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Dónde usarlo gratis
- El chat del propio laboratorio: yuanbao.tencent.com (gratis con límites diarios)
- Descárgalo y ejecútalo en casa: pesos oficiales · archivos GGUF para Ollama y LM Studio
Puntuaciones de Arena
| Arena | Puntuación | Puesto | Votos |
|---|---|---|---|
| Chat | 1438 | n.º 80 de 416 | 12K |
| Programación | 1507 | n.º 61 de 148 | 6K |
| Agentes | -6.3 puntuación de agente | n.º 42 de 53 | 32K sesiones |
Puesto entre todos los modelos, incluidos los de pago. Fuente: conjunto de datos de la clasificación de Arena. La puntuación de agentes está en otra escala (×100, a partir de sesiones reales de agentes) y no se puede comparar con las demás puntuaciones.
Velocidad en hardware popular
| Hardware | Memoria de GPU | ¿Cabe? | Velocidad |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | No cabe | — |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | No cabe | — |
| RTX 3090 | 24 GB | No cabe | — |
| RTX 4090 | 24 GB | No cabe | — |
| RTX 5090 | 32 GB | No cabe | — |
| RX 7900 XTX | 24 GB | No cabe | — |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | No cabe | — |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | No cabe | — |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | No cabe | — |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | No cabe | — |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Cabe en la GPU | 66 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
| Nivel | Contexto de 8K | Contexto de 32K | Contexto de 128K | Calidad frente al modelo completo |
|---|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 153 GB | 161 GB | 193 GB | +4.7 % pérdida notable |
| Q4_K_M | 184 GB | 192 GB | 225 GB | +1.2 % pérdida muy pequeña |
| Q5_K_M | 216 GB | 224 GB | 256 GB | +0.4 % casi sin pérdida |
| Q6_K | 248 GB | 256 GB | 289 GB | +0.2 % casi sin pérdida |
| Q8_0 | 321 GB | 329 GB | 361 GB | ≈ 0 % igual que el completo |
| F16 | 601 GB | 609 GB | 641 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.
Puntuación en Chat a lo largo del tiempo
Puntuación de Arena del 17 abr 2026 al 15 oct 2026.
Puntuación en programación a lo largo del tiempo
Puntuación de Arena del 20 abr 2026 al 19 oct 2026.
Puntuación en agentes a lo largo del tiempo
Puntuación de Arena del 4 jun 2026 al 19 oct 2026.
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