MuggleMath TPS kalkulátor

Otevřít váhy University of Science and Technology of China (USTC),Alibaba 70B parametry November 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

61 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

A100 PCIe 40 GB

40 GB · Q3_K_M · 25.5 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

48.4 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit MuggleMath?

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.

61 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
48.4 tok/s 29–77 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	75.6 GB	Q8_0	Pohodlný
48.4 tok/s 29–77 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	75.6 GB	Q8_0	Pohodlný
38.7 tok/s 23–62 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	75.6 GB	Q8_0	Pohodlný
38.7 tok/s 23–62 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	75.6 GB	Q8_0	Pohodlný
30.9 tok/s 19–49 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	75.6 GB	Q8_0	Pohodlný
29.6 tok/s 18–47 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	75.6 GB	Q8_0	Pohodlný
29.6 tok/s 18–47 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	75.6 GB	Q8_0	Pohodlný
29.5 tok/s 18–47 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	59.3 GB	Q6_K	Pohodlný
29.5 tok/s 18–47 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	59.3 GB	Q6_K	Pohodlný
28.3 tok/s 17–45 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	75.6 GB	Q8_0	Pohodlný
26.1 tok/s 16–42 · nízká důvěra	GRID A100B NVIDIA	48 GB	1,870 GB/s	May 2020	43.0 GB	Q4_K_M	Těsný
25.5 tok/s 15–41 · nízká důvěra	A100 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Jun 2020	34.9 GB	Q3_K_M	Těsný
25.5 tok/s 15–41 · nízká důvěra	A100 SXM4 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	May 2020	34.9 GB	Q3_K_M	Těsný
25.5 tok/s 15–41 · nízká důvěra	A800 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Nov 2022	34.9 GB	Q3_K_M	Těsný
25.1 tok/s 15–40 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	75.6 GB	Q8_0	Pohodlný
25.1 tok/s 15–40 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	75.6 GB	Q8_0	Pohodlný
25.1 tok/s 15–40 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	75.6 GB	Q8_0	Pohodlný
23.8 tok/s 14–38 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	75.6 GB	Q8_0	Těsný
21.8 tok/s 13–35 · nízká důvěra	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	51.2 GB	Q5_K_M	Těsný
20.3 tok/s 12–33 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	75.6 GB	Q8_0	Těsný
20.3 tok/s 12–33 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	75.6 GB	Q8_0	Těsný
20.3 tok/s 12–33 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	75.6 GB	Q8_0	Těsný
18.7 tok/s 11–30 · nízká důvěra	RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA	48 GB	1,340 GB/s	Mar 2025	43.0 GB	Q4_K_M	Těsný
17.9 tok/s 11–29 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	59.3 GB	Q6_K	Pohodlný
17.9 tok/s 11–29 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	59.3 GB	Q6_K	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: University of Science and Technology of China (USTC),Alibaba
Typ organizace: Academia,Industry
Země: China
Publikováno: 1 November 2023
Autoři: Chengpeng Li, Zheng Yuan, Hongyi Yuan, Guanting Dong, Keming Lu, Jiancan Wu, Chuanqi Tan, Xiang Wang, Chang Zhou

Co to dělá

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

Doména: Language, Mathematics
Úkol: Language modeling/generation, Chat
Základní model: Llama 2-70B

Velikost

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

parametry: 70B
Výcviková data: tokens
Epochy: 3

Tréninkový běh

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

Tréninkový hardware: NVIDIA A100
Používané čipy: 32
Příkon: 25.4 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 (unrestricted)
Tréninkový kód: Open source

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: Query and Response Augmentation Cannot Help Out-of-domain Math Reasoning Generalization
Nap poslední aktualizace: 28 November 2025

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží MuggleMath

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 MuggleMath

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

Co čísla znamenají

Hardwareová stránka

Minimum karta

A100 PCIe 40 GB

Potřeba paměti

34.9 GB

Nejrychlejší

48.4 tok/s

MuggleMath dosahuje počtu parametrů 70B. To dává nad spotřebitelský hardware, do oblasti, kde je karta kupována za tímto účelem spíše než přepracována pro něj. Počet karet, které sledujeme a které to mohou pojmout: 61.

Na nízkém konci se to řeší pomocí A100 PCIe 40 GB, s kapacitou VRAM 40 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 25.5 tokenů za sekundu

Špičkový model je B200, generování přibližně 48.4 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

O tomto modelu

MuggleMath byl zveřejněn University of Science and Technology of China (USTC),Alibaba, v zemi zaznamenané jako China, během November 2023. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia,Industry.

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

Místo toho, aby byl trénován od nuly, je odvozen z Llama 2-70B. Většina modelů na této úrovni je přizpůsobena z existující základny namísto toho, aby byla vytvořena od nuly.

Zveřejněné váhy znamenají, že model běží na vašem stroji, nikoli na stroji někoho jiného, což činí otázku ohledně hardwaru níže odpovídatelnou.

Jak rychle to běží a proč

Polovina karet, které to drží, zvládne více než 17.1 tokens za sekundu. Překračující rychlost čtení rovnou: 50 z nich

Každá váha se účastní každého tokenu zde, takže šířka pásma je celá historie: hodnocení níže je ve skutečnosti hodnocením propustnosti paměti.

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.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro MuggleMath

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 MuggleMath, potřebující kolem 34.9 GB při kompresi Q3_K_M. Tato čísla, nikoli hlavní výkon karty, rozhodují o tom, zda běží.
02

Nastavte délku kontextu, se kterou budete pracovat

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. MuggleMath.
03

Rozhodněte, jaké množství komprese přijmete

Každá KARTA spouští nejméně komprimovanou kopii, kterou může udržet., dosahující komprese Q3_K_M 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

Srovnejte TPS, ne specifikace

Seřaďte podle rychlosti, abyste viděli, jak si karty vedou. MuggleMath. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 48.4 tok/s
05

Podívejte se na rezervu, ne jen na padnutí

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

Otevřete kartu, na které jste se usadili.

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

Odpovědi

MuggleMath — běžné otázky

MuggleMath— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností University of Science and Technology of China (USTC),Alibaba, zakládající se na China, organizace zařazená jako academia,Industry.

MuggleMath— Kdy byl vydán?

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

MuggleMath— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, Mathematics, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Chat. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

MuggleMath— kde si to mohu stáhnout?

Váhy jsou zveřejněny, i když nemáme odkaz na repozitář. Tato stránka vypočítává hardwarové požadavky spíše než aby hostila modelové soubory.

MuggleMath— 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 14.2 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

MuggleMath— 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: 61. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

MuggleMath— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Protože se kapacita liší, liší se i to, jak moc musí být stlačena. Počet odlišných úrovní v tabulce výše: 5. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

MuggleMath— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Jsou vypočítány ze specifikací spíše než měřeny a každá má určité rozmezí. Jeden příklad: 29–77 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

MuggleMath— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je A100 PCIe 40 GB, s kapacitou VRAM 40 GB. Spouští model při kompresi Q3_K_M používající přibližně 34.9 GB, a produkuje přibližně 25.5 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 61.

MuggleMath— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 48.4 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 50.

MuggleMath— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 34.9 GB při kompresi Q3_K_M, 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.

MuggleMath— 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.

MuggleMath— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 70B. model: Apache 2 https://huggingface.co/OFA-Sys/MuggleMath_7B code: undefined license https://github.com/OFA-Sys/gsm8k-ScRel?tab=readme-ov-file#readme. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

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