Alternatives plus légères
Des modèles qui demandent moins de mémoire que Inkling Small et obtiennent un score proche ou meilleur.
TThinking Machines Lab · 266B (12B actifs) · Mélange d'experts
Inkling Small est un modèle de 266B de Thinking Machines Lab avec un contexte de 1M tokens. En Q4_K_M avec 8K de contexte, il demande environ 149 Go ; 188 Go laissent de la marge pour les longues conversations.
Mélange d'experts
Paramètres: 266B · Actifs: 12B
Les 266B paramètres sont chargés en mémoire, mais seuls 12B travaillent sur chaque token : il tourne à la vitesse d'un modèle bien plus petit.
| Quant. | Bits | Mémoire | Qualité | Sur votre matériel |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3,16 | — | Nettement moins bon | … |
| Q3_K_M | 4 | — | Légère perte | … |
| Q4_K_M | 4,89 | — | Bonne | … |
| Q5_K_M | 5,7 | — | Bonne | … |
| Q6_K | 6,56 | — | Quasi originale | … |
| Q8_0 | 8,5 | — | Quasi originale | … |
| F16 | 16 | — | Originale | … |
En Q4_K_M. Le cache du contexte grandit à chaque token que le modèle garde en tête.
| Contexte | Cache de contexte | Total |
|---|---|---|
| 4K | 0,2 GB | 148,9 GB |
| 8K | 0,3 GB | 149 GB |
| 32K | 0,9 GB | 149,6 GB |
| 128K | 3,6 GB | 152,3 GB |
| 256K | 7,1 GB | 155,8 GB |
Des modèles qui demandent moins de mémoire que Inkling Small et obtiennent un score proche ou meilleur.
Des modèles notés de taille proche, côte à côte sur votre appareil.
Les appareils de bureau avec le moins de mémoire qui donnent à Inkling Small la note A ou S en Q4_K_M.
Oui, si votre GPU ou votre Mac dispose d'environ 149 Go libres en Q4_K_M. Ouvrez cette page sur cet ordinateur pour voir la note de votre matériel, puis lancez-le avec llama.cpp, Ollama ou LM Studio.
Environ 149 Go en Q4_K_M avec 8K de contexte et 261,6 Go en Q8_0. Les quantifications plus basses tiennent sur des cartes plus petites avec une perte de qualité ; les longs contextes s'ajoutent au total.
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