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Dove usarlo gratis
- La chat del laboratorio: chat.z.ai (gratis con limiti giornalieri)
- Scaricalo e usalo a casa: pesi ufficiali · file GGUF per Ollama e LM Studio
Punteggi Arena
Posizione tra tutti i modelli, anche quelli a pagamento. Fonte: dataset della classifica Arena.
Velocità sull'hardware più diffuso
| Hardware | Memoria GPU | Ci sta? | Velocità |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | Non entra | — |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | Non entra | — |
| RTX 3090 | 24 GB | GPU + 64 GB di RAM | 10 tok/s |
| RTX 4090 | 24 GB | GPU + 64 GB di RAM | 10 tok/s |
| RTX 5090 | 32 GB | GPU + 64 GB di RAM | 13 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | GPU + 64 GB di RAM | 10 tok/s |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | GPU + 64 GB di RAM | 16 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Entra nella GPU | 40 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Entra nella GPU | 24 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Entra nella GPU | 13 tok/s |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Entra nella GPU | 97 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 | Contesto da 128K | Qualità rispetto al modello completo |
|---|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 56 GB | 61 GB | 79 GB | +4.7% perdita evidente |
| Q4_K_M | 67 GB | 72 GB | 91 GB | +1.2% perdita minima |
| Q5_K_M | 79 GB | 83 GB | 102 GB | +0.4% quasi senza perdita |
| Q6_K | 90 GB | 95 GB | 114 GB | +0.2% quasi senza perdita |
| Q8_0 | 117 GB | 121 GB | 140 GB | ≈ 0% uguale al completo |
| F16 | 218 GB | 222 GB | 241 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.
Punteggio Chat nel tempo
Punteggio Arena dal 17 apr 2026 al 15 ott 2026.
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