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Kandinsky-6.0-Pro-distill-5s-Diffusers

kandinskylab · sorti le 9 sept. 2026

Télécharger Nouveau · en attente de votes Arena
Score Arena—Pas encore de vote sur Arena
Taille30.1 Bparamètres
Téléchargement en 4 bits18 GBpoids seuls, Q4_K_M
Contexte max.—

Où l'utiliser gratuitement

Nouveau : en attente de votes Arena

Sorti le 9 sept. 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 GBGPU + 64 GB de RAM5.5 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBGPU + 64 GB de RAM6.3 tok/s
RTX 309024 GBTient dans le GPU32 tok/s
RTX 409024 GBTient dans le GPU34 tok/s
RTX 509032 GBTient dans le GPU59 tok/s
RX 7900 XTX24 GBTient dans le GPU33 tok/s
2 × RTX 309048 GBTient dans le GPU31 tok/s
4 × RTX 309096 GBTient dans le GPU29 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBTient dans le GPU18 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBTient dans le GPU8.9 tok/s
8 × H100 SXM640 GBTient dans le GPU87 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_M17 GB20 GB31 GB+7.0% perte sensible
Q4_K_M20 GB23 GB35 GB+1.8% faible perte
Q5_K_M23 GB26 GB38 GB+0.6% quasi sans perte
Q6_K26 GB29 GB41 GB+0.2% quasi sans perte
Q8_034 GB37 GB48 GB≈ 0% identique à l'original
F1662 GB65 GB77 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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