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Xing4.0 29B A4B
XingChen-AGI · uscito il 16 set 2026
Dove usarlo gratis
- API gratis su OpenRouter: id del modello
xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free. Provalo affiancato · Pagina su OpenRouter - Scaricalo e usalo a casa: pesi ufficiali · file GGUF per Ollama e LM Studio
Novità: in attesa dei voti su Arena
Released on 16 Sept 2026. Arena has not voted on this model yet. As soon as it does, the model moves into the ranking automatically, usually the next night. Until then you can still check its size, memory needs and speed below, and try it for free.
Velocità sull'hardware più diffuso
| Hardware | Memoria GPU | Ci sta? | Velocità |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | GPU + 64 GB di RAM | 36 tok/s |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | GPU + 64 GB di RAM | 39 tok/s |
| RTX 3090 | 24 GB | Entra nella GPU | 122 tok/s |
| RTX 4090 | 24 GB | Entra nella GPU | 128 tok/s |
| RTX 5090 | 32 GB | Entra nella GPU | 178 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | Entra nella GPU | 124 tok/s |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | Entra nella GPU | 119 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Entra nella GPU | 112 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Entra nella GPU | 64 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Entra nella GPU | 44 tok/s |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Entra nella GPU | 192 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 | 17 GB | 18 GB | 22 GB | +6.9% perdita evidente |
| Q4_K_M | 20 GB | 21 GB | 26 GB | +1.8% piccola perdita |
| Q5_K_M | 23 GB | 24 GB | 29 GB | +0.6% quasi senza perdita |
| Q6_K | 27 GB | 28 GB | 32 GB | +0.2% quasi senza perdita |
| Q8_0 | 34 GB | 35 GB | 40 GB | ≈ 0% uguale al completo |
| F16 | 63 GB | 65 GB | 69 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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