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granite-switch-4.1-8b

ibm-granite · sorti le 14 oct. 2026

Télécharger Nouveau · en attente de votes Arena
Score Arena—Pas encore de vote sur Arena
Taille8.8 Bparamètres
Téléchargement en 4 bits5.3 GBpoids seuls, Q4_K_M
Contexte max.128Ktokens, d'après la configuration du modèle

Où l'utiliser gratuitement

Nouveau : en attente de votes Arena

Sorti le 14 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 GPU25 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBTient dans le GPU20 tok/s
RTX 309024 GBTient dans le GPU62 tok/s
RTX 409024 GBTient dans le GPU67 tok/s
RTX 509032 GBTient dans le GPU113 tok/s
RX 7900 XTX24 GBTient dans le GPU64 tok/s
2 × RTX 309048 GBTient dans le GPU61 tok/s
4 × RTX 309096 GBTient dans le GPU57 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBTient dans le GPU34 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBTient dans le GPU18 tok/s
8 × H100 SXM640 GBTient dans le GPU159 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_M6.4 GB11 GB28 GB+10.2% perte sensible
Q4_K_M7.3 GB12 GB28 GB+2.7% faible perte
Q5_K_M8.3 GB12 GB29 GB+0.9% très faible perte
Q6_K9.2 GB13 GB30 GB+0.3% quasi sans perte
Q8_011 GB16 GB32 GB≈ 0% identique à l'original
F1620 GB24 GB41 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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