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LongCat-2.5
meituan-longcat · released 4 Nov 2026
Où l'utiliser gratuitement
- Exécutez-le en une seule commande avec whichllm (gratuit, open source) :
uvx whichllm@latest plan "LongCat-2.5"indique le GPU requis,uvx whichllm@latest run "LongCat-2.5 gguf"le télécharge et lance une discussion - Téléchargez-le et lancez-le chez vous : poids officiels · fichiers GGUF pour Ollama et LM Studio
Nouveau : en attente de votes Arena
Released on 4 Nov 2026. Arena has not voted on this model yet. As soon as it does, the model moves into the ranking automatically, usually the next night. Until then you can still check its size, memory needs and speed below.
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 | Ne tient pas | — |
| RTX 4090 | 24 GB | Ne tient pas | — |
| RTX 5090 | 32 GB | Ne tient pas | — |
| RX 7900 XTX | 24 GB | Ne tient pas | — |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | Ne tient pas | — |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Ne tient pas | — |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Ne tient pas | — |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Ne tient pas | — |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Ne tient pas | — |
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 | Contexte de 128K | Qualité vs original |
|---|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 891 GB | 892 GB | 896 GB | +4.7% perte sensible |
| Q4_K_M | 1080 GB | 1081 GB | 1085 GB | +1.2% très faible perte |
| Q5_K_M | 1266 GB | 1267 GB | 1272 GB | +0.4% quasi sans perte |
| Q6_K | 1460 GB | 1461 GB | 1466 GB | +0.2% quasi sans perte |
| Q8_0 | 1892 GB | 1893 GB | 1897 GB | ≈ 0% identique à l'original |
| F16 | 3561 GB | 3562 GB | 3566 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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