awesome slms

SLMs incríveis

Esta é a lista dos SLMs que uso no meu Raspberry Pi5 (8 GB de RAM) com Ollama

Nome	Tamanho	Marcação	Observação	Tipo	URL	Bom no Pi5	Utilizável no Pi5
códigogemma:2b	1,6 GB	2B	Preenchimento do código no meio	código	Link		✅
gema:2b	1,7 GB	2B		bater papo	Link		✅
gema2:2b	1,6 GB	2B		bater papo	Link		✅
tudo mínimo: 22m	46MB	22 milhões	Apenas incorporações	incorporação	Link	✅	✅
tudo minilm:33m	67 MB	33 milhões	Apenas incorporações	incorporação	Link	✅	✅
codificador deepseek: 1.3b	776 MB	1,3B	Treinado em 87% de código e 13% de linguagem natural	código	Link	✅	✅
Tinyllama	638 MB	1.1B		bater papo	Link	✅	✅
pequeno golfinho	637 MB	1.1B		bater papo	Link	✅	✅
phi3:mini	2,4 GB	3B		bater papo	Link		✅
phi3.5	2,2 GB	3B		bater papo	Link		✅
código do granito: 3b	2,0 GB	3B		código	Link		✅
qwen2.5:0.5b	398 MB	0,5B		bate-papo, ferramentas	Link	✅	✅
qwen2.5:1.5b	986 MB	1,5B		bate-papo, ferramentas	Link		✅
qwen2.5:3b	1,9 GB	3B		bate-papo, ferramentas	Link		✅
codificador qwen2.5:1.5b	986 MB	1,5B		código, ferramentas	Link		✅
qwen2:0,5b	352 MB	0,5B		bater papo	Link	✅	✅
qwen2:1.5b	934 MB	1,5B		bater papo	Link		✅
qwen:0,5b	395 MB	0,5B		bater papo	Link	✅	✅
qwen2-matemática:1.5b	935 MB	1,5B	Modelo especializado de linguagem matemática	matemática	Link		✅
codificador estelar: 1b	726 MB	1B	Modelo de geração de código	código	Link	✅	✅
codificador estrela2:3b	1,7 GB	3B		código	Link		✅
estávellm2:1.6b	983 MB	1,6B	LLM treinado em dados multilíngues em inglês, espanhol, alemão, italiano, francês, português e holandês.	bater papo	Link	✅	✅
código estável: 3b	1,6 GB	3B	Modelo de codificação	código	Link		✅
vermelho/replete-coder-qwen2-1.5b:Q8	1,9 GB	1,5B	Capacidades de codificação + dados não codificados, totalmente limpos e sem censura (tapete+ferramenta? a ser testado)	código	Link		✅
golfinho-phi:2.7b	1,6 GB	2,7B	sem censura	bater papo	Link		✅
Computações Cognitivas/dolphin-gemma2:2b	1,6 GB	2B		bater papo	Link		✅
allenporter/xlam:1b	873 MB	1B		ferramentas	Link		✅
sam4096/qwen2tools:0,5b	352 MB	0,5B		ferramentas	Link	✅	✅
sam4096/qwen2tools:1.5b	935 MB	1,5B		ferramentas	Link		✅
mxbai-incorporar-grande:335m	670MB	335 milhões	Apenas incorporações	incorporação	Link	✅	✅
texto incorporado nonomic:v1.5	274MB	137 milhões	Apenas incorporações	incorporação	Link	✅	✅
codificador yi: 1.5b	866 MB	1,5B	Código	código	Link		✅
bge-m3	1,2 GB	567 milhões	Apenas incorporações	incorporação	Link		✅
leitor-lm:0,5b	352 MB	0,5b	converter HTML em Markdown	conversão	Link	✅	✅
leitor-lm:1.5b	935 MB	1.5b	converter HTML em Markdown	conversão	Link	✅	✅
escudogemma:2b	1,7 GB	2b	avaliar a segurança do texto	segurança	Link		✅
guarda-lhama3:1b	1,6 GB	1b	avaliar a segurança do texto	segurança	Link		✅
granito3-denso:2b	1,6 GB	2b		bate-papo, ferramentas, incorporação	Link		✅
granito3-moe:1b	822 MB	1b		bate-papo, ferramentas, incorporação	Link	✅	✅
lhama3.2:1b	1,3 GB	1b		bate-papo, ferramentas	Link		✅
lhama3.2:3b	2,0 GB	3b		bate-papo, ferramentas	Link		✅
pequeno: 135m	92MB	135m	?️ pode rodar em um Pi 3A+	? difícil de controlar	bater papo	Link	✅
pequeno:360m	229 MB	360m	?️ pode funcionar bem em um Pi 4 8GB	bater papo	Link	✅	✅
pequeno: 1,7b	991 MB	1.7b		bater papo	Link	✅	✅
pequeno2:135m	271 MB	135m	?️ pode funcionar bem em um Pi 4 8GB	bate-papo, ferramentas	Link	✅	✅
pequeno2:360m	726 MB	360m	?️ pode rodar em um Pi 4 8GB	bate-papo, ferramentas	Link	✅	✅
pequeno2:1.7b	1,8 GB	1.7b		bate-papo, ferramentas	Link		✅