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Hunyuan-1.8B-Instruct
tencent · licenza aperta · uscito il 30 lug 2025
Dove usarlo gratis
- La chat del laboratorio: yuanbao.tencent.com (gratis con limiti giornalieri)
- 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 (4K download al mese).
Velocità sull'hardware più diffuso
| Hardware | Memoria GPU | Ci sta? | Velocità |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | Entra nella GPU | 80 tok/s |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | Entra nella GPU | 65 tok/s |
| RTX 3090 | 24 GB | Entra nella GPU | 184 tok/s |
| RTX 4090 | 24 GB | Entra nella GPU | 195 tok/s |
| RTX 5090 | 32 GB | Entra nella GPU | 301 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | Entra nella GPU | 188 tok/s |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | Entra nella GPU | 179 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Entra nella GPU | 169 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Entra nella GPU | 90 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Entra nella GPU | 58 tok/s |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Entra nella GPU | 369 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 | 2.0 GB | 3.6 GB | 10 GB | +10.5% perdita evidente |
| Q4_K_M | 2.2 GB | 3.8 GB | 10 GB | +2.8% piccola perdita |
| Q5_K_M | 2.4 GB | 4.0 GB | 10 GB | +0.9% perdita minima |
| Q6_K | 2.6 GB | 4.2 GB | 11 GB | +0.3% quasi senza perdita |
| Q8_0 | 3.0 GB | 4.7 GB | 11 GB | ≈ 0% uguale al completo |
| F16 | 4.7 GB | 6.3 GB | 13 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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