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Flint

RecursiveSI · lançado em 21 out. 2026

Free API Download New · waiting for Arena votes
Pontuação Arena—Ainda sem votos na Arena
Tamanho39.8 B2.5 B ativos por token (mistura de especialistas)
Download de 4 bits24 GBsó os pesos, Q4_K_M
Contexto máximo256Ktokens, segundo a configuração do modelo

Onde usar de graça

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

HardwareMemória da GPUCabe?Velocidade
RTX 3060 12 GB12 GBGPU + 64 GB de RAM50 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBGPU + 64 GB de RAM52 tok/s
RTX 309024 GBGPU + 64 GB de RAM134 tok/s
RTX 409024 GBGPU + 64 GB de RAM139 tok/s
RTX 509032 GBCabe na GPU218 tok/s
RX 7900 XTX24 GBGPU + 64 GB de RAM136 tok/s
2 × RTX 309048 GBCabe na GPU156 tok/s
4 × RTX 309096 GBCabe na GPU148 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBCabe na GPU81 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBCabe na GPU65 tok/s
8 × H100 SXM640 GBCabe na GPU220 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

NívelContexto de 8KContexto de 32KContexto de 128KQualidade vs. completo
Q3_K_M21 GB21 GB24 GB+6.2% perda perceptível
Q4_K_M25 GB26 GB29 GB+1.6% perda pequena
Q5_K_M29 GB30 GB33 GB+0.5% quase sem perda
Q6_K34 GB34 GB37 GB+0.2% quase sem perda
Q8_043 GB44 GB47 GB≈ 0% igual ao completo
F1680 GB81 GB84 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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