FreeLLMstable-diffusion-v35-large
· licenza aperta · su Arena dal 5 gen 2025
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Punteggio Arena938#81 su 82 in Immagini, modelli a pagamento inclusi
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Download a 4 bit4.9 GBsolo pesi, Q4_K_M
Contesto massimo—
Dove usarlo gratis
- Scaricalo e usalo a casa: pesi ufficiali · file GGUF per Ollama e LM Studio
Punteggi Arena
| Arena | Punteggio | Posizione | Voti |
|---|---|---|---|
| Immagini | 938 | #81 su 82 | 23K |
Posizione tra tutti i modelli, anche quelli a pagamento. Fonte: dataset della classifica Arena.
Entra nell'hardware più diffuso?
| Hardware | Memoria GPU | Ci sta? |
|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | Entra nella GPU |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | Entra nella GPU |
| RTX 3090 | 24 GB | Entra nella GPU |
| RTX 4090 | 24 GB | Entra nella GPU |
| RTX 5090 | 32 GB | Entra nella GPU |
| RX 7900 XTX | 24 GB | Entra nella GPU |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | Entra nella GPU |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Entra nella GPU |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Entra nella GPU |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Entra nella GPU |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Entra nella GPU |
Stima a 4 bit, 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 | Totale |
|---|---|
| Q3_K_M | 7.6 GB |
| Q4_K_M | 8.5 GB |
| Q5_K_M | 9.4 GB |
| Q6_K | 10 GB |
| Q8_0 | 12 GB |
| F16 | 20 GB |
Pesi + encoder di testo e decoder (circa 3 GB) + runtime. Simula la tua configurazione.
Punteggio Immagini nel tempo
100012001400
maggiulugagosetott
stable-diffusion-v35-large 938Miglior modello a pagamento
Punteggio Arena dal 10 apr 2026 al 7 ott 2026.
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