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Apertus-v1.1-1.5B-Instruct
swiss-ai · licence ouverte · sorti le 3 mai 2026
Où l'utiliser gratuitement
- Exécutez-le en une seule commande avec whichllm (gratuit, open source) :
uvx whichllm@latest plan "Apertus-v1.1-1.5B-Instruct"indique le GPU requis,uvx whichllm@latest run "Apertus-v1.1-1.5B-Instruct gguf"le télécharge et lance une discussion - Téléchargez-le et lancez-le chez vous : poids officiels · fichiers GGUF pour Ollama et LM Studio
Aucun vote Arena pour l'instant
Arena n'a pas voté pour ce modèle. Il figure ici parce que c'est un petit modèle populaire sur la page Hugging Face officielle de son laboratoire (3K téléchargements par mois).
Vitesse sur du matériel courant
| Matériel | Mémoire GPU | Ça tient ? | Vitesse |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | Tient dans le GPU | 124 tok/s |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | Tient dans le GPU | 102 tok/s |
| RTX 3090 | 24 GB | Tient dans le GPU | 269 tok/s |
| RTX 4090 | 24 GB | Tient dans le GPU | 284 tok/s |
| RTX 5090 | 32 GB | Tient dans le GPU | 413 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | Tient dans le GPU | 274 tok/s |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | Tient dans le GPU | 261 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Tient dans le GPU | 247 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Tient dans le GPU | 123 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Tient dans le GPU | 91 tok/s |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Tient dans le GPU | 470 tok/s |
Estimation en 4 bits avec un contexte de 32K et 64 GB de DDR5 pour le déchargement. Vitesse ≈ bande passante mémoire × 78 % ÷ données lues par token, plus un coût fixe par token, calibrée sur 44 tests llama.cpp réels ; erreur typique d'environ ±10 %. Comparer tous les GPU.
Mémoire GPU nécessaire
| Niveau | Qualité vs original |
|---|---|
| Q3_K_M | +10.5% perte sensible |
| Q4_K_M | +2.8% faible perte |
| Q5_K_M | +0.9% très faible perte |
| Q6_K | +0.3% quasi sans perte |
| Q8_0 | ≈ 0% identique à l'original |
| F16 | ≈ 0% identique à l'original |
Poids + cache de contexte (d'après l'architecture du modèle) + runtime. Qualité : hausse de perplexity par rapport au modèle complet, d'après les tests llama.cpp, ajustée selon la taille du modèle. Simulez votre propre configuration.
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