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granite-switch-4.1-30b

ibm-granite · lanzado el 14 oct 2026

Descargar Nuevo · esperando votos de Arena
Puntuación de Arena—Aún sin votos en Arena
Tamaño30 Bparámetros
Descarga a 4 bits18 GBsolo los pesos, Q4_K_M
Contexto máximo128Ktokens, según la configuración del modelo

Dónde usarlo gratis

Nuevo: esperando votos de Arena

Lanzado el 14 oct 2026. Arena aún no ha votado este modelo. En cuanto lo haga, el modelo pasará a la clasificación automáticamente, normalmente la noche siguiente. Mientras tanto, puedes consultar abajo su tamaño, la memoria que necesita y su velocidad.

Velocidad en hardware popular

HardwareMemoria de GPU¿Cabe?Velocidad
RTX 3060 12 GB12 GBGPU + 64 GB de RAM4.1 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBGPU + 64 GB de RAM4.5 tok/s
RTX 309024 GBGPU + 64 GB de RAM12 tok/s
RTX 409024 GBGPU + 64 GB de RAM13 tok/s
RTX 509032 GBCabe en la GPU49 tok/s
RX 7900 XTX24 GBGPU + 64 GB de RAM13 tok/s
2 × RTX 309048 GBCabe en la GPU26 tok/s
4 × RTX 309096 GBCabe en la GPU24 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBCabe en la GPU15 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBCabe en la GPU7.3 tok/s
8 × H100 SXM640 GBCabe en la GPU73 tok/s

Estimación a 4 bits con contexto de 32K y 64 GB de DDR5 para el volcado a RAM. Velocidad ≈ ancho de banda de memoria × 78 % ÷ datos leídos por token, más un coste fijo por token, calibrada con 44 pruebas reales de llama.cpp; error típico de unos ±10 %. Compara todas las GPU.

Memoria de GPU necesaria

NivelContexto de 8KContexto de 32KContexto de 128KCalidad frente al modelo completo
Q3_K_M18 GB24 GB51 GB+7.0 % pérdida notable
Q4_K_M21 GB28 GB54 GB+1.8 % pérdida pequeña
Q5_K_M24 GB31 GB57 GB+0.6 % casi sin pérdida
Q6_K27 GB34 GB61 GB+0.2 % casi sin pérdida
Q8_035 GB41 GB68 GB≈ 0 % igual que el completo
F1663 GB69 GB96 GB≈ 0 % igual que el completo

Pesos + caché de contexto (según la arquitectura del modelo) + entorno de ejecución. Calidad: aumento de perplexity respecto al modelo completo, según pruebas de llama.cpp, ajustado al tamaño del modelo. Simula tu propia configuración.

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