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Moonlight-16B-A3B-Instruct

moonshotai · オープンライセンス · 2025年2月22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16 B1トークンあたり3 Bがアクティブ(Mixture of Experts)
4ビットのダウンロード9.7 GB重みのみ、Q4_K_M
最大コンテキスト8Kトークン、モデル設定より

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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35K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 GB12 GBGPUに収まる77 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBGPUに収まる65 tok/s
RTX 309024 GBGPUに収まる150 tok/s
RTX 409024 GBGPUに収まる156 tok/s
RTX 509032 GBGPUに収まる207 tok/s
RX 7900 XTX24 GBGPUに収まる152 tok/s
2 × RTX 309048 GBGPUに収まる145 tok/s
4 × RTX 309096 GBGPUに収まる137 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBGPUに収まる76 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBGPUに収まる59 tok/s
8 × H100 SXM640 GBGPUに収まる213 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コンテキストフル精度との品質比較
Q3_K_M8.9 GB+8.7% 目立つ劣化
Q4_K_M11 GB+2.3% 小さな劣化
Q5_K_M12 GB+0.7% ごくわずかな劣化
Q6_K14 GB+0.3% ほぼ劣化なし
Q8_018 GB≈ 0% フル精度と同等
F1633 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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