FreeLLMTous les modèles › XingChen-AGI
Xing4.0 29B A4B
XingChen-AGI · sorti le 16 sept. 2026
Où l'utiliser gratuitement
- API gratuite sur OpenRouter : identifiant du modèle
xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free. L'essayer côte à côte · Page OpenRouter - Téléchargez-le et lancez-le chez vous : poids officiels · fichiers GGUF pour Ollama et LM Studio
Nouveau : en attente de votes Arena
Released on 16 Sept 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, and try it for free.
Vitesse sur du matériel courant
| Matériel | Mémoire GPU | Ça tient ? | Vitesse |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | GPU + 64 GB de RAM | 36 tok/s |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | GPU + 64 GB de RAM | 39 tok/s |
| RTX 3090 | 24 GB | Tient dans le GPU | 122 tok/s |
| RTX 4090 | 24 GB | Tient dans le GPU | 128 tok/s |
| RTX 5090 | 32 GB | Tient dans le GPU | 178 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | Tient dans le GPU | 124 tok/s |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | Tient dans le GPU | 119 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Tient dans le GPU | 112 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Tient dans le GPU | 64 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Tient dans le GPU | 44 tok/s |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Tient dans le GPU | 192 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
| Niveau | Contexte de 8K | Contexte de 32K | Contexte de 128K | Qualité vs original |
|---|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 17 GB | 18 GB | 22 GB | +6.9% perte sensible |
| Q4_K_M | 20 GB | 21 GB | 26 GB | +1.8% faible perte |
| Q5_K_M | 23 GB | 24 GB | 29 GB | +0.6% quasi sans perte |
| Q6_K | 27 GB | 28 GB | 32 GB | +0.2% quasi sans perte |
| Q8_0 | 34 GB | 35 GB | 40 GB | ≈ 0% identique à l'original |
| F16 | 63 GB | 65 GB | 69 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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