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Apertus-v1.1-1.5B-Instruct
swiss-ai · オープンライセンス · 2026年5月3日公開
ダウンロード Arenaの投票なし
Arenaスコア—Arenaではまだ投票されていません
サイズ1.5 Bパラメータ
4ビットのダウンロード0.9 GB重みのみ、Q4_K_M
最大コンテキスト4Kトークン、モデル設定より
無料で使える場所
- Run it in one command with whichllm (free, open source):
uvx whichllm@latest plan "Apertus-v1.1-1.5B-Instruct"shows the GPU you need,uvx whichllm@latest run "Apertus-v1.1-1.5B-Instruct gguf"downloads it and starts a chat - 自宅でダウンロードして動かす：公式の重み · Ollama と LM Studio 用の GGUF ファイル
Arenaの投票はまだありません
Arenaではこのモデルへの投票はありません。開発元の公式Hugging Faceページで人気の小型モデルのため掲載しています（月間3Kダウンロード）。
よく使われるハードウェアでの速度
| ハードウェア | GPUメモリ | 収まる？ | 速度 |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | GPUに収まる | 124 tok/s |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | GPUに収まる | 102 tok/s |
| RTX 3090 | 24 GB | GPUに収まる | 269 tok/s |
| RTX 4090 | 24 GB | GPUに収まる | 284 tok/s |
| RTX 5090 | 32 GB | GPUに収まる | 413 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | GPUに収まる | 274 tok/s |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | GPUに収まる | 261 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | GPUに収まる | 247 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | GPUに収まる | 123 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | GPUに収まる | 91 tok/s |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | GPUに収まる | 470 tok/s |
4ビット、32Kコンテキスト、オフロード用にDDR5を64 GBとした推定値。速度 ≈ メモリ帯域 × 78% ÷ 1トークンあたりの読み込みデータ量に、トークンごとの固定コストを加えたもので、44件の実際の llama.cpp テストで補正しています。典型的な誤差は約±10%です。すべてのGPUを比較。
必要なGPUメモリ
| レベル | フル精度との品質比較 |
|---|---|
| Q3_K_M | +10.5% 目立つ劣化 |
| Q4_K_M | +2.8% 小さな劣化 |
| Q5_K_M | +0.9% ごくわずかな劣化 |
| Q6_K | +0.3% ほぼ劣化なし |
| Q8_0 | ≈ 0% フル精度と同等 |
| F16 | ≈ 0% フル精度と同等 |
重み＋コンテキストキャッシュ（モデルのアーキテクチャから算出）＋ランタイム。品質：フル精度モデルに対するperplexityの増加分で、llama.cpp のテストをもとにモデルサイズに合わせて換算しています。自分の環境をシミュレーション。
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