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Ling-3.0-flash-Sante
inclusionAI · lanzado el 19 oct 2026
Dónde usarlo gratis
- Descárgalo y ejecútalo en casa: pesos oficiales · archivos GGUF para Ollama y LM Studio
Nuevo: esperando votos de Arena
Lanzado el 19 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
| 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 | GPU + 64 GB de RAM | 21 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | No cabe | — |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | GPU + 64 GB de RAM | 26 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Cabe en la GPU | 76 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Cabe en la GPU | 45 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Cabe en la GPU | 27 tok/s |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Cabe en la GPU | 153 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 | 65 GB | 66 GB | 71 GB | +4.7 % pérdida notable |
| Q4_K_M | 78 GB | 79 GB | 84 GB | +1.2 % pérdida muy pequeña |
| Q5_K_M | 92 GB | 93 GB | 98 GB | +0.4 % casi sin pérdida |
| Q6_K | 106 GB | 107 GB | 111 GB | +0.2 % casi sin pérdida |
| Q8_0 | 136 GB | 138 GB | 142 GB | ≈ 0 % igual que el completo |
| F16 | 256 GB | 257 GB | 262 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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