CRYSTALCODER TPS kalkulátor

Otevřít váhy Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI),Petuum,University of Southern California,Carnegie Mellon University (CMU),University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC),University of California San Diego,LLM360 6.7B parametry December 2023

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

589 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Tesla K20c

5 GB · IQ4_XS · 27.4 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

506 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit CRYSTALCODER?

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.

589 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
506 tok/s 303–809 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	7.9 GB	Q8_0	Pohodlný
506 tok/s 303–809 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	7.9 GB	Q8_0	Pohodlný
404 tok/s 242–646 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	7.9 GB	Q8_0	Pohodlný
404 tok/s 242–646 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	7.9 GB	Q8_0	Pohodlný
323 tok/s 194–517 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	7.9 GB	Q8_0	Pohodlný
309 tok/s 185–495 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	7.9 GB	Q8_0	Pohodlný
309 tok/s 185–495 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	7.9 GB	Q8_0	Pohodlný
296 tok/s 178–473 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	7.9 GB	Q8_0	Pohodlný
263 tok/s 158–420 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	7.9 GB	Q8_0	Pohodlný
263 tok/s 158–420 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	7.9 GB	Q8_0	Pohodlný
263 tok/s 158–420 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	7.9 GB	Q8_0	Pohodlný
249 tok/s 149–399 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	7.9 GB	Q8_0	Pohodlný
212 tok/s 127–340 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	7.9 GB	Q8_0	Pohodlný
212 tok/s 127–340 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	7.9 GB	Q8_0	Pohodlný
212 tok/s 127–340 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	7.9 GB	Q8_0	Pohodlný
212 tok/s 127–340 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	7.9 GB	Q8_0	Pohodlný
212 tok/s 127–340 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	7.9 GB	Q8_0	Pohodlný
162 tok/s 97–259 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	7.9 GB	Q8_0	Pohodlný
162 tok/s 97–259 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	7.9 GB	Q8_0	Pohodlný
137 tok/s 82–219 · nízká důvěra	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.3 GB	Q6_K	Těsný
135 tok/s 81–216 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	7.9 GB	Q8_0	Pohodlný
132 tok/s 79–211 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	7.9 GB	Q8_0	Pohodlný
129 tok/s 77–206 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	7.9 GB	Q8_0	Pohodlný
129 tok/s 77–206 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	7.9 GB	Q8_0	Pohodlný
129 tok/s 77–206 · nízká důvěra	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	7.9 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: Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI),Petuum,University of Southern California,Carnegie Mellon University (CMU),University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC),University of California San Diego,LLM360
Typ organizace: Academia,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Research collective
Země: United Arab Emirates, United States of America
Publikováno: 11 December 2023
Autoři: Zhengzhong Liu, Aurick Qiao, Willie Neiswanger, Hongyi Wang, Bowen Tan, Tianhua Tao, Junbo Li, Yuqi Wang, Suqi Sun, Omkar Pangarkar, Richard Fan, Yi Gu, Victor Miller, Yonghao Zhuang, Guowei He, Haonan Li, Fajri Koto, Liping Tang, Nikhil Ranjan, Zhiqiang Shen, Xuguang Ren, Roberto Iriondo, Cun Mu, Zhiting Hu, Mark Schulze, Preslav Nakov, Tim Baldwin, Eric P. Xing

Co to dělá

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

Doména: Language
Úkol: Language modeling/generation, Question answering, Code generation

Velikost

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

parametry: 6.7B
Výcviková data: 1,382,000,000,000 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: 5.6 × 10²² FLOP
Jak bylo ustanoveno: Operation counting

Tréninkový běh

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

Cloudový poskytovatel: Cerebras
Datové centrum: CRYSTALCODER is trained on the Cerebras Condor Galaxy 1 (CG-1), a 4 exaFLOPS, 54 million core, 64-node cloud AI supercomputer

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 (unrestricted)
Tréninkový kód: Open source
Hugging Face: LLM360

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: LLM360: Towards Fully Transparent Open-Source LLMs
Nap poslední aktualizace: 28 November 2025

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží CRYSTALCODER

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 CRYSTALCODER

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

Co čísla znamenají

Co je potřeba k provozování tohoto modelu

Minimum karta

Tesla K20c

Potřeba paměti

4.4 GB

Nejrychlejší

506 tok/s

CRYSTALCODER dosahuje počtu parametrů 6.7B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 589.

Nejmenší karta, která to pojme, je Tesla K20c, s kapacitou VRAM 5 GB, spuštění na kompresi IQ4_XS a vyrábějí kolem 27.4 tokenů za sekundu

Nejrychlejší, jak to pro to počítáme, je B200, generování přibližně 506 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Co je tento MODEL

CRYSTALCODER byl zveřejněn Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI),Petuum,University of Southern California,Carnegie Mellon University (CMU),University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC),University of California San Diego,LLM360, v zemi zaznamenané jako United Arab Emirates, během December 2023. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Research collective.

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

Protože byly jeho váhy uvolněny, nic ohledně jeho spuštění nezávisí na dostupnosti poskytovatele - je to vaše, jakmile je stáhnuto. Na Hugging Face je publikováno pod organizací LLM360.

Co rozhoduje o rychlosti

Polovina karet, které to drží, zvládne více než 27.3 tokenů za sekundu 562 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.

Paměť zde je odhadována podle velikosti, spíše než aby byla vypočtena z architektury, která není pro tento model zaznamenána — čísla jsou spíše indikativní než přesná.

Trénink a původ

Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 5.6 × 10²² FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Trénink spotřeboval korpus kolem 1,382,000,000,000 tokeny textu

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro CRYSTALCODER

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

Začněte od toho, co skutečně potřebuje, což je požadavek na CRYSTALCODER, potřebující kolem 4.4 GB při kompresi IQ4_XS. Kapacita je brána — karta buď ji má, nebo ne.
02

Přizpůsobte kontext svému skutečnému použití

Nastavte kontext na to, co skutečně použijete. Cache roste s konverzací a to je obvyklý důvod, proč karta, která se zdála v pořádku, přestane vejít. CRYSTALCODER.
03

Vyberte, jak moc to budete komprimovat.

Každá KARTA spouští nejméně komprimovanou kopii, kterou může udržet., dosahující komprese IQ4_XS 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 CRYSTALCODER. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 506 tok/s
05

Přečtěte si poslední sloupec fit

Tight fit běží, ale nenechává nic navíc pro delší konverzaci, v případě CRYSTALCODER. 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

Zkontrolujte kartu z druhé strany

Každá stránka karty opakuje tento postup pro každý model, který máme, a odpovídá na to, k čemu je hardware dobrý kromě CRYSTALCODER.

Odpovědi

CRYSTALCODER — běžné otázky

CRYSTALCODER— 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 7.9 GB a generováním zhruba 57.7 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

CRYSTALCODER— 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 7.9 GB a generováním zhruba 71.4 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

CRYSTALCODER— 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 7.9 GB a generováním zhruba 84.7 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

CRYSTALCODER— 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.

CRYSTALCODER— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 6.7B. 6.7B We used the exact same model architecture as LLaMA 7B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

CRYSTALCODER— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI),Petuum,University of Southern California,Carnegie Mellon University (CMU),University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC),University of California San Diego,LLM360, zakládající se na United Arab Emirates, organizace zařazená jako academia,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Research collective.

CRYSTALCODER— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v December 2023. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

CRYSTALCODER— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Question answering, Code generation. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.

CRYSTALCODER— kde si to mohu stáhnout?

Jeho váhy jsou publikovány na Hugging Face, pod organizací LLM360. Na našem webu nenabízíme soubory modelů — tento web vypočítává, jaký hardware je potřebný pro jejich spuštění.

CRYSTALCODER— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 5.6 × 10²² FLOP. 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.

CRYSTALCODER— 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. Nejbližší nepřesnost, kterou vypočítáme, zaostává o 1.2 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

CRYSTALCODER— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Dvě karty koupit paměť spíše než rychlost, což záleží pouze pokud jedna karta to nemůže udržet. Číslo, které může: 589. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

CRYSTALCODER— 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: 4. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

CRYSTALCODER— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Každé číslo je odvozeno od šířky pásma VRAM a velikosti modelu, není benchmarkováno, což je důvod, proč je každé publikováno jako rozsah spíše než jako jediné číslo. Jeden příklad: 303–809 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

CRYSTALCODER— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Tesla K20c, s kapacitou VRAM 5 GB. Spouští model při kompresi IQ4_XS používající přibližně 4.4 GB, a produkuje přibližně 27.4 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 589.

CRYSTALCODER— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 506 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 562.

CRYSTALCODER— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 4.4 GB při kompresi IQ4_XS, 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.

CRYSTALCODER— mohu to spustit na GPU držící 8 GB?

Ano. GPU kartu CMP 170HX 8 GB, držení 8 GB, provozuje ho při kompresi Q6_K, používající přibližně 6.3 GB a generováním zhruba 137 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

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