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granite-3.3-2b-instruct

ibm-granite · licenza aperta · uscito il 9 apr 2025

Download Nessun voto su Arena
Punteggio Arena—Non ancora votato su Arena
Dimensione2.5 Bparametri
Download a 4 bit1.5 GBsolo pesi, Q4_K_M
Contesto massimo128Ktoken, dalla configurazione del modello

Dove usarlo gratis

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 (337K download al mese).

Velocità sull'hardware più diffuso

HardwareMemoria GPUCi sta?Velocità
RTX 3060 12 GB12 GBEntra nella GPU63 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBEntra nella GPU51 tok/s
RTX 309024 GBEntra nella GPU148 tok/s
RTX 409024 GBEntra nella GPU158 tok/s
RTX 509032 GBEntra nella GPU250 tok/s
RX 7900 XTX24 GBEntra nella GPU151 tok/s
2 × RTX 309048 GBEntra nella GPU144 tok/s
4 × RTX 309096 GBEntra nella GPU136 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBEntra nella GPU75 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBEntra nella GPU45 tok/s
8 × H100 SXM640 GBEntra nella GPU317 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

LivelloContesto da 8KContesto da 32KContesto da 128KQualità rispetto al modello completo
Q3_K_M2.5 GB4.5 GB13 GB+10.5% perdita evidente
Q4_K_M2.8 GB4.8 GB13 GB+2.8% piccola perdita
Q5_K_M3.0 GB5.1 GB13 GB+0.9% perdita minima
Q6_K3.3 GB5.3 GB13 GB+0.3% quasi senza perdita
Q8_03.9 GB5.9 GB14 GB≈ 0% uguale al completo
F166.3 GB8.3 GB16 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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