Ornith-1.5-35B-A3B

架构常数（已核实）

来源：ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B / config.json（抓取于 2026-11-06）。KV 公式：2 × 层数 × KV头数 × 头维 × 精度字节 × token（滑窗层按 — 封顶）。

上下文档位（按 IQ4_XS）

* 含 1G 框架开销；可用水位按 Windows 口径 88% = 14.1G。

各显存档位能开多大

「最多可开」已扣掉权重与 1G 开销；标注为「模型原生上限」时表示显存还有余但模型只支持这么长。净可用还要再减聊天模板与系统提示词的 250 token（估算值，未逐项核实）。量化档后带「（估算）」= 官方仓库没核到这档、按公式算的权重体积（方向保守偏高）；不带 = 核过官方仓库真实文件体积。

估算速度（IQ4_XS · 8K）

实测中位 68.36 tok/s（3 条，2 条已核）

同一套公式也用于显卡页，两页数字必然一致。带宽按 60–85% 效率折算（offload 场景更低），并对单流解码设经验上限，因此这里的数字比纯带宽公式保守。 总需显存 = 20.3G，对比各卡可用水位。

实测数据区

• D:\Temp\opencode\logs\model_8086.log（本站实测 · 本机日志，无外链）
• P:\显卡模型网站\tools\bench\evals_suite\ornith-1-5-35b-a3b-q4km\raw.json（本站实测 · 本机日志，无外链）
• NVIDIA RTX 5060 Ti 16G · Q4_K_M · 30 tok/s（站长口报 · 无日志未复现，claimed 档）

llama.cpp

# 1) 取 GGUF 权重（本站核实过的仓库名）
huggingface-cli download ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B config.json
#   GGUF 量化版通常在第三方转换仓库，搜「ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B GGUF」
# 2) 起服务（Linux/macOS 用 ./llama-server，Windows 用 llama-server.exe）
llama-server -m ORNITH-1-5-35B-A3B-Q4_K_M.gguf -ngl 99 -c 8192 --port 8080
# MoE：想让专家留在内存以塞更大模型，加 --n-cpu-moe（参数名随版本变，用 --help 确认）

Ollama

# 本站没核实到 Ollama 仓库里有 Ornith-1.5-35B-A3B 的可用标签，所以不给命令
# 自己去查一眼：https://ollama.com/search?q=Ornith-1.5-35B-A3B

宁可不给命令，也不给一条跑不通的命令——照抄未核实的标签是新手最常见的卡死原因。

vLLM

vLLM 直接吃 Hugging Face 仓库名，这条最可靠：
vllm serve ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.90

LM Studio

模型页搜「ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B」→ 选 IQ4_XS 或 Q4_K_M → Load →
Chat Context Length 设 8192 → GPU Offload 拉到最大