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Apertus-v1.5-8B

swiss-ai · ライセンス（同意が必要） · 2026年7月24日公開

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Arenaスコア—Arenaではまだ投票されていません
サイズ8.9 Bパラメータ
4ビットのダウンロード5.4 GB重みのみ、Q4_K_M
最大コンテキスト—

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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 GB12 GBGPUに収まる41 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBGPUに収まる33 tok/s
RTX 309024 GBGPUに収まる100 tok/s
RTX 409024 GBGPUに収まる107 tok/s
RTX 509032 GBGPUに収まる176 tok/s
RX 7900 XTX24 GBGPUに収まる102 tok/s
2 × RTX 309048 GBGPUに収まる97 tok/s
4 × RTX 309096 GBGPUに収まる92 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBGPUに収まる53 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBGPUに収まる30 tok/s
8 × H100 SXM640 GBGPUに収まる235 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8Kコンテキスト32Kコンテキスト128Kコンテキストフル精度との品質比較
Q3_K_M5.3 GB6.2 GB9.7 GB+10.2% 目立つ劣化
Q4_K_M6.3 GB7.2 GB11 GB+2.7% 小さな劣化
Q5_K_M7.2 GB8.1 GB12 GB+0.9% ごくわずかな劣化
Q6_K8.2 GB9.1 GB13 GB+0.3% ほぼ劣化なし
Q8_010 GB11 GB15 GB≈ 0% フル精度と同等
F1619 GB20 GB23 GB≈ 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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