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d1-omni-600M

LiquidAI · 2026年10月5日公開

ダウンロード 新着・Arenaの投票待ち
Arenaスコア—Arenaではまだ投票されていません
サイズ0.6 Bパラメータ
4ビットのダウンロード0.4 GB重みのみ、Q4_K_M
最大コンテキスト125Kトークン、モデル設定より

無料で使える場所

新着:Arenaの投票待ち

2026年10月5日に公開。Arenaではまだこのモデルへの投票がありません。投票が入ると、通常は翌晩に自動でランキングに加わります。それまでも、サイズ、必要メモリ、速度は下記で確認できます。

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268 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBGPUに収まる227 tok/s
RTX 309024 GBGPUに収まる488 tok/s
RTX 409024 GBGPUに収まる506 tok/s
RTX 509032 GBGPUに収まる646 tok/s
RX 7900 XTX24 GBGPUに収まる494 tok/s
2 × RTX 309048 GBGPUに収まる474 tok/s
4 × RTX 309096 GBGPUに収まる448 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBGPUに収まる189 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBGPUに収まる207 tok/s
8 × H100 SXM640 GBGPUに収まる639 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コンテキストフル精度との品質比較
Q3_K_M1.0 GB1.3 GB+10.5% 目立つ劣化
Q4_K_M1.1 GB1.4 GB+2.8% 小さな劣化
Q5_K_M1.1 GB1.4 GB+0.9% ごくわずかな劣化
Q6_K1.2 GB1.5 GB+0.3% ほぼ劣化なし
Q8_01.3 GB1.6 GB≈ 0% フル精度と同等
F161.9 GB2.2 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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