الاستضافة الذاتية
تكفي الذاكرة ومعرفة ما إذا كان لديك معالج رسومي. وما عدا ذلك اختياري. الترتيب حساب على أعداد معاملات موثّقة المصدر — وليست NVIDIA من يختار الفائز.
يتّسع 6 من أصل 20 نموذجًا مفتوح الأوزان مُوصَّفًا داخل 24 غيبي بايت (vram) عند سياق 8192. وأعلى ما يتّسع تقييمًا: Qwen3.8 27B (Q5_K_M).
VRAM as entered. Driver reservation is inside the 1 GiB overhead, not extra.
32 غيبي بايت ترفع تكميم Qwen3.8 27B إلى Q8_0. النموذج نفسه، لا درجة ذكاء أعلى.
بين النماذج التي تتّسع
يحوز Qwen3.8 27B أعلى درجات Artificial Analysis في الذكاء (52) والبرمجة (68.1) والوكالة (50.9) بين النماذج التي تتّسع.
أعلى تصنيف إيلو في LMArena بين ما يتّسع: Gemma 4 31B 1441.7. وإيلو مقياس تفضيل بشري، لا مؤشر ذكاء.
مؤشرات Artificial Analysis وتصنيف إيلو في LMArena مقاييس مختلفة. والخانة الفارغة غير مقيسة، لا صفر. وأعلى محور لدى نموذج ما يُقاس بدرجاته هو، وليس ادّعاءً بتصدّره الفهرس.
نماذج مُقيَّمة تتّسع
| النموذج | عام | برمجة | وكيلي | تفضيل بشري | التكميم الذي يتّسع | غيبي بايت تقديريًا | الهامش |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8 27B | 52 | 68.1 | 50.9 | 1440.8 | Q5_K_M | 20.063 | 3.938 |
| Gemma 4 31B | 29.7 | 43.4 | 14.4 | 1441.7 | Q5_K_M | 22.106 | 1.894 |
| Olmo 3 32B Think | — | — | — | 1298.5 | Q4_K_M | 22.32 | 1.68 |
| Granite 4.1 8B | — | 9.5 | — | 1291.6 | F16 | 18.25 | 5.75 |
| Phi 4 | — | — | — | 1216.8 | Q8_0 | 17.438 | 6.563 |
- Hybrid: only 16 of 64 layers are Gated Attention. KV uses kvLayers=16, not nLayers=64. Measured Q4 is Unsloth UD-Q4_K_M, not a vanilla Q4_K_M.
تتّسع، وغير مُقيَّمة
- Muse Glimmer 30B — Q5_K_M, 21.756 GiB غير مُقيَّم رؤيةاستدلالأدوات
ما الذي تشتريه الترقية فعلًا
العنق هو ذاكرة المعالج الرسومي. وزيادة ذاكرة النظام لن تُحمِّل أوزانًا إضافية على هذه البطاقة.
| غيبي بايت تقديريًا | يفتح | مثال | سعر القائمة |
|---|---|---|---|
| 32 GiB | Qwen3.8 27B — Q8_0النموذج نفسه، بتكميم أعلى | GeForce RTX 5090 (32 GiB) | يبدأ من 1999 دولارًا |
النموذج التالي الأعلى تقييمًا في الفهرس هو Kimi K3، وحتى عند Q4_K_M يطلب 1691.5 غيبي بايت. وهذه ليست بطاقة مكتبية.
NVIDIA 'Starting at' list prices as published 2026-08-25, not a store quote and not a used-market index. Street prices in August 2026 are often much higher (Tom's Hardware Newegg median RTX 5090 $4,699 vs $1,999 list). Last-gen 24 GB cards (4090, 3090) have no current NVIDIA starting-at in this file. Datacenter cards have no consumer list here. RAM DIMMs are not priced — they move weekly.
تستخدم الترقيات صيغة الاتساع نفسها المستخدمة في الترتيب. وأسعار القائمة هي أسعار NVIDIA «ابتداءً من»، بتاريخ 2026-08-25. وأسعار السوق أعلى في الغالب. ولا سعر قائمة هنا لبطاقات 24 غيغابايت المستعملة ولا لمعالجات مراكز البيانات. ووحدات الذاكرة غير مسعَّرة.
لا تتّسع، أو غير مُوصَّفة
- qwen/qwen3.8-2.4t-a95b — even Q4_K_M wants 1450.719 GiB; pool is 24 GiB
- moonshotai/kimi-k3 — even Q4_K_M wants 1691.5 GiB; pool is 24 GiB
- z-ai/glm-5.2 — even Q4_K_M wants 455.624 GiB; pool is 24 GiB
- moonshotai/kimi-k2.7-code — even Q4_K_M wants 604.75 GiB; pool is 24 GiB
- nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b — even Q4_K_M wants 333.063 GiB; pool is 24 GiB
- minimax/minimax-m3 — even Q4_K_M wants 259.405 GiB; pool is 24 GiB
- deepseek/deepseek-v4-pro — even Q4_K_M wants 967 GiB; pool is 24 GiB
- deepseek/deepseek-v4-flash — even Q4_K_M wants 172.465 GiB; pool is 24 GiB
- mistralai/mistral-small-2603 — even Q4_K_M wants 73.2 GiB; pool is 24 GiB
- deepseek/deepseek-v3.2 — even Q4_K_M wants 406.116 GiB; pool is 24 GiB
- openai/gpt-oss-120b — even Q4_K_M wants 72.201 GiB; pool is 24 GiB
- meta-llama/llama-4-maverick — even Q4_K_M wants 242.5 GiB; pool is 24 GiB
- meta-llama/llama-4-scout — even Q4_K_M wants 66.809 GiB; pool is 24 GiB
- cohere/command-a — even Q4_K_M wants 68.016 GiB; pool is 24 GiB
تفاصيل إضافية (اختياري)
لا يغيّر الترتيب. تحليل اختياري بالذكاء الاصطناعي لملاحظاتك في ضوء الأرقام أعلاه، بأقوى نماذج NVIDIA NIM.
كيف يُستخرج هذا الرقم
الأوزان: حجم GGUF المقيس متى توفّر لدينا، وإلا فإجمالي المعاملات × البتات لكل وزن ÷ 8. ويُعامَل Q4_K_M بوصفه 4.83 بت لكل معامل. وتحتسب ذاكرة نماذج MoE إجمالي المعاملات لا المعاملات النشطة.
ذاكرة KV المؤقتة، حين تكون هندسة الطبقات والرؤوس موثّقة: 2 × kvLayers × kvHeads × headDim × السياق × 2 بايت (FP16، دفعة 1). وتستخدم النماذج الهجينة عدد طبقات الانتباه لا كل الطبقات. وإذا غابت الهندسة تُحذف الذاكرة المؤقتة ويُصرَّح بذلك.
يضاف 1 غيبي بايت لـ CUDA وبيئة التشغيل. وتستخدم ذاكرة Apple الموحّدة ذاكرة النظام مجمّعًا. والتشغيل على المعالج المركزي وحده اتساع في الذاكرة، لا ادّعاء سرعة. ويُهمَل جيل DDR في حساب الاتساع؛ فهو يغيّر عرض النطاق لا ما إذا كانت الأوزان تستقر في الذاكرة.
المرشَّح هو صفوف الفهرس التي تحمل openWeights=true فقط. وتوجد 20 صفوف من هذا النوع، ولدى 20 منها أحجام موثّقة المصدر. وتُدرج النماذج غير المُقيَّمة التي تتّسع على حدة. والدرجة الأعلى لا تعني بديلًا مباشرًا.
نوع الذاكرة (DDR4/DDR5/LPDDR) ليس حقلًا. وهو لا يغيّر ما إذا كان النموذج يتّسع.