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WeVisOne-VL-4B

tencent · uscito il 22 ott 2026

Chat del laboratorio Download Novità · in attesa dei voti su Arena
Punteggio Arena—Non ancora votato su Arena
Dimensione4.8 Bparametri
Download a 4 bit2.9 GBsolo pesi, Q4_K_M
Contesto massimo256Ktoken, dalla configurazione del modello

Dove usarlo gratis

Novità: in attesa dei voti su Arena

Uscito il 22 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 GBEntra nella GPU35 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBEntra nella GPU28 tok/s
RTX 309024 GBEntra nella GPU86 tok/s
RTX 409024 GBEntra nella GPU92 tok/s
RTX 509032 GBEntra nella GPU153 tok/s
RX 7900 XTX24 GBEntra nella GPU88 tok/s
2 × RTX 309048 GBEntra nella GPU84 tok/s
4 × RTX 309096 GBEntra nella GPU79 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBEntra nella GPU46 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBEntra nella GPU25 tok/s
8 × H100 SXM640 GBEntra nella GPU209 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_M4.2 GB7.8 GB22 GB+10.5% perdita evidente
Q4_K_M4.7 GB8.3 GB23 GB+2.8% piccola perdita
Q5_K_M5.2 GB8.8 GB23 GB+0.9% perdita minima
Q6_K5.7 GB9.4 GB24 GB+0.3% quasi senza perdita
Q8_06.9 GB11 GB25 GB≈ 0% uguale al completo
F1611 GB15 GB30 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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