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Kandinsky-6.0-Pro-distill-5s-Diffusers

kandinskylab · lançado em 9 set. 2026

Download Novo · aguardando votos da Arena
Pontuação Arena—Ainda sem votos na Arena
Tamanho30.1 Bparâmetros
Download de 4 bits18 GBsó os pesos, Q4_K_M
Contexto máximo—

Onde usar de graça

Novo: aguardando votos da Arena

Lançado em 9 set. 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

HardwareMemória da GPUCabe?Velocidade
RTX 3060 12 GB12 GBGPU + 64 GB de RAM5.5 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBGPU + 64 GB de RAM6.3 tok/s
RTX 309024 GBCabe na GPU32 tok/s
RTX 409024 GBCabe na GPU34 tok/s
RTX 509032 GBCabe na GPU59 tok/s
RX 7900 XTX24 GBCabe na GPU33 tok/s
2 × RTX 309048 GBCabe na GPU31 tok/s
4 × RTX 309096 GBCabe na GPU29 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBCabe na GPU18 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBCabe na GPU8.9 tok/s
8 × H100 SXM640 GBCabe na GPU87 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_M17 GB20 GB31 GB+7.0% perda perceptível
Q4_K_M20 GB23 GB35 GB+1.8% perda pequena
Q5_K_M23 GB26 GB38 GB+0.6% quase sem perda
Q6_K26 GB29 GB41 GB+0.2% quase sem perda
Q8_034 GB37 GB48 GB≈ 0% igual ao completo
F1662 GB65 GB77 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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