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96 GB VRAM · 1792 GB/s · CUDA

Modelos de IA para RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition

Estos son los mejores modelos abiertos para cada tarea en RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition, con la nota de todos los modelos más abajo.

Tu hardware

…

Memoria
GB
Ancho de banda
GB/s
Contexto

 

Los más inteligentes en tu …

Inteligencia (ECI) de los modelos más inteligentes que cargan · el color indica cómo funcionan

Velocidad esperada

Tokens por segundo en tu … de los modelos más inteligentes que funcionan bien

Modelos disponibles con más memoria

Modelos abiertos que funcionan bien (nota B o superior) con cada memoria

Puntuaciones de 8 oct 2026 · 0 modelos nuevos en los dos últimos meses

Todos los modelos en RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition

Q4_K_M, 8K de contexto, 96 GB de memoria. Ajusta tu configuración arriba para cifras exactas.

NotaModeloMemoriaVelocidad
SqwenQwen3.5 122B A10B 125,1B71,8 GB~189 tok/s
SmistralMistral Small 4 119B 119,4B68,1 GB~290 tok/s
Sopenaigpt-oss 120b 116,8B59 GB~405 tok/s
SmetaLlama 4 Scout 17B 16E 108,6B62,7 GB~106 tok/s
SqwenQwen3 Coder Next 79,7B45,7 GB~609 tok/s
SmoonshotKimi Linear 48B A3B 49,1B28,4 GB~628 tok/s
SqwenQwen3.6 35B A3B 36B21,2 GB~604 tok/s
SqwenQwen3.5 35B A3B 36B21 GB~611 tok/s
Sai2Olmo 3.1 32B Think 32,2B19,7 GB~57 tok/s
SnvidiaNemotron 3.5 Lightning 30B A3B 31,6B24,1 GB~480 tok/s
SgoogleGemma 4 31B 31,3B18,8 GB~60 tok/s
SzaiGLM 4.7 Flash 31,2B17,8 GB~593 tok/s
SqwenQwen3 30B A3B Thinking 2507 30,5B18,3 GB~487 tok/s
SqwenQwen3 30B A3B Instruct 2507 30,5B18,3 GB~487 tok/s
ScohereNorth Mini Code 1.0 30,5B18,2 GB~520 tok/s
SibmGranite 4.2 30B 29,3B19,1 GB~61 tok/s
SqwenQwen3.8 27B 27,8B17 GB~66 tok/s
SqwenQwen3.6 27B 27,8B16,5 GB~69 tok/s
SgoogleGemma 4 26B A4B 25,8B16,5 GB~419 tok/s
SmistralDevstral Small 2 24B 24B14,9 GB~78 tok/s
SmistralMagistral Small 2509 24B14,9 GB~78 tok/s
SmistralMistral Small 3.2 24B 24B14,9 GB~78 tok/s
SmistralMagistral Small 2506 23,6B14,9 GB~78 tok/s
Sopenaigpt-oss 20b 20,9B11,3 GB~558 tok/s
SmicrosoftPhi-4 14B 14,7B10,1 GB~121 tok/s
SmistralMinistral 3 14B 14B9,2 GB~132 tok/s
SgoogleGemma 4 12B 12B7,4 GB~156 tok/s
SqwenQwen3.5 9B 9,7B5,8 GB~202 tok/s
SmistralMinistral 3 8B 8,9B6,2 GB~204 tok/s
SibmGranite 4.2 8B 8,8B6,7 GB~189 tok/s
SmetaLlama 3.1 8B Instruct 8B5,9 GB~215 tok/s
SgoogleGemma 4 E4B 8B5,1 GB~231 tok/s
Sai2Olmo 3 7B Instruct 7,3B7 GB~177 tok/s
SgoogleGemma 4 E2B 5,1B3,3 GB~373 tok/s
SqwenQwen3.5 4B 4,7B3,1 GB~408 tok/s
SmistralMinistral 3 3B 3,9B3,1 GB~455 tok/s
SibmGranite 4.2 3B 3,7B3,1 GB~443 tok/s
SmetaLlama 3.2 3B Instruct 3,2B3,1 GB~472 tok/s
ShuggingfaceSmolLM3 3B 3,1B2,6 GB~529 tok/s
SliquidLFM2.5 2.6B 2,7B2 GB~670 tok/s
SqwenQwen3.5 2B 2,3B1,6 GB~882 tok/s
SqwenQwen3.5 0.8B 0,9B0,9 GB~2014 tok/s
AmetaLlama 3.3 70B Instruct 70,6B42,4 GB~27 tok/s
BmistralMistral Medium 3.5 128B 127,7B72,8 GB~15 tok/s
CqwenQwen3.8 Flash Next 180B111,9 GB~66 tok/s
29 modelos no caben en RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition
NotaModeloMemoriaVelocidad
FmoonshotKimi K3 2,8T1584,5 GB—
FdeepseekDeepSeek V4 Pro 0813 1,7T886,8 GB—
FdeepseekDeepSeek V4 Pro 1,6T886,8 GB—
FmoonshotKimi K2.6 1T578,8 GB—
FmoonshotKimi K2.7 Code 1T578,8 GB—
FmoonshotKimi K2.5 1T579,4 GB—
FmoonshotKimi K2 Thinking 1T579,4 GB—
FmoonshotKimi K2 Instruct 1T579 GB—
FtInkling 952,4B534 GB—
FdeepseekDeepSeek V4.1 Flash 763,2B435,8 GB—
FzaiGLM 5.1 753,9B429,2 GB—
FzaiGLM 5 753,9B425,7 GB—
FzaiGLM 5.2 753,3B424,5 GB—
FdeepseekDeepSeek V3.2 Exp 685,4B391,5 GB—
FdeepseekDeepSeek V3.2 685,4B378,5 GB—
FdeepseekDeepSeek V3.1 684,5B378,4 GB—
FnvidiaNemotron 3 Ultra 550B A55B 560,5B321,8 GB—
FminimaxMiniMax M3 427B244,6 GB—
FqwenQwen3.5 397B A17B 403,4B227,9 GB—
FzaiGLM 4.7 358,3B204,8 GB—
FzaiGLM 5.3 Flash 321,3B176,1 GB—
FdeepseekDeepSeek V4 Flash 0731 304,2B161 GB—
FdeepseekDeepSeek V4 Flash 290,9B166,7 GB—
FtInkling Small 266B149 GB—
FqwenQwen3 235B A22B Thinking 2507 235,1B134,2 GB—
FqwenQwen3 235B A22B Instruct 2507 235,1B134,2 GB—
FminimaxMiniMax M2.5 228,7B131,1 GB—
FminimaxMiniMax M2.7 228,7B131,5 GB—
FcohereCommand A+ 218,8B126,7 GB—

Comparte una velocidad medida

Ejecuta uno de estos y pega abajo la salida completa (o sólo los tokens por segundo):

llama-bench -m model.gguf
ollama run model --verbose

Se publica de forma anónima y se conserva. No guardamos cuenta ni dirección, sólo un hash que cambia cada día para limitar a diez envíos diarios.

Siguiente paso