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Guide modèle

Pré-release

Reflection Beam exigences VRAM, compatibilité GGUF et déploiement local

Si vous cherchez "reflection beam vram requirements", vous voulez surtout savoir si Reflection Beam est réaliste en local. Cette page sépare mémoire des poids, cache KV et overhead runtime pour une décision fiable.

Reflection Beam peut monter à environ long tokens selon les réglages publiés : la stratégie de contexte est donc aussi importante que la quantification.

Statut de vérification : Partiellement vérifié. Sources récupérées le 2026-10-06.

Note de planification mémoire pré-release

Certains champs d'architecture ne sont pas encore publics. Cette page estime donc seulement la mémoire des poids à partir des paramètres annoncés ; le KV cache reste TBD jusqu'à la publication du config.json/model card officiel.

Cache KV: TBD jusqu'au config.json officiel

Date des données: 2026-10-07

Calculateur VRAM / RAM

Comparez l’adéquation sur VRAM GPU, mémoire unifiée Apple et scénarios d’offload CPU/RAM.

ID Hugging Face / paramètres personnalisés (optionnel)

Si l’ID repo est inconnu, vos valeurs sont utilisées en mode estimation.

Mémoire par quantification
QuantPoidsKVOverheadTotal
FP16 / BF16933.19 GiB4 GiB1.42 GiB938.61 GiB
INT8 / Q8_0478.26 GiB4 GiB1.42 GiB483.68 GiB
Q6_K370.36 GiB4 GiB1.42 GiB375.78 GiB
Q5_K_M317.87 GiB4 GiB1.42 GiB323.29 GiB
Q4_K_M268.29 GiB4 GiB1.42 GiB273.71 GiB
Q3_K_M / Q3204.13 GiB4 GiB1.42 GiB209.55 GiB
Q2_K / Q2145.81 GiB4 GiB1.42 GiB151.23 GiB
Compatible / incompatible par matériel
MatérielMémoireVerdicttok/s estimés
NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB24 GiBIncompatiblen/a (Incompatible)
NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB32 GiBIncompatiblen/a (Incompatible)
NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER 16GB16 GiBIncompatiblen/a (Incompatible)
NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER 16GB16 GiBIncompatiblen/a (Incompatible)
AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB24 GiBIncompatiblen/a (Incompatible)
NVIDIA A100 80GB PCIe80 GiBIncompatiblen/a (Incompatible)
Apple Silicon M3 Max (128GB unified memory)128 GiBIncompatiblen/a (Incompatible)
Apple Silicon M2 Ultra (192GB unified memory)192 GiBIncompatiblen/a (Incompatible)
2× NVIDIA GeForce RTX 4090 (aggregate)48 GiBIncompatiblen/a (Incompatible)

Formules et hypothèses

  • Weight memory uses resident params × effective_bits / 8 (total params when available, otherwise active/fallback estimate).
  • KV cache = 2 × layers × kv_heads × head_dim × kv_bytes × context × batch.
  • Runtime overhead = 1.3 GiB base + 3% of KV-cache memory.
  • Tokens/sec estimate uses active_params for decode bandwidth and should be treated as a rough directional number.
  • Apple Silicon fit checks use an estimated usable unified-memory budget (about 75% by default, about 68% on 16GB systems) aligned with macOS recommendedMaxWorkingSetSize behavior.
  • Recommended quantization keeps at least 10% memory headroom relative to usable memory budget.
  • CPU/RAM offload (for example llama.cpp partial offload with lower GPU layer count) can reduce VRAM needs at the cost of speed.
  • When config values are unavailable, fallback defaults are used and flagged as estimated on the page.

Table mémoire des poids (pré-release) par quantification

Cache KV: TBD jusqu'au config.json officiel.

QuantPoids seuls (résidents)Mémoire runtime minimale (sans KV)
FP16 / BF16933.19 GiB934.49 GiB
INT8 / Q8_0478.26 GiB479.56 GiB
Q6_K370.36 GiB371.66 GiB
Q5_K_M317.87 GiB319.17 GiB
Q4_K_M268.29 GiB269.59 GiB
Q3_K_M / Q3204.13 GiB205.43 GiB
Q2_K / Q2145.81 GiB147.11 GiB

Quelles GPUs et Macs peuvent exécuter Reflection Beam?

Baseline : Q4_K_M avec contexte/batch par défaut. tok/s = estimation basée bande passante.

NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB

Incompatible (-249.71 GiB)

Estimé n/a (Incompatible)

Quantification recommandée: Aucun fit dans la liste

NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB

Incompatible (-241.71 GiB)

Estimé n/a (Incompatible)

Quantification recommandée: Aucun fit dans la liste

NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER 16GB

Incompatible (-257.71 GiB)

Estimé n/a (Incompatible)

Quantification recommandée: Aucun fit dans la liste

NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER 16GB

Incompatible (-257.71 GiB)

Estimé n/a (Incompatible)

Quantification recommandée: Aucun fit dans la liste

AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB

Incompatible (-249.71 GiB)

Estimé n/a (Incompatible)

Quantification recommandée: Aucun fit dans la liste

NVIDIA A100 80GB PCIe

Incompatible (-193.71 GiB)

Estimé n/a (Incompatible)

Quantification recommandée: Aucun fit dans la liste

Apple Silicon M3 Max (128GB unified memory)

Incompatible (-177.71 GiB)

Estimé n/a (Incompatible)

Quantification recommandée: Aucun fit dans la liste

Apple Silicon M2 Ultra (192GB unified memory)

Incompatible (-129.71 GiB)

Estimé n/a (Incompatible)

Quantification recommandée: Aucun fit dans la liste

2× NVIDIA GeForce RTX 4090 (aggregate)

Incompatible (-225.71 GiB)

Estimé n/a (Incompatible)

Quantification recommandée: Aucun fit dans la liste

Appareils compatibles en baseline : aucun.

Snippets de déploiement pour Reflection Beam

Offload CPU/RAM : déplacer des couches vers la RAM système peut réduire la VRAM requise mais ralentit généralement.

Reflection Beam guide détaillé

Vue d’ensemble VRAM/RAM pour Reflection Beam

Les personnes qui cherchent « reflection beam vram requirements » veulent surtout une réponse exploitable pour le local. Cette page sépare clairement poids résidents, cache KV et overhead runtime.

Pour Reflection Beam, les champs d’architecture (couches, têtes KV, head_dim) sont déterminants. En MoE, la résidence mémoire suit plutôt total params, alors que le débit suit active params.

Comment la quantification change la mémoire requise pour Reflection Beam

La quantification est le levier principal. Q4_K_M est souvent le meilleur point de départ; Q5/Q6 si la qualité prime; Q3/Q2 pour des contraintes mémoire fortes.

Longueur de contexte, cache KV et croissance mémoire réelle

Plus le contexte augmente, plus le cache KV domine. En pratique, un contexte modéré et stable donne souvent de meilleurs résultats qu’un contexte maximal fragile.

Stratégie de fit: VRAM GPU et mémoire unifiée Mac

Côté matériel, il faut équilibrer capacité et bande passante: la capacité détermine le fit, la bande passante la réactivité.

Workflow de déploiement local (Ollama, llama.cpp, vLLM, ComfyUI)

Ollama facilite les essais rapides, llama.cpp offre un contrôle fin de l’offload, vLLM est souvent meilleur pour le service API concurrent. Pour image/vidéo, ajoutez les coûts VAE/résolution.

Diagnostic OOM et débit instable

En cas d’OOM, commencez par un profil minimal puis augmentez progressivement. L’offload CPU/RAM peut débloquer le chargement mais réduit généralement le débit.

Choisir les bons réglages de Reflection Beam selon vos usages

Validez enfin vos réglages sur des prompts réels. Un niveau de quantification légèrement plus prudent avec de la marge donne souvent une exploitation plus stable qu’un profil à la limite.

FAQ : Reflection Beam

De combien de mémoire Reflection Beam a-t-il besoin en pratique ?

Cela dépend de la quantification, du contexte et de l’overhead runtime. Ajoutez 10–20% de marge.

Dois-je prioriser VRAM, mémoire unifiée ou offload CPU/RAM pour Reflection Beam ?

Assurez d’abord une résidence stable, puis optimisez le débit. L’offload aide au fit mais réduit souvent la vitesse.

Quelle quantification choisir pour commencer avec Reflection Beam ?

Q4_K_M est généralement un bon point de départ.

Sources de données et notes de vérification

Reflection's official announcement states 501B total and 23B active parameters; weights and technical artifacts are pending.

Liens internes