Voter dans Free Arena

Tous les modèles › Qwen

Qwen3-VL-8B-Instruct

Qwen · open license · released 11 Oct 2025

Télécharger Aucun vote Arena
Score Arena—Pas encore de vote sur Arena
Taille8.8 Bparamètres
Téléchargement en 4 bits5.3 GBpoids seuls, Q4_K_M
Contexte max.256Ktokens, d'après la configuration du modèle

Où l'utiliser gratuitement

  • Exécutez-le en une seule commande avec whichllm (gratuit, open source) : uvx whichllm@latest plan "Qwen3-VL-8B-Instruct" indique le GPU requis, uvx whichllm@latest run "Qwen3-VL-8B-Instruct gguf" le télécharge et lance une discussion
  • Téléchargez-le et lancez-le chez vous : poids officiels · fichiers GGUF pour Ollama et LM Studio

Aucun vote Arena pour l'instant

Arena n'a pas voté pour ce modèle. Il figure ici parce que c'est un petit modèle populaire sur la page Hugging Face officielle de son laboratoire (6.1M téléchargements par mois).

Vitesse sur du matériel courant

MatérielMémoire GPUÇa tient ?Vitesse
RTX 3060 12 GB12 GBTient dans le GPU27 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBTient dans le GPU22 tok/s
RTX 309024 GBTient dans le GPU67 tok/s
RTX 409024 GBTient dans le GPU72 tok/s
RTX 509032 GBTient dans le GPU121 tok/s
RX 7900 XTX24 GBTient dans le GPU69 tok/s
2 × RTX 309048 GBTient dans le GPU65 tok/s
4 × RTX 309096 GBTient dans le GPU61 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBTient dans le GPU37 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBTient dans le GPU19 tok/s
8 × H100 SXM640 GBTient dans le GPU169 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_M6.2 GB9.8 GB24 GB+10.2% perte sensible
Q4_K_M7.1 GB11 GB25 GB+2.7% faible perte
Q5_K_M8.1 GB12 GB26 GB+0.9% très faible perte
Q6_K9.0 GB13 GB27 GB+0.3% quasi sans perte
Q8_011 GB15 GB29 GB≈ 0% identique à l'original
F1619 GB23 GB38 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.

Partager cette page :XLinkedInRedditWhatsApp

Appuyez sur / ou Ctrl+K pour rechercher depuis n’importe quelle page.