Baichuan2-13B TPS kalkulátor

Otevřít váhy Baichuan 13B parametry September 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

509 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Xeon Phi 5110P

8 GB · Q3_K_M · 18.3 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

261 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit Baichuan2-13B?

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.

509 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
261 tok/s 156–417 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	14.6 GB	Q8_0	Pohodlný
261 tok/s 156–417 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	14.6 GB	Q8_0	Pohodlný
208 tok/s 125–333 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	14.6 GB	Q8_0	Pohodlný
208 tok/s 125–333 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	14.6 GB	Q8_0	Pohodlný
166 tok/s 100–266 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	14.6 GB	Q8_0	Pohodlný
159 tok/s 96–255 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	14.6 GB	Q8_0	Pohodlný
159 tok/s 96–255 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	14.6 GB	Q8_0	Pohodlný
152 tok/s 91–244 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	14.6 GB	Q8_0	Pohodlný
135 tok/s 81–217 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	14.6 GB	Q8_0	Pohodlný
135 tok/s 81–217 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	14.6 GB	Q8_0	Pohodlný
135 tok/s 81–217 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	14.6 GB	Q8_0	Pohodlný
131 tok/s 79–210 · nízká důvěra	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.1 GB	Q3_K_M	Těsný
128 tok/s 77–205 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	14.6 GB	Q8_0	Pohodlný
117 tok/s 70–188 · nízká důvěra	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.6 GB	Q4_K_M	Těsný
109 tok/s 66–175 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	14.6 GB	Q8_0	Pohodlný
109 tok/s 66–175 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	14.6 GB	Q8_0	Pohodlný
109 tok/s 66–175 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	14.6 GB	Q8_0	Pohodlný
109 tok/s 66–175 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	14.6 GB	Q8_0	Pohodlný
109 tok/s 66–175 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	14.6 GB	Q8_0	Pohodlný
83.4 tok/s 50–133 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	14.6 GB	Q8_0	Pohodlný
83.4 tok/s 50–133 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	14.6 GB	Q8_0	Pohodlný
69.5 tok/s 42–111 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	14.6 GB	Q8_0	Pohodlný
68.0 tok/s 41–109 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	14.6 GB	Q8_0	Pohodlný
67.5 tok/s 41–108 · nízká důvěra	RTX A5000-8Q NVIDIA	8 GB	768 GB/s	Apr 2021	7.1 GB	Q3_K_M	Těsný
66.5 tok/s 40–106 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	14.6 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: Baichuan
Typ organizace: Industry
Země: China
Publikováno: 6 September 2023
Autoři: Aiyuan Yang, Bin Xiao, Bingning Wang, Borong Zhang, Ce Bian, Chao Yin, Chenxu Lv, Da Pan, Dian Wang, Dong Yan, Fan Yang, Fei Deng, Feng Wang, Feng Liu, Guangwei Ai, Guosheng Dong, Haizhou Zhao, Hang Xu, Haoze Sun, Hongda Zhang, Hui Liu, Jiaming Ji, Jian Xie, JunTao Dai, Kun Fang, Lei Su, Liang Song, Lifeng Liu, Liyun Ru, Luyao Ma, Mang Wang, Mickel Liu, MingAn Lin, Nuolan Nie, Peidong Guo, Ruiyang…

Co to dělá

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

Doména: Language
Úkol: Chat

Velikost

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

parametry: 13B
Výcviková data: 2,600,000,000,000 tokens
Epochy: 1

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: 2 × 10²³ FLOP
Jak bylo ustanoveno: Operation counting

Tréninkový běh

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

Používané čipy: 1,024
Využití hardwaru: HFU 57.7%

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 (restricted use)
Tréninkový kód: Unreleased

Jak je to klasifikováno

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

Pravděpodobně nad 10²³ FLOP: Yes
Záznam důvěry: Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: Baichuan 2: Open Large-scale Language Models
Nap poslední aktualizace: 28 November 2025

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží Baichuan2-13B

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 Baichuan2-13B

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

Co čísla znamenají

Hardwarové požadavky v praxi

Minimum karta

Xeon Phi 5110P

Potřeba paměti

7.1 GB

Nejrychlejší

261 tok/s

Baichuan2-13B dosahuje počtu parametrů 13B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 509.

Vstupní bod je Xeon Phi 5110P, s kapacitou VRAM 8 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 18.3 tokenů za sekundu

Nejrychlejší výsledek pochází z B200, generování přibližně 261 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Co je tento MODEL

Baichuan2-13B byl zveřejněn Baichuan, v zemi zaznamenané jako China, během September 2023. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol chat.

Váhy jsou zveřejněny, takže si je můžete stáhnout a spustit na své vlastní hardwaru neomezeně, offline, bez připojeného účtu.

Co rozhoduje o rychlosti

Mediánový výsledek je kolem 21.2 tokens za sekundu. Překračující rychlost čtení rovnou: 459 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.

Jeho vnitřní architektura není v evidenci, takže paměť je přibližně odhadnuta z počtu parametrů a označena odpovídajícím způsobem. Očekávejte, že skutečná čísla se budou lišit, zejména u dlouhého kontextu.

Co bylo zapotřebí k jeho vybudování

Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 2 × 10²³ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Trénink spotřeboval korpus kolem 2,600,000,000,000 tokeny textu

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Baichuan2-13B

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

01

Zkontrolujte, co to potřebuje před čímkoli jiným.

Začněte od toho, co skutečně potřebuje, což je požadavek na Baichuan2-13B, potřebující kolem 7.1 GB při kompresi Q3_K_M. Tato čísla, nikoli hlavní výkon karty, rozhodují o tom, zda běží.
02

Rozhodněte, jak dlouho vaše konverzace běží

Delší konverzace spotřebovávají paměť navíc k tomu, co potřebují váhy. Posuňte jezdec na svou skutečnou pracovního délku, než důvěřujete jakémukoliv řádku pro Baichuan2-13B.
03

Vyberte, jak moc to budete komprimovat.

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

Hodnocení podle tokenů za sekundu následuje šířku paměti spíše než počty jader, pro Baichuan2-13B. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 261 tok/s
05

Zkontrolujte verdikt o vhodnosti před koupí

Sloupec vhodnosti odděluje karty, které to jen tak tak zvládají, od těch, které mají místo navíc, v případě Baichuan2-13B. 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 Baichuan2-13B.

Odpovědi

Baichuan2-13B — běžné otázky

Baichuan2-13B— 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: 5. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

Baichuan2-13B— 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: 156–417 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

Baichuan2-13B— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Xeon Phi 5110P, s kapacitou VRAM 8 GB. Spouští model při kompresi Q3_K_M používající přibližně 7.1 GB, a produkuje přibližně 18.3 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 509.

Baichuan2-13B— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 261 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 459.

Baichuan2-13B— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 7.1 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.

Baichuan2-13B— mohu to spustit na GPU držící 8 GB?

Ano. GPU kartu CMP 170HX 8 GB, držení 8 GB, provozuje ho při kompresi Q3_K_M, používající přibližně 7.1 GB a generováním zhruba 131 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

Baichuan2-13B— mohu to spustit na GPU držící 12 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 3080 Ti, držení 12 GB, provozuje ho při kompresi Q5_K_M, používající přibližně 10.1 GB a generováním zhruba 53.1 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

Baichuan2-13B— mohu to spustit na GPU držící 16 GB?

Ano. GPU kartu Tesla V100 SXM2 16 GB, držení 16 GB, provozuje ho při kompresi Q6_K, používající přibližně 11.6 GB a generováním zhruba 53.5 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Baichuan2-13B— 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 14.6 GB a generováním zhruba 43.7 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Baichuan2-13B— 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.

Baichuan2-13B— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 13B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Baichuan2-13B— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Baichuan, zakládající se na China, organizace zařazená jako industry.

Baichuan2-13B— Kdy byl vydán?

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

Baichuan2-13B— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol chat. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

Baichuan2-13B— 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.

Baichuan2-13B— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 2 × 10²³ 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.

Baichuan2-13B— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Může být rozdělen mezi GPU kartu a systémovou paměť, ale v tomto případě se generuje bolestivě pomalu. Nejbližší nepřesnost, kterou vypočítáme, zaostává o 3.2 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

Baichuan2-13B— 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: 509. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

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