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llama-4-maverick-17b-128e-instruct

meta · licence Llama 4 · sur Arena depuis le 9 avr. 2025

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Score Arena1287n°261 sur 416 en Chat, modèles payants inclus
Taille401.6 B17 B actifs par token (mélange d'experts)
Téléchargement en 4 bits243 GBpoids seuls, Q4_K_M
Contexte max.1024Ktokens, d'après la configuration du modèle

Où l'utiliser gratuitement

Scores Arena

ArenaScoreRangVotes
Chat1287n°261 sur 41639K

Rang parmi tous les modèles, payants inclus. Source : jeu de données du classement Arena.

Vitesse sur du matériel courant

MatérielMémoire GPUÇa tient ?Vitesse
RTX 3060 12 GB12 GBNe tient pas—
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBNe tient pas—
RTX 309024 GBNe tient pas—
RTX 409024 GBNe tient pas—
RTX 509032 GBNe tient pas—
RX 7900 XTX24 GBNe tient pas—
2 × RTX 309048 GBNe tient pas—
4 × RTX 309096 GBNe tient pas—
Mac M4 Max 128 GB96 GBNe tient pas—
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBNe tient pas—
8 × H100 SXM640 GBTient dans le GPU90 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_M203 GB208 GB227 GB+4.7% perte sensible
Q4_K_M246 GB250 GB270 GB+1.2% très faible perte
Q5_K_M288 GB293 GB312 GB+0.4% quasi sans perte
Q6_K332 GB336 GB356 GB+0.2% quasi sans perte
Q8_0429 GB434 GB453 GB≈ 0% identique à l'original
F16805 GB810 GB830 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

llama-4-maverick-17b-128e-instruct 1287Meilleur modèle payant

Score Arena du 17 avr. 2026 au 15 oct. 2026.

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