقارنة الشاملة للعتاد، راجع أسرع نماذج اللغة الكبيرة المحلية للحواسيب منخفضة المستوى.

  • Llama 3 8B — يحتاج ~5.5 GB في Q4_K_M (الحد الأدنى)
  • Mistral Small — يحتاج ~4.5 GB في Q4_K_M (هامشي؛ محفوف بالمخاطر في 4 GB مع تكلفة السياق)
  • Phi-4 (14B كامل) — يحتاج ~9.8 GB
  • Qwen 14B — يحتاج ~9.5 GB في Q4_K_M

أدلة ذات صلة

إجابات سريعة حول النماذج بـ4 GB VRAM

هل 4 GB VRAM كافٍ لنموذج لغة كبير مفيد؟
نعم، للمهام الأساسية. Phi-4 Mini يتعامل مع الأسئلة العامة والبرمجة الخفيفة بـ~25 رمز/ثانية. للسياقات الطويلة أو وكلاء البرمجة متعددة الخطوات أو تحليل المستندات، 4 GB هو عنق الزجاجة — قم بالترقية إلى 6 GB أو أكثر.
هل يمكنني تشغيل Llama 3 بـ4 GB VRAM؟
لا. Llama 3 8B يحتاج ~5.5 GB في Q4_K_M كحد أدنى. Llama 3.2 3B يتسع في ~2.5 GB إذا أردت تحديداً متغيراً Llama. راجع الدليل الشامل لمتطلبات VRAM.
ما بطاقات GPU التي تحتوي 4 GB VRAM؟
RTX 3050 Ti (4 GB) وGTX 1650 Super (4 GB) وAMD RX 6500 XT (4 GB) هي الأكثر شيوعاً. الثلاثة تعمل مع Ollama — NVIDIA عبر CUDA وAMD عبر ROCm أو Vulkan.
هل يمكن لوضع CPU فقط تجاوز حد 4 GB VRAM؟
نعم. بدون GPU، Llama 3 8B Q4 يستخدم ~6 GB من RAM النظام ويعمل بـ3–6 رمز/ثانية على CPU حديثة 8 أنوية. أبطأ، لكنه يعمل إذا كانت لديك RAM كافية.