Bielik — SpeakLeash / ACK Cyfronet AGH 的本地 AI 模型
作者： Jakub Rusinowski · 最后更新：
SpeakLeash 与 ACK Cyfronet AGH 推出的波兰开放 LLM 系列，在波兰大规模计算基础设施（PLGrid）上训练，语料由 SpeakLeash 团队整理。v3 系列包括 11B、剪枝得到的 Minitron 7B，以及 4.5B 和 1.5B。11B 和 Minitron 7B 各有两个版本：使用多语言分词器的版本，以及使用 SpeakLeash APT4 分词器的 PL 版本；APT4 用更少的 token 编码波兰语，因此在波兰语文本上能发挥出更多参数效能。Bielik 11B v3.1（2026 年 10 月）新增推理和工具调用。SpeakLeash 还发布了 Bielik Guard，这是一个小型波兰语安全分类器（0.1B 和 0.5B），对仇恨、粗俗、色情、犯罪和自残内容打分；它是分类器而非聊天模型，因此本站没有单独页面。
变体
Bielik 最小的变体在 Q4_K_M 下约需 2 GB 显存——量化权重加框架开销，不含 KV 缓存。
| 模型 | Q4 下显存 | 显存 | 上下文 | 运行 |
|---|---|---|---|---|
| Bielik PL 11B v3.0 Instruct → 11B | ~7.4 GB | 32,768 | ollama run bielik | |
| Bielik 11B v3.1 Instruct → 11B | ~7.5 GB | 32,768 | 云端托管标签 | |
| Bielik 11B v3.0 (multilingual) → 11B | ~7.5 GB | 32,768 | ollama run bielik | |
| Bielik Minitron 7B v3.0 Instruct → 7B | ~5.3 GB | 32,768 | ollama run bielik | |
| Bielik PL Minitron 7B v3.0 Instruct → 7B | ~5.3 GB | 32,768 | ollama run bielik | |
| Bielik 4.5B v3.0 Instruct → 4.5B | ~3.7 GB | 8,192 | ollama run bielik | |
| Bielik 1.5B v3.0 Instruct → 1.5B | ~1.8 GB | 8,192 | ollama run bielik |
显存为 Q4_K_M 下的量化权重加开销，与 GPU 与显存检测器使用同一引擎计算。
如何在本地运行 Bielik
安装 Ollama，然后拉取标签。
ollama run bielik在上方选择一个尺寸，查看它自己的显存、速度估算和安装命令。
许可证
Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.
适用于: Bielik PL 11B v3.0 Instruct, Bielik 11B v3.1 Instruct, Bielik 11B v3.0 (multilingual), Bielik Minitron 7B v3.0 Instruct, Bielik PL Minitron 7B v3.0 Instruct, Bielik 4.5B v3.0 Instruct, Bielik 1.5B v3.0 Instruct推荐 GPU
目录中能在本地运行 Bielik（至少 2 GB 显存）的最便宜 GPU 是 Intel Arc B570 (10 GB).
Bielik — 常见问题
How much VRAM does Bielik need?
Bielik needs about 2 GB VRAM at Q4_K_M quantization for its smallest variant. Variants: Bielik PL 11B v3.0 Instruct (7 GB, Q4_K_M); Bielik 11B v3.1 Instruct (8 GB, Q4_K_M); Bielik 11B v3.0 (multilingual) (8 GB, Q4_K_M); Bielik Minitron 7B v3.0 Instruct (5 GB, Q4_K_M). On Apple Silicon, unified memory counts toward this requirement.
Can I run Bielik on an RTX 4090 (24 GB)?
Yes — Bielik runs on an RTX 4090 (24 GB) and other 24 GB cards such as the RTX 3090. Smaller variants also fit comfortably on 8–16 GB GPUs at Q4_K_M.
What quantization should I use for Bielik?
Q4_K_M is the best balance of quality and VRAM for Bielik in most cases. Choose Q8_0 for near-lossless quality if you have spare VRAM, or smaller quants (Q3/Q2) only when memory is tight.
How do I run Bielik with Ollama?
Bielik has no local Ollama tag — the published tag is cloud-hosted, so running it sends your prompts to a hosted GPU rather than your own machine.