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granite-3.3-8b-instruct

ibm-granite · licença aberta · lançado em 9 abr. 2025

Download Sem votos na Arena
Pontuação Arena—Ainda sem votos na Arena
Tamanho8.2 Bparâmetros
Download de 4 bits5.0 GBsó os pesos, Q4_K_M
Contexto máximo128Ktokens, segundo a configuração do modelo

Onde usar de graça

Ainda sem votos na Arena

A Arena ainda não votou neste modelo. Ele aparece aqui por ser um modelo pequeno popular na página oficial do laboratório no Hugging Face (88K downloads por mês).

Velocidade em hardware popular

HardwareMemória da GPUCabe?Velocidade
RTX 3060 12 GB12 GBCabe na GPU26 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBCabe na GPU21 tok/s
RTX 309024 GBCabe na GPU66 tok/s
RTX 409024 GBCabe na GPU71 tok/s
RTX 509032 GBCabe na GPU119 tok/s
RX 7900 XTX24 GBCabe na GPU68 tok/s
2 × RTX 309048 GBCabe na GPU64 tok/s
4 × RTX 309096 GBCabe na GPU61 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBCabe na GPU36 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBCabe na GPU19 tok/s
8 × H100 SXM640 GBCabe na GPU167 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_M6.0 GB10 GB26 GB+10.4% perda perceptível
Q4_K_M6.9 GB11 GB27 GB+2.8% perda pequena
Q5_K_M7.8 GB12 GB28 GB+0.9% perda muito pequena
Q6_K8.7 GB13 GB29 GB+0.3% quase sem perda
Q8_011 GB15 GB31 GB≈ 0% igual ao completo
F1618 GB22 GB38 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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