StableLM-2-1.6B TPS kalkulátor

Otevřít váhy Stability AI 1.6B parametry January 2024

Každá karta níže je hodnocena podle tohoto modelu na základě délky kontextu a minimální kvality, kterou si zvolíte. Rychlost je odhad pro jednotlivý požadavek, vypočítaná z paměťové šířky karty a velikosti modelu po kompresi..

Vypočteno pro tento model

818 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 22.4 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

2,060 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit StableLM-2-1.6B?

Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď

Délka kontextu tokeny

Delší konverzace potřebuje více paměti, což může tento model vytlačit z menších karet..

Minimální kvalita

Skrývá karty, které by se do modelu vešly pouze jeho stlačením pod tento bod.

Hledat karty

Paměť karty

Také zobrazit karty, které to nemohou spustit.

818 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
2,060 tok/s 1,236–3,297 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	2.5 GB	Q8_0	Pohodlný
2,060 tok/s 1,236–3,297 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	2.5 GB	Q8_0	Pohodlný
1,645 tok/s 987–2,633 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	2.5 GB	Q8_0	Pohodlný
1,645 tok/s 987–2,633 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	2.5 GB	Q8_0	Pohodlný
1,316 tok/s 790–2,105 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	2.5 GB	Q8_0	Pohodlný
1,259 tok/s 756–2,015 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	2.5 GB	Q8_0	Pohodlný
1,259 tok/s 756–2,015 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	2.5 GB	Q8_0	Pohodlný
1,205 tok/s 723–1,929 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	2.5 GB	Q8_0	Pohodlný
1,070 tok/s 642–1,712 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.5 GB	Q8_0	Pohodlný
1,070 tok/s 642–1,712 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.5 GB	Q8_0	Pohodlný
1,070 tok/s 642–1,712 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.5 GB	Q8_0	Pohodlný
1,015 tok/s 609–1,624 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	2.5 GB	Q8_0	Pohodlný
865 tok/s 519–1,385 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.5 GB	Q8_0	Pohodlný
865 tok/s 519–1,385 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	2.5 GB	Q8_0	Pohodlný
865 tok/s 519–1,385 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.5 GB	Q8_0	Pohodlný
865 tok/s 519–1,385 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.5 GB	Q8_0	Pohodlný
865 tok/s 519–1,385 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.5 GB	Q8_0	Pohodlný
659 tok/s 395–1,054 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	2.5 GB	Q8_0	Pohodlný
659 tok/s 395–1,054 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	2.5 GB	Q8_0	Pohodlný
549 tok/s 329–879 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	2.5 GB	Q8_0	Pohodlný
537 tok/s 322–860 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	2.5 GB	Q8_0	Pohodlný
525 tok/s 315–841 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	2.5 GB	Q8_0	Pohodlný
525 tok/s 315–841 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	2.5 GB	Q8_0	Pohodlný
525 tok/s 315–841 · nízká důvěra	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	2.5 GB	Q8_0	Pohodlný
525 tok/s 315–841 · nízká důvěra	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	2.5 GB	Q8_0	Pohodlný

Rychlosti jsou odhady pro jednoho žadatele — jednu konverzaci najednou — vypočítané z šířky pásma paměti, velikosti modelu a kvantizace. Skutečný průchod se liší s výkonem inference a jeho verzí. Čísla zveřejněná výrobci hardwaru měří mnoho simultánních požadavků a jsou mnohem vyšší..

Na záznamu

Plná specifikace

Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..

Původ

Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace: Stability AI
Typ organizace: Industry
Země: United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
Publikováno: 18 January 2024
Autoři: Stability AI Language Team

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména: Language
Úkol: Language modeling/generation
Přístup: Self-supervised learning

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

parametry: 1.6B
Výcviková data: 2,000,000,000,000 tokens

Výpočty pro trénink

Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.

Výpočty pro trénink: 1.9 × 10²² FLOP
Jak bylo ustanoveno: Operation counting

Tréninkový běh

Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.

Tréninkový hardware: NVIDIA A100 SXM4 40 GB
Používané čipy: 512
Příkon: 405.7 kW

Dostupnost

Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.

Hmotnosti: Open — downloadable
Přístup k modelu: Open weights (non-commercial)
Hugging Face: stabilityai

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Záznam důvěry: Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: Stable LM 2 1.6B
Nap poslední aktualizace: 28 November 2025

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží StableLM-2-1.6B

Seřazeno podle odhadovaných tokenů za sekundu, nejnovější karta první, kde se rychlosti shodují. Protože generování je omezeno šířkou pásma paměti, toto řazení následuje šířku pásma spíše než jakýkoli herní benchmark..

Nejmenší GPU, které ještě běží StableLM-2-1.6B

Nejlevnější cesta dovnitř, podle kapacity paměti. Těsný fit spustí model, ale nenechá nic navíc na delší konverzaci..

Co čísla znamenají

Hardwareová stránka

Minimum karta

Tesla C1080

Potřeba paměti

2.5 GB

Nejrychlejší

2,060 tok/s

StableLM-2-1.6B dosahuje počtu parametrů 1.6B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 818.

Na nízkém konci se to řeší pomocí Tesla C1080, s kapacitou VRAM 4 GB, spuštění na kompresi Q8_0 a vyrábějí kolem 22.4 tokenů za sekundu

Nejrychlejší, jak to pro to počítáme, je B200, generování přibližně 2,060 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Odkud to přišlo

StableLM-2-1.6B byl zveřejněn Stability AI, v zemi zaznamenané jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, během January 2024. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation.

Otevřené váhy jsou to, co dává této stránce místo v kalkulátoru spíše než pouze v katalogu: je to model, který můžeš skutečně držet. Na Hugging Face je publikováno pod organizací stabilityai.

Porozumění rychlostem

Polovina karet, které to drží, zvládne více než 57.9 tokens za sekundu. Překračující rychlost čtení rovnou: 794 z nich

Je to hustý model, takže každý parametr je čten pro každý token vyprodukovaný. To dělá rychlost téměř přesně sledovat paměťovou šířku pásma — karta s dvojnásobnou šířkou pásma generuje přibližně dvojnásobně rychle.

Bez rozložení pozornosti v záznamu je sloupec paměti přibližný. Je dost blízko na to, aby se podle něj vybralo hardware, a je nejméně spolehlivý při dlouhém kontextu.

Jak bylo trénováno

Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 1.9 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100 SXM4 40 GB. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Tréninková sada běžela na přibližně 2,000,000,000,000 tokeny textu

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro StableLM-2-1.6B

Stůl výše již posoudil každou kartu, pro kterou máme specifikace, proti tomuto modelu. Dostání se k vaší odpovědi trvá šest kroků.

01

Začněte od sloupce paměti

Tabulka uvádí každou kartu, která je schopna pojmout StableLM-2-1.6B, potřebující kolem 2.5 GB při kompresi Q8_0. Kapacita je brána — karta buď ji má, nebo ne.
02

Přizpůsobte kontext svému skutečnému použití

Konverzace také zabírá MEMORY a roste, jak pokračuje. Nastavte posuvník na délku, kterou očekáváte, protože při dlouhém CONTEXT může být KARTA, která snadno zvládá krátké dotazy, odmítnuta. StableLM-2-1.6B.
03

Nastavte minimální kvalitu

Každá KARTA spouští nejméně komprimovanou kopii, kterou může udržet., dosahující komprese Q8_0 na nejmenší kartě, která se vejde. Nastavení minimální kvality odstraňuje karty, které pouze splňují tuto kvalitu tím, že ji dále stlačují více, než byste chtěli, a udržuje srovnání na jedné úrovni.
04

Hodnoťte podle propustnosti spíše než podle specifikace

Rychlostní řazení je v podstatě řazením podle šířky pásma paměti, pro StableLM-2-1.6B. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 2,060 tok/s
05

Přečtěte si poslední sloupec fit

Sloupec vhodnosti odděluje karty, které to jen tak tak zvládají, od těch, které mají místo navíc, v případě StableLM-2-1.6B. Pohodlný znamená, že můžete později zvětšit kontext. Ten rozdíl má větší význam než pár tokenů za sekundu, takže kupte pro pohodlné, pokud to očekáváte.
06

Podívejte se, co dalšího ta karta spouští

Sledování KARTY až na její vlastní stránku ukazuje každý jiný model, který může držet, což je otázka, která následuje, jakmile se rozhodnete pro StableLM-2-1.6B.

Odpovědi

StableLM-2-1.6B — běžné otázky

StableLM-2-1.6B— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Pouze přenosem, což je obvykle falešná ekonomika: část držená v paměti systému zpomaluje celé to. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

StableLM-2-1.6B— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Druhá karta přibližně zdvojnásobí dostupnou paměť, ale ne rychlost generování. Počet, který je již schopen ji spustit sám: 818. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

StableLM-2-1.6B— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Každá KARTA je zobrazena, jak běží nejméně komprimovaná kopie, kterou může udržet. Počet různých úrovní komprese napříč KARTAMI, které ji vejít: 1. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

StableLM-2-1.6B— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Toto jsou odhady s reálnými chybami a kterýkoli z nich může rozumně spadnout kamkoli v jeho publikovaném rozmezí v závislosti na tom, který run AI model použijete. Nejrychlejší výsledek zde: 1,236–3,297 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

StableLM-2-1.6B— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Tesla C1080, s kapacitou VRAM 4 GB. Spouští model při kompresi Q8_0 používající přibližně 2.5 GB, a produkuje přibližně 22.4 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 818.

StableLM-2-1.6B— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 2,060 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 794.

StableLM-2-1.6B— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 2.5 GB při kompresi Q8_0, která je ta nejmenší karta, která to používá. Méně komprese vyžaduje více: čísla ve sloupci paměti výše jsou přepočítána pro každou kartu, protože každá drží nejméně komprimovanou verzi, kterou může.

StableLM-2-1.6B— mohu to spustit na GPU držící 8 GB?

Ano. GPU kartu CMP 170HX 8 GB, držení 8 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 2.5 GB a generováním zhruba 384 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

StableLM-2-1.6B— mohu to spustit na GPU držící 12 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 3080 Ti, držení 12 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 2.5 GB a generováním zhruba 235 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

StableLM-2-1.6B— mohu to spustit na GPU držící 16 GB?

Ano. GPU kartu Tesla V100 SXM2 16 GB, držení 16 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 2.5 GB a generováním zhruba 291 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

StableLM-2-1.6B— mohu to spustit na GPU držící 24 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 5090 D V2, držení 24 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 2.5 GB a generováním zhruba 345 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

StableLM-2-1.6B— Je to OPEN SOURCE?

Jeho váhy jsou zveřejněny, takže si je lze stáhnout a spustit na vlastním hardwaru. Všimněte si, že open WEIGHTS není totéž co open SOURCE v plném smyslu — neříká nic o tréninkových datech, tréninkovém kódu nebo obchodních podmínkách připojených.

StableLM-2-1.6B— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 1.6B. Table under Model Architecture gives exact parameter count. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

StableLM-2-1.6B— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Stability AI, zakládající se na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizace zařazená jako industry.

StableLM-2-1.6B— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v January 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

StableLM-2-1.6B— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.

StableLM-2-1.6B— kde si to mohu stáhnout?

Jeho váhy jsou publikovány na Hugging Face, pod organizací stabilityai. Na našem webu nenabízíme soubory modelů — tento web vypočítává, jaký hardware je potřebný pro jejich spuštění.

StableLM-2-1.6B— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 1.9 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100 SXM4 40 GB. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 28 November 2025

Druhý směr

Díváte se na to z druhé strany?

Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.

Všechny AI modely