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granite-switch-4.1-30b

ibm-granite · uscito il 14 ott 2026

Download Novità · in attesa dei voti su Arena
Punteggio Arena—Non ancora votato su Arena
Dimensione30 Bparametri
Download a 4 bit18 GBsolo pesi, Q4_K_M
Contesto massimo128Ktoken, dalla configurazione del modello

Dove usarlo gratis

Novità: in attesa dei voti su Arena

Uscito il 14 ott 2026. Arena non ha ancora votato questo modello. Appena lo farà, il modello entrerà in classifica in automatico, di solito la notte dopo. Nel frattempo puoi già vedere qui sotto dimensioni, memoria necessaria e velocità.

Velocità sull'hardware più diffuso

HardwareMemoria GPUCi sta?Velocità
RTX 3060 12 GB12 GBGPU + 64 GB di RAM4.1 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBGPU + 64 GB di RAM4.5 tok/s
RTX 309024 GBGPU + 64 GB di RAM12 tok/s
RTX 409024 GBGPU + 64 GB di RAM13 tok/s
RTX 509032 GBEntra nella GPU49 tok/s
RX 7900 XTX24 GBGPU + 64 GB di RAM13 tok/s
2 × RTX 309048 GBEntra nella GPU26 tok/s
4 × RTX 309096 GBEntra nella GPU24 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBEntra nella GPU15 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBEntra nella GPU7.3 tok/s
8 × H100 SXM640 GBEntra nella GPU73 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_M18 GB24 GB51 GB+7.0% perdita evidente
Q4_K_M21 GB28 GB54 GB+1.8% piccola perdita
Q5_K_M24 GB31 GB57 GB+0.6% quasi senza perdita
Q6_K27 GB34 GB61 GB+0.2% quasi senza perdita
Q8_035 GB41 GB68 GB≈ 0% uguale al completo
F1663 GB69 GB96 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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