30B-Lazarus TPS kalkulátor

Otevřít váhy Caldera AI 30B parametry May 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

132 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

RTX A4500

20 GB · IQ4_XS · 22.2 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

113 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit 30B-Lazarus?

Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď

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

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

132 karty odpovídají

Vypočítávání
Potřebuje Kvantisace Pohodlné
113 tok/s

68–181 · nízká důvěra

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 32.8 GB Q8_0 Pohodlný
113 tok/s

68–181 · nízká důvěra

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 32.8 GB Q8_0 Pohodlný
90.2 tok/s

54–144 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 32.8 GB Q8_0 Pohodlný
90.2 tok/s

54–144 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 32.8 GB Q8_0 Pohodlný
72.1 tok/s

43–115 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 32.8 GB Q8_0 Pohodlný
69.0 tok/s

41–110 · nízká důvěra

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 32.8 GB Q8_0 Pohodlný
69.0 tok/s

41–110 · nízká důvěra

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 32.8 GB Q8_0 Pohodlný
66.1 tok/s

40–106 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 32.8 GB Q8_0 Pohodlný
58.6 tok/s

35–94 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 32.8 GB Q8_0 Pohodlný
58.6 tok/s

35–94 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 32.8 GB Q8_0 Pohodlný
58.6 tok/s

35–94 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 32.8 GB Q8_0 Pohodlný
55.6 tok/s

33–89 · nízká důvěra

H100 NVL 94 GB NVIDIA 94 GB 3,940 GB/s Mar 2023 32.8 GB Q8_0 Pohodlný
47.4 tok/s

28–76 · nízká důvěra

H100 PCIe 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 32.8 GB Q8_0 Pohodlný
47.4 tok/s

28–76 · nízká důvěra

H100 SXM5 80 GB NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Oct 2022 32.8 GB Q8_0 Pohodlný
47.4 tok/s

28–76 · nízká důvěra

H100 SXM5 94 GB NVIDIA 94 GB 3,360 GB/s Mar 2023 32.8 GB Q8_0 Pohodlný
47.4 tok/s

28–76 · nízká důvěra

H100 SXM5 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 32.8 GB Q8_0 Pohodlný
47.4 tok/s

28–76 · nízká důvěra

H800 SXM5 NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Mar 2023 32.8 GB Q8_0 Pohodlný
43.7 tok/s

26–70 · nízká důvěra

GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA 24 GB 1,340 GB/s Aug 2025 18.8 GB Q4_K_M Těsný
39.8 tok/s

24–64 · nízká důvěra

A30X NVIDIA 24 GB 1,220 GB/s Apr 2021 18.8 GB Q4_K_M Těsný
38.4 tok/s

23–61 · nízká důvěra

DRIVE A100 PROD NVIDIA 32 GB 1,870 GB/s May 2020 25.8 GB Q6_K Těsný
38.4 tok/s

23–61 · nízká důvěra

GRID A100A NVIDIA 32 GB 1,870 GB/s May 2020 25.8 GB Q6_K Těsný
36.7 tok/s

22–59 · nízká důvěra

GeForce RTX 5090 NVIDIA 32 GB 1,790 GB/s Jan 2025 25.8 GB Q6_K Těsný
36.7 tok/s

22–59 · nízká důvěra

GeForce RTX 5090 D NVIDIA 32 GB 1,790 GB/s Jan 2025 25.8 GB Q6_K Těsný
36.1 tok/s

22–58 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI250 AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 32.8 GB Q8_0 Pohodlný
36.1 tok/s

22–58 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI250X AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 32.8 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
Caldera AI
Typ organizace
Research collective
Publikováno
27 May 2023

Co to dělá

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

Doména
Language
Úkol
Language modeling/generation, Question answering

Velikost

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

parametry
30B
Výcviková data
tokens

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)
Tréninkový kód
Unreleased

"same as Llama model license. Research purposes only, not for commercial use". https://huggingface.co/CalderaAI/30B-Lazarus

Hugging Face
CalderaAI

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
30B-Lazarus
Nap poslední aktualizace
28 November 2025

Extrémy

Co čísla znamenají

Hardwareová stránka

Minimum karta

RTX A4500

Potřeba paměti

17.1 GB

Nejrychlejší

113 tok/s

30B-Lazarus dosahuje počtu parametrů 30B. To přistane v oblasti, kterou může zvládnout seriózní desktopová KARTA, jakmile jsou VÁHY zkomprimovány. Počet KARET, které sledujeme a které to mohou spustit: 132.

Na nízkém konci se to řeší pomocí RTX A4500, s kapacitou VRAM 20 GB, spuštění na kompresi IQ4_XS a vyrábějí kolem 22.2 tokenů za sekundu

Nejrychlejší výsledek pochází z B200, generování přibližně 113 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Pozadí

30B-Lazarus byl zveřejněn Caldera AI, během May 2023. Vychází z organizace, která je kategorizována jako research collective.

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

Váhy jsou zveřejněny, takže si je můžete stáhnout a spustit na své vlastní hardwaru neomezeně, offline, bez připojeného účtu. Na Hugging Face je publikováno pod organizací CalderaAI.

Čtení čísel propustnosti

Uprostřed rozsahu se nachází každá karta, která to dokáže spustit, na 22.0 tokens za sekundu. Překračující rychlost čtení rovnou: 104 z nich

Být hustý, čte vše sám po tokenu, což je důvod, proč pořadí podle rychlosti níže úzce následuje pořadí podle šířky pásma VRAM.

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.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro 30B-Lazarus

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

  1. 01

    Přečtěte si nejprve číslo paměti

    Tabulka uvádí každou kartu, která je schopna pojmout 30B-Lazarus, potřebující kolem 17.1 GB při kompresi IQ4_XS. Kapacita je brána — karta buď ji má, nebo ne.

  2. 02

    Rozhodněte, jak dlouho vaše konverzace běží

    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. 30B-Lazarus.

  3. 03

    Rozhodněte, jaké množství komprese přijmete

    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.

  4. 04

    Hodnoťte podle propustnosti spíše než podle specifikace

    Rychlostní řazení je v podstatě řazením podle šířky pásma paměti, pro 30B-Lazarus. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 113 tok/s

  5. 05

    Podívejte se na rezervu, ne jen na padnutí

    Tight fit běží, ale nenechává nic navíc pro delší konverzaci, v případě 30B-Lazarus. Pohodlný znamená, že můžete později zvětšit kontext. Ten rozdíl má větší význam než pár tokenů za sekundu, takže kupte pro pohodlné, pokud to očekáváte.

  6. 06

    Otevřete kartu, na které jste se usadili.

    Sledování KARTY až na její vlastní stránku ukazuje každý jiný model, který může držet, což je otázka, která následuje, jakmile se rozhodnete pro 30B-Lazarus.

Odpovědi

30B-Lazarus — běžné otázky

01

30B-Lazarus— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 113 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 104.

02

30B-Lazarus— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 17.1 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.

03

30B-Lazarus— mohu to spustit na GPU držící 24 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 5090 D V2, držení 24 GB, provozuje ho při kompresi Q4_K_M, používající přibližně 18.8 GB a generováním zhruba 43.7 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

04

30B-Lazarus— 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.

05

30B-Lazarus— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 30B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

06

30B-Lazarus— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Caldera AI, organizace zařazená jako research collective.

07

30B-Lazarus— Kdy byl vydán?

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

08

30B-Lazarus— K čemu se to používá?

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

09

30B-Lazarus— kde si to mohu stáhnout?

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

10

30B-Lazarus— 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 4.4 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

11

30B-Lazarus— 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: 132. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

12

30B-Lazarus— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Větší karta obsahuje přesnější kopii. Počet úrovní komprese používaných na kartách, které ji provádějí: 5. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

13

30B-Lazarus— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Jsou vypočítány ze specifikací spíše než měřeny a každá má určité rozmezí. Jeden příklad: 68–181 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

14

30B-Lazarus— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je RTX A4500, s kapacitou VRAM 20 GB. Spouští model při kompresi IQ4_XS používající přibližně 17.1 GB, a produkuje přibližně 22.2 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 132.

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.