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Où l'utiliser gratuitement
- Le chat du laboratoire : chat.z.ai (gratuit avec limites quotidiennes)
- Téléchargez-le et lancez-le chez vous : poids officiels · fichiers GGUF pour Ollama et LM Studio
Scores Arena
Rang parmi tous les modèles, payants inclus. Source : jeu de données du classement Arena.
Vitesse sur du matériel courant
| Matériel | Mémoire GPU | Ça tient ? | Vitesse |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | Ne tient pas | — |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | Ne tient pas | — |
| RTX 3090 | 24 GB | GPU + 64 GB de RAM | 10 tok/s |
| RTX 4090 | 24 GB | GPU + 64 GB de RAM | 10 tok/s |
| RTX 5090 | 32 GB | GPU + 64 GB de RAM | 13 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | GPU + 64 GB de RAM | 10 tok/s |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | GPU + 64 GB de RAM | 16 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Tient dans le GPU | 40 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Tient dans le GPU | 24 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Tient dans le GPU | 13 tok/s |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Tient dans le GPU | 97 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 | Contexte de 8K | Contexte de 32K | Qualité vs original |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 56 GB | 61 GB | +4.7% perte sensible |
| Q4_K_M | 67 GB | 72 GB | +1.2% très faible perte |
| Q5_K_M | 79 GB | 83 GB | +0.4% quasi sans perte |
| Q6_K | 90 GB | 95 GB | +0.2% quasi sans perte |
| Q8_0 | 117 GB | 121 GB | ≈ 0% identique à l'original |
| F16 | 218 GB | 222 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.
Score Chat au fil du temps
Score Arena du 17 avr. 2026 au 15 oct. 2026.
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