Vota in Free Arena

Tutti i modelli › XiaomiMiMo

MiMo-VL-7B-RL-2508

XiaomiMiMo · licenza aperta · uscito il 7 ago 2025

Download Nessun voto su Arena
Punteggio Arena—Non ancora votato su Arena
Dimensione8.3 Bparametri
Download a 4 bit5.0 GBsolo pesi, Q4_K_M
Contesto massimo125Ktoken, dalla configurazione del modello

Dove usarlo gratis

  • Eseguilo in un comando con whichllm (gratis, open source): uvx whichllm@latest plan "MiMo-VL-7B-RL-2508" mostra la GPU necessaria, uvx whichllm@latest run "MiMo-VL-7B-RL-2508 gguf" la scarica e avvia una chat
  • 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 (3K download al mese).

Velocità sull'hardware più diffuso

HardwareMemoria GPUCi sta?Velocità
RTX 3060 12 GB12 GBEntra nella GPU28 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBEntra nella GPU22 tok/s
RTX 309024 GBEntra nella GPU69 tok/s
RTX 409024 GBEntra nella GPU74 tok/s
RTX 509032 GBEntra nella GPU124 tok/s
RX 7900 XTX24 GBEntra nella GPU71 tok/s
2 × RTX 309048 GBEntra nella GPU67 tok/s
4 × RTX 309096 GBEntra nella GPU63 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBEntra nella GPU38 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBEntra nella GPU20 tok/s
8 × H100 SXM640 GBEntra nella GPU173 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 32KQualità rispetto al modello completo
Q3_K_M6.0 GB9.6 GB+10.4% perdita evidente
Q4_K_M6.8 GB10 GB+2.8% piccola perdita
Q5_K_M7.7 GB11 GB+0.9% perdita minima
Q6_K8.6 GB12 GB+0.3% quasi senza perdita
Q8_011 GB14 GB≈ 0% uguale al completo
F1618 GB22 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.

Condividi questa pagina:XLinkedInRedditWhatsApp

Premi / o Ctrl+K per cercare da qualsiasi pagina.