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Apertus-v1.5-8B

swiss-ai · licence à accepter · sorti le 24 juil. 2026

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Taille8.9 Bparamètres
Téléchargement en 4 bits5.4 GBpoids seuls, Q4_K_M
Contexte max.—

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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 (493K téléchargements par mois).

Vitesse sur du matériel courant

MatérielMémoire GPUÇa tient ?Vitesse
RTX 3060 12 GB12 GBTient dans le GPU41 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBTient dans le GPU33 tok/s
RTX 309024 GBTient dans le GPU100 tok/s
RTX 409024 GBTient dans le GPU107 tok/s
RTX 509032 GBTient dans le GPU176 tok/s
RX 7900 XTX24 GBTient dans le GPU102 tok/s
2 × RTX 309048 GBTient dans le GPU97 tok/s
4 × RTX 309096 GBTient dans le GPU92 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBTient dans le GPU53 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBTient dans le GPU30 tok/s
8 × H100 SXM640 GBTient dans le GPU235 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

NiveauContexte de 8KContexte de 32KContexte de 128KQualité vs original
Q3_K_M5.3 GB6.2 GB9.7 GB+10.2% perte sensible
Q4_K_M6.3 GB7.2 GB11 GB+2.7% faible perte
Q5_K_M7.2 GB8.1 GB12 GB+0.9% très faible perte
Q6_K8.2 GB9.1 GB13 GB+0.3% quasi sans perte
Q8_010 GB11 GB15 GB≈ 0% identique à l'original
F1619 GB20 GB23 GB≈ 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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