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d1-3B

LiquidAI · sorti le 5 oct. 2026

Télécharger Nouveau · en attente de votes Arena
Score Arena—Pas encore de vote sur Arena
Taille3.1 Bparamètres
Téléchargement en 4 bits1.9 GBpoids seuls, Q4_K_M
Contexte max.32Ktokens, d'après la configuration du modèle

Où l'utiliser gratuitement

Nouveau : en attente de votes Arena

Sorti le 5 oct. 2026. Arena n'a pas encore voté pour ce modèle. Dès que ce sera le cas, le modèle rejoindra le classement automatiquement, en général la nuit suivante. D'ici là, vous pouvez déjà consulter ci-dessous sa taille, ses besoins en mémoire et sa vitesse.

Vitesse sur du matériel courant

MatérielMémoire GPUÇa tient ?Vitesse
RTX 3060 12 GB12 GBTient dans le GPU104 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBTient dans le GPU85 tok/s
RTX 309024 GBTient dans le GPU232 tok/s
RTX 409024 GBTient dans le GPU246 tok/s
RTX 509032 GBTient dans le GPU367 tok/s
RX 7900 XTX24 GBTient dans le GPU237 tok/s
2 × RTX 309048 GBTient dans le GPU225 tok/s
4 × RTX 309096 GBTient dans le GPU213 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBTient dans le GPU109 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBTient dans le GPU76 tok/s
8 × H100 SXM640 GBTient dans le GPU429 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 32KQualité vs original
Q3_K_M2.3 GB2.7 GB+10.5% perte sensible
Q4_K_M2.6 GB3.0 GB+2.8% faible perte
Q5_K_M2.9 GB3.3 GB+0.9% très faible perte
Q6_K3.3 GB3.7 GB+0.3% quasi sans perte
Q8_04.0 GB4.4 GB≈ 0% identique à l'original
F166.9 GB7.3 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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