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d1-omni-600M

LiquidAI · sorti le 5 oct. 2026

Télécharger Nouveau · en attente de votes Arena
Score Arena—Pas encore de vote sur Arena
Taille0.6 Bparamètres
Téléchargement en 4 bits0.4 GBpoids seuls, Q4_K_M
Contexte max.125Ktokens, 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 GPU268 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBTient dans le GPU227 tok/s
RTX 309024 GBTient dans le GPU488 tok/s
RTX 409024 GBTient dans le GPU506 tok/s
RTX 509032 GBTient dans le GPU646 tok/s
RX 7900 XTX24 GBTient dans le GPU494 tok/s
2 × RTX 309048 GBTient dans le GPU474 tok/s
4 × RTX 309096 GBTient dans le GPU448 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBTient dans le GPU189 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBTient dans le GPU207 tok/s
8 × H100 SXM640 GBTient dans le GPU639 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_M1.0 GB1.3 GB+10.5% perte sensible
Q4_K_M1.1 GB1.4 GB+2.8% faible perte
Q5_K_M1.1 GB1.4 GB+0.9% très faible perte
Q6_K1.2 GB1.5 GB+0.3% quasi sans perte
Q8_01.3 GB1.6 GB≈ 0% identique à l'original
F161.9 GB2.2 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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