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Xing4.0 29B A4B
XingChen-AGI · lanzado el 16 sep 2026
Dónde usarlo gratis
- API gratuita en OpenRouter: id del modelo
xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free. Pruébalo lado a lado · Página de OpenRouter - Descárgalo y ejecútalo en casa: pesos oficiales · archivos GGUF para Ollama y LM Studio
Nuevo: esperando votos de Arena
Released on 16 Sept 2026. Arena has not voted on this model yet. As soon as it does, the model moves into the ranking automatically, usually the next night. Until then you can still check its size, memory needs and speed below, and try it for free.
Velocidad en hardware popular
| Hardware | Memoria de GPU | ¿Cabe? | Velocidad |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | GPU + 64 GB de RAM | 36 tok/s |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | GPU + 64 GB de RAM | 39 tok/s |
| RTX 3090 | 24 GB | Cabe en la GPU | 122 tok/s |
| RTX 4090 | 24 GB | Cabe en la GPU | 128 tok/s |
| RTX 5090 | 32 GB | Cabe en la GPU | 178 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | Cabe en la GPU | 124 tok/s |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | Cabe en la GPU | 119 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Cabe en la GPU | 112 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Cabe en la GPU | 64 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Cabe en la GPU | 44 tok/s |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Cabe en la GPU | 192 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 | 17 GB | 18 GB | 22 GB | +6.9 % pérdida notable |
| Q4_K_M | 20 GB | 21 GB | 26 GB | +1.8 % pérdida pequeña |
| Q5_K_M | 23 GB | 24 GB | 29 GB | +0.6 % casi sin pérdida |
| Q6_K | 27 GB | 28 GB | 32 GB | +0.2 % casi sin pérdida |
| Q8_0 | 34 GB | 35 GB | 40 GB | ≈ 0 % igual que el completo |
| F16 | 63 GB | 65 GB | 69 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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