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recursive/flint-v1.0:free. Teste lado a lado · Página do OpenRouter - Baixe e rode em casa: pesos oficiais · arquivos GGUF para Ollama e LM Studio
Novo: aguardando votos da Arena
Lançado em 21 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, e testá-lo de graça.
Velocidade em hardware popular
| Hardware | Memória da GPU | Cabe? | Velocidade |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | GPU + 64 GB de RAM | 50 tok/s |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | GPU + 64 GB de RAM | 52 tok/s |
| RTX 3090 | 24 GB | GPU + 64 GB de RAM | 134 tok/s |
| RTX 4090 | 24 GB | GPU + 64 GB de RAM | 139 tok/s |
| RTX 5090 | 32 GB | Cabe na GPU | 218 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | GPU + 64 GB de RAM | 136 tok/s |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | Cabe na GPU | 156 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Cabe na GPU | 148 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Cabe na GPU | 81 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Cabe na GPU | 65 tok/s |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Cabe na GPU | 220 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 | Contexto de 128K | Qualidade vs. completo |
|---|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 21 GB | 21 GB | 24 GB | +6.2% perda perceptível |
| Q4_K_M | 25 GB | 26 GB | 29 GB | +1.6% perda pequena |
| Q5_K_M | 29 GB | 30 GB | 33 GB | +0.5% quase sem perda |
| Q6_K | 34 GB | 34 GB | 37 GB | +0.2% quase sem perda |
| Q8_0 | 43 GB | 44 GB | 47 GB | ≈ 0% igual ao completo |
| F16 | 80 GB | 81 GB | 84 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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