运行Grok 2的硬件要求是什么？

您需要8个GPU，每个GPU的内存超过40GB，因为检查点使用TP=8（张量并行）。

如何下载Grok 2模型？

您可以使用Hugging Face CLI命令下载它：'hf download xai-org/grok-2 --local-dir /local/grok-2'。下载应包含42个文件，大约为500 GB。

运行Grok 2需要什么软件？

您需要从GitHub安装SGLang推理引擎（0.5.1或更高版本）来服务该模型。

Grok 2在什么许可下发布？

该模型根据Grok 2社区许可协议发布。

Grok 2.5 (OSS Ver.)

Q: 下载后如何服务该模型？

使用SGLang启动推理服务器，命令为：'python3 -m sglang.launch_server --model /local/grok-2 --tokenizer-path /local/grok-2/tokenizer.tok.json --tp 8 --quantization fp8 --attention-backend triton'

WebsiteFreeLarge Language Models (LLMs)AI Code Assistant

Grok 2.5 是 xAI 强大的开源大型语言模型，具有 314B 参数和混合专家架构，作为去年他们最好的模型在社区许可下发布。

访问网站

推广此工具

https://huggingface.co/xai-org/grok-2?ref=producthunt&utm_source=aipure

概述
替代方案

产品信息

更新于：2025年08月26日

什么是 Grok 2.5 (OSS Ver.)

Grok 2.5 代表了 xAI 对开源 AI 的重大贡献，它是一个 500GB 的大型模型，以前是他们性能最好的模型。它基于具有 3140 亿个参数的混合专家 (MoE) 架构构建，具有 8 个专家，其中 2 个用于推理，从而在运行期间产生大约 1150 亿个活动参数。该模型保持了与其前身 Grok-1 相同的核心功能，同时根据社区许可协议提供给开发人员和研究人员。

Grok 2.5 (OSS Ver.) 的主要功能

Grok 2.5是由xAI发布的开源大型语言模型，采用专家混合（MoE）架构，总参数约为3140亿个，具有8个专家（推理时激活2个）。该模型需要大量的计算资源（8个GPU，每个GPU具有>40GB内存），并且以大约500GB的权重提供，根据Grok 2社区许可协议获得许可。

MoE架构: 利用具有3140亿参数的专家混合架构，该架构具有8个专家，其中2个在推理期间处于活动状态，从而产生1150亿个活动参数

高级推理引擎: 与SGLang推理引擎（v0.5.1+）兼容，支持fp8量化和Triton注意力后端等功能

专用聊天模板: 实现了一个经过后期训练的模型结构，需要特定的聊天模板才能实现最佳的交互和响应生成

Grok 2.5 (OSS Ver.) 的使用场景

研究与开发: 使AI研究人员和开发人员能够研究和试验大规模语言模型和MoE架构

模型微调: 作为希望通过微调开发专用AI应用程序的组织的基础模型

学术研究: 为学术机构提供研究高级AI架构及其功能的机会

优点

开源可用性允许社区访问和开发

具有重要参数计数的高级MoE架构

支持现代优化技术，如fp8量化

缺点

需要大量的计算资源（8个GPU，具有>40GB内存）

大型存储需求（500GB）

由于硬件要求，业余爱好者可访问性有限

如何使用 Grok 2.5 (OSS Ver.)

系统要求检查: 确保您有 8 个 GPU，每个 GPU 至少有 40GB 内存，因为 Grok 2 需要大量的计算资源，TP=8（张量并行）

下载模型权重: 运行命令：'hf download xai-org/grok-2 --local-dir /local/grok-2'。下载量约为 500GB，包含 42 个文件。如果在下载过程中出现错误，请重试。

安装 SGLang 推理引擎: 从 https://github.com/sgl-project/sglang/ 安装最新的 SGLang 推理引擎（版本 >= v0.5.1）

启动推理服务器: 运行命令：'python3 -m sglang.launch_server --model /local/grok-2 --tokenizer-path /local/grok-2/tokenizer.tok.json --tp 8 --quantization fp8 --attention-backend triton'

测试模型: 使用命令发送测试请求：'python3 -m sglang.test.send_one --prompt "Human: What is your name?<|separator|>\n\nAssistant:"' - 模型应响应并表明自己是 Grok

查看许可条款: 在使用该模型之前，请确保符合 Grok 2 社区许可协议