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d1-3B
LiquidAI · lançado em 5 out. 2026
Onde usar de graça
- Baixe e rode em casa: pesos oficiais · arquivos GGUF para Ollama e LM Studio
Novo: aguardando votos da Arena
Lançado em 5 out. 2026. A Arena ainda não votou neste modelo. Assim que votar, o modelo entra no ranking automaticamente, em geral na noite seguinte. Até lá, você já pode ver abaixo o tamanho, a memória necessária e a velocidade.
Velocidade em hardware popular
| Hardware | Memória da GPU | Cabe? | Velocidade |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | Cabe na GPU | 104 tok/s |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | Cabe na GPU | 85 tok/s |
| RTX 3090 | 24 GB | Cabe na GPU | 232 tok/s |
| RTX 4090 | 24 GB | Cabe na GPU | 246 tok/s |
| RTX 5090 | 32 GB | Cabe na GPU | 367 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | Cabe na GPU | 237 tok/s |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | Cabe na GPU | 225 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Cabe na GPU | 213 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Cabe na GPU | 109 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Cabe na GPU | 76 tok/s |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Cabe na GPU | 429 tok/s |
Estimativa com 4 bits e contexto de 32K, com 64 GB de DDR5 para offload. Velocidade ≈ largura de banda da memória × 78% ÷ dados lidos por token, mais um custo fixo por token, calibrada em 44 testes reais com llama.cpp; erro típico de cerca de ±10%. Compare todas as GPUs.
Memória de GPU necessária
| Nível | Contexto de 8K | Contexto de 32K | Qualidade vs. completo |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 2.3 GB | 2.7 GB | +10.5% perda perceptível |
| Q4_K_M | 2.6 GB | 3.0 GB | +2.8% perda pequena |
| Q5_K_M | 2.9 GB | 3.3 GB | +0.9% perda muito pequena |
| Q6_K | 3.3 GB | 3.7 GB | +0.3% quase sem perda |
| Q8_0 | 4.0 GB | 4.4 GB | ≈ 0% igual ao completo |
| F16 | 6.9 GB | 7.3 GB | ≈ 0% igual ao completo |
Pesos + cache de contexto (a partir da arquitetura do modelo) + runtime. Qualidade: aumento em perplexity em relação ao modelo completo, com base em testes com llama.cpp, ajustado pelo tamanho do modelo. Simule a sua configuração.
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