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ZwZ2-27B

inclusionAI · sorti le 16 oct. 2026

Télécharger Nouveau · en attente de votes Arena
Score Arena—Pas encore de vote sur Arena
Taille27.4 Bparamètres
Téléchargement en 4 bits17 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 "ZwZ2-27B" indique le GPU requis, uvx whichllm@latest run "ZwZ2-27B 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

Sorti le 16 oct. 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 RAM7.3 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBGPU + 64 GB de RAM8.8 tok/s
RTX 309024 GBTient dans le GPU37 tok/s
RTX 409024 GBTient dans le GPU40 tok/s
RTX 509032 GBTient dans le GPU69 tok/s
RX 7900 XTX24 GBTient dans le GPU38 tok/s
2 × RTX 309048 GBTient dans le GPU36 tok/s
4 × RTX 309096 GBTient dans le GPU34 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBTient dans le GPU21 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBTient dans le GPU11 tok/s
8 × H100 SXM640 GBTient dans le GPU101 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_M15 GB16 GB23 GB+7.2% perte sensible
Q4_K_M18 GB19 GB26 GB+1.9% faible perte
Q5_K_M21 GB22 GB29 GB+0.6% très faible perte
Q6_K24 GB25 GB32 GB+0.2% quasi sans perte
Q8_030 GB32 GB38 GB≈ 0% identique à l'original
F1656 GB58 GB64 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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