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Sentiment-Analysis-7B
microsoft · lançado em 17 out. 2026
Onde usar de graça
- Baixe e rode em casa: pesos oficiais · arquivos GGUF para Ollama e LM Studio
Novo: aguardando votos da Arena
Lançado em 17 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
| Hardware | Memória da GPU | Cabe? | Velocidade |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | Cabe na GPU | 31 tok/s |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | Cabe na GPU | 25 tok/s |
| RTX 3090 | 24 GB | Cabe na GPU | 78 tok/s |
| RTX 4090 | 24 GB | Cabe na GPU | 83 tok/s |
| RTX 5090 | 32 GB | Cabe na GPU | 139 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | Cabe na GPU | 80 tok/s |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | Cabe na GPU | 76 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Cabe na GPU | 71 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Cabe na GPU | 42 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Cabe na GPU | 23 tok/s |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Cabe na GPU | 192 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 | Qualidade vs. completo |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 5.3 GB | 8.5 GB | +10.5% perda perceptível |
| Q4_K_M | 6.0 GB | 9.3 GB | +2.8% perda pequena |
| Q5_K_M | 6.8 GB | 10 GB | +0.9% perda muito pequena |
| Q6_K | 7.6 GB | 11 GB | +0.3% quase sem perda |
| Q8_0 | 9.3 GB | 13 GB | ≈ 0% igual ao completo |
| F16 | 16 GB | 19 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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