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Xing4.0 29B A4B
XingChen-AGI · lançado em 16 set. 2026
Onde usar de graça
- API grátis no OpenRouter: ID do modelo
xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free. Teste lado a lado · Página do OpenRouter - Baixe e rode em casa: pesos oficiais · arquivos GGUF para Ollama e LM Studio
Novo: aguardando votos da Arena
Released on 16 Sept 2026. Arena has not voted on this model yet. As soon as it does, the model moves into the ranking automatically, usually the next night. Until then you can still check its size, memory needs and speed below, and try it for free.
Velocidade em hardware popular
| Hardware | Memória da GPU | Cabe? | Velocidade |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | GPU + 64 GB de RAM | 36 tok/s |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | GPU + 64 GB de RAM | 39 tok/s |
| RTX 3090 | 24 GB | Cabe na GPU | 122 tok/s |
| RTX 4090 | 24 GB | Cabe na GPU | 128 tok/s |
| RTX 5090 | 32 GB | Cabe na GPU | 178 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | Cabe na GPU | 124 tok/s |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | Cabe na GPU | 119 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Cabe na GPU | 112 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Cabe na GPU | 64 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Cabe na GPU | 44 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 | Contexto de 128K | Qualidade vs. completo |
|---|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 17 GB | 18 GB | 22 GB | +6.9% perda perceptível |
| Q4_K_M | 20 GB | 21 GB | 26 GB | +1.8% perda pequena |
| Q5_K_M | 23 GB | 24 GB | 29 GB | +0.6% quase sem perda |
| Q6_K | 27 GB | 28 GB | 32 GB | +0.2% quase sem perda |
| Q8_0 | 34 GB | 35 GB | 40 GB | ≈ 0% igual ao completo |
| F16 | 63 GB | 65 GB | 69 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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