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EuroLLM-9B-Instruct-2512
utter-project · licenza aperta · uscito il 26 gen 2026
Dove usarlo gratis
- Scaricalo e usalo a casa: pesi ufficiali · file GGUF per Ollama e LM Studio
Ancora nessun voto su Arena
Arena non ha votato questo modello. È in elenco perché è un modello piccolo molto diffuso nella pagina Hugging Face ufficiale del suo laboratorio (18K download al mese).
Velocità sull'hardware più diffuso
| Hardware | Memoria GPU | Ci sta? | Velocità |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | Entra nella GPU | 24 tok/s |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | Entra nella GPU | 20 tok/s |
| RTX 3090 | 24 GB | Entra nella GPU | 61 tok/s |
| RTX 4090 | 24 GB | Entra nella GPU | 66 tok/s |
| RTX 5090 | 32 GB | Entra nella GPU | 111 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | Entra nella GPU | 63 tok/s |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | Entra nella GPU | 59 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Entra nella GPU | 56 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Entra nella GPU | 34 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Entra nella GPU | 17 tok/s |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Entra nella GPU | 156 tok/s |
Stima a 4 bit con contesto da 32K e 64 GB di DDR5 per lo scarico in RAM. Velocità ≈ banda di memoria × 78% ÷ dati letti per token, più un costo fisso per token, calibrata su 44 test reali con llama.cpp; errore tipico di circa ±10%. Confronta tutte le GPU.
Memoria GPU necessaria
| Livello | Contesto da 8K | Contesto da 32K | Qualità rispetto al modello completo |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 6.6 GB | 11 GB | +10.1% perdita evidente |
| Q4_K_M | 7.6 GB | 12 GB | +2.7% piccola perdita |
| Q5_K_M | 8.6 GB | 13 GB | +0.9% perdita minima |
| Q6_K | 9.6 GB | 14 GB | +0.3% quasi senza perdita |
| Q8_0 | 12 GB | 16 GB | ≈ 0% uguale al completo |
| F16 | 20 GB | 25 GB | ≈ 0% uguale al completo |
Pesi + cache del contesto (dall'architettura del modello) + runtime. Qualità: aumento di perplexity rispetto al modello completo, dai test con llama.cpp, scalato in base alla dimensione del modello. Simula la tua configurazione.
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