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Ling-3.1-flash

inclusionAI · lançado em 13 out. 2026

Download Novo · aguardando votos da Arena
Pontuação Arena—Ainda sem votos na Arena
Tamanho572.1 B33.1 B ativos por token (mistura de especialistas)
Download de 4 bits347 GBsó os pesos, Q4_K_M
Contexto máximo256Ktokens, segundo a configuração do modelo

Onde usar de graça

Novo: aguardando votos da Arena

Lançado em 13 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

HardwareMemória da GPUCabe?Velocidade
RTX 3060 12 GB12 GBNão cabe—
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBNão cabe—
RTX 309024 GBNão cabe—
RTX 409024 GBNão cabe—
RTX 509032 GBNão cabe—
RX 7900 XTX24 GBNão cabe—
2 × RTX 309048 GBNão cabe—
4 × RTX 309096 GBNão cabe—
Mac M4 Max 128 GB96 GBNão cabe—
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBNão cabe—
8 × H100 SXM640 GBCabe na GPU72 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_M287 GB289 GB298 GB+4.7% perda perceptível
Q4_K_M348 GB350 GB358 GB+1.2% perda muito pequena
Q5_K_M408 GB410 GB418 GB+0.4% quase sem perda
Q6_K470 GB472 GB481 GB+0.2% quase sem perda
Q8_0609 GB611 GB619 GB≈ 0% igual ao completo
F161145 GB1148 GB1156 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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