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Kandinsky-6.0-Pro-distill-5s-Diffusers

kandinskylab · uscito il 9 set 2026

Download Novità · in attesa dei voti su Arena
Punteggio Arena—Non ancora votato su Arena
Dimensione30.1 Bparametri
Download a 4 bit18 GBsolo pesi, Q4_K_M
Contesto massimo—

Dove usarlo gratis

Novità: in attesa dei voti su Arena

Uscito il 9 set 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 RAM5.5 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBGPU + 64 GB di RAM6.3 tok/s
RTX 309024 GBEntra nella GPU32 tok/s
RTX 409024 GBEntra nella GPU34 tok/s
RTX 509032 GBEntra nella GPU59 tok/s
RX 7900 XTX24 GBEntra nella GPU33 tok/s
2 × RTX 309048 GBEntra nella GPU31 tok/s
4 × RTX 309096 GBEntra nella GPU29 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBEntra nella GPU18 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBEntra nella GPU8.9 tok/s
8 × H100 SXM640 GBEntra nella GPU87 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_M17 GB20 GB31 GB+7.0% perdita evidente
Q4_K_M20 GB23 GB35 GB+1.8% piccola perdita
Q5_K_M23 GB26 GB38 GB+0.6% quasi senza perdita
Q6_K26 GB29 GB41 GB+0.2% quasi senza perdita
Q8_034 GB37 GB48 GB≈ 0% uguale al completo
F1662 GB65 GB77 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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