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granite-3.3-8b-instruct

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

Download Nessun voto su Arena
Punteggio Arena—Non ancora votato su Arena
Dimensione8.2 Bparametri
Download a 4 bit5.0 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 (88K download al mese).

Velocità sull'hardware più diffuso

HardwareMemoria GPUCi sta?Velocità
RTX 3060 12 GB12 GBEntra nella GPU26 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBEntra nella GPU21 tok/s
RTX 309024 GBEntra nella GPU66 tok/s
RTX 409024 GBEntra nella GPU71 tok/s
RTX 509032 GBEntra nella GPU119 tok/s
RX 7900 XTX24 GBEntra nella GPU68 tok/s
2 × RTX 309048 GBEntra nella GPU64 tok/s
4 × RTX 309096 GBEntra nella GPU61 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBEntra nella GPU36 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBEntra nella GPU19 tok/s
8 × H100 SXM640 GBEntra nella GPU167 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_M6.0 GB10 GB26 GB+10.4% perdita evidente
Q4_K_M6.9 GB11 GB27 GB+2.8% piccola perdita
Q5_K_M7.8 GB12 GB28 GB+0.9% perdita minima
Q6_K8.7 GB13 GB29 GB+0.3% quasi senza perdita
Q8_011 GB15 GB31 GB≈ 0% uguale al completo
F1618 GB22 GB38 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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