比較
モデルを並べて比べる
モデルを最大 4 つ選ぶと、ファイルサイズ・必要メモリ・ライセンス・外部の評価を横に並べて見られます。
比較の表
| 項目 | Ornith-1.5-9B ornith-ai ✕ 外す | Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-MTP huihui-ai ✕ 外す |
|---|---|---|
| パラメータ数 | 9.2B | 35.5B |
| アーキテクチャ | qwen35 | qwen35moe |
| 最大コンテキスト長 | 262,144 | 262,144 |
| 代表の量子化とサイズ 実測 | Q4_K_M · 5.78 GB | Q2_K · 13.2 GB |
| 8K で必要なメモリ 推定 | 7.17 GB | 14.5 GB |
| 32K で必要なメモリ 推定 | 7.98 GB | 15.0 GB |
| 収まる VRAM（8K） 推定 | VRAM 8 GB〜 | VRAM 16 GB〜 |
| いちばん小さい量子化（8K） 推定 | Q4_K_M · 5.78 GB → 7.17 GB | Q2_K · 13.2 GB → 14.5 GB |
| ライセンス | MIT License 商用可 | Apache License 2.0 商用可 |
| llama.cpp の対応 | llama.cpp b7990 以降 | llama.cpp b7990 以降 |
| ダウンロード（30日・合計） | 5,824,840 | 4,969,070 |
| 人の評価（LMArena） | - | - |
| 総合能力（Epoch AI） | - | - |
| 科学の難問（GPQA） | - | - |
- 代表の量子化は Q4_K_M（無ければいちばん小さいもの）で、ダウンロード数のいちばん多い配布元のものです。必要メモリは KV キャッシュ f16 の推定です。
- 外部の評価は、量子化する前の元のモデルを他の機関が評価した値で、当サイトの評価ではありません（出典はランキングのページ）。
- 当サイトは、どれが優れているかの判定や総合点は出しません。