MMS-1B TPS kalkulátor

Otevřít váhy Meta AI 1B 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

818 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 36.9 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

3,388 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit MMS-1B?

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
3,388 tok/s 2,033–5,421 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.8 GB	Q8_0	Pohodlný
3,388 tok/s 2,033–5,421 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.8 GB	Q8_0	Pohodlný
2,706 tok/s 1,623–4,329 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.8 GB	Q8_0	Pohodlný
2,706 tok/s 1,623–4,329 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.8 GB	Q8_0	Pohodlný
2,164 tok/s 1,298–3,462 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.8 GB	Q8_0	Pohodlný
2,071 tok/s 1,243–3,314 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.8 GB	Q8_0	Pohodlný
2,071 tok/s 1,243–3,314 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.8 GB	Q8_0	Pohodlný
1,982 tok/s 1,189–3,171 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.8 GB	Q8_0	Pohodlný
1,759 tok/s 1,055–2,815 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.8 GB	Q8_0	Pohodlný
1,759 tok/s 1,055–2,815 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.8 GB	Q8_0	Pohodlný
1,759 tok/s 1,055–2,815 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.8 GB	Q8_0	Pohodlný
1,669 tok/s 1,001–2,670 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Pohodlný
1,423 tok/s 854–2,277 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Pohodlný
1,423 tok/s 854–2,277 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.8 GB	Q8_0	Pohodlný
1,423 tok/s 854–2,277 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Pohodlný
1,423 tok/s 854–2,277 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Pohodlný
1,423 tok/s 854–2,277 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Pohodlný
1,084 tok/s 650–1,734 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.8 GB	Q8_0	Pohodlný
1,084 tok/s 650–1,734 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.8 GB	Q8_0	Pohodlný
903 tok/s 542–1,445 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.8 GB	Q8_0	Pohodlný
884 tok/s 530–1,414 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.8 GB	Q8_0	Pohodlný
864 tok/s 518–1,382 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.8 GB	Q8_0	Pohodlný
864 tok/s 518–1,382 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.8 GB	Q8_0	Pohodlný
864 tok/s 518–1,382 · nízká důvěra	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.8 GB	Q8_0	Pohodlný
864 tok/s 518–1,382 · nízká důvěra	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.8 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: Meta AI
Typ organizace: Industry
Země: United States of America
Publikováno: 22 May 2023
Autoři: Vineel Pratap, Andros Tjandra, Bowen Shi, Paden Tomasello, Arun Babu, Sayani Kundu, Ali Elkahky, Zhaoheng Ni, Apoorv Vyas, Maryam Fazel-Zarandi, Alexei Baevski, Yossi Adi, Xiaohui Zhang, Wei-Ning Hsu, Alexis Conneau, Michael Auli

Co to dělá

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

Doména: Speech
Úkol: Speech recognition (ASR)

Velikost

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

parametry: 1B
Výcviková data: 13,610,520,000,000 tokens
Epochy: 7.13

Tréninkový běh

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

Tréninkový hardware: NVIDIA A100 SXM4 80 GB
Používané čipy: 64
Příkon: 51.0 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)
Tréninkový kód: Open (non-commercial)

Jak je to klasifikováno

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

Záznam důvěry: Confident
Citace: 621

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: Scaling Speech Technology to 1,000+ Languages
Nap poslední aktualizace: 25 May 2026

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží MMS-1B

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 MMS-1B

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

1.8 GB

Nejrychlejší

3,388 tok/s

MMS-1B dosahuje počtu parametrů 1B. 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 36.9 tokenů za sekundu

Špičkový model je B200, generování přibližně 3,388 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Co je tento MODEL

MMS-1B byl zveřejněn Meta AI, v zemi zaznamenané jako United States of America, během May 2023. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry.

funguje v oblasti Speech, a je zaznamenán jako vykonávající úkol speech recognition (ASR).

Otevřené váhy jsou to, co dává této stránce místo v kalkulátoru spíše než pouze v katalogu: je to model, který můžeš skutečně držet.

Co rozhoduje o rychlosti

Uprostřed rozsahu se nachází každá karta, která to dokáže spustit, na 95.1 tokenů za sekundu 806 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.

Co bylo zapotřebí k jeho vybudování

Trénink spotřeboval korpus kolem 13,610,520,000,000 tokeny textu

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro MMS-1B

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 MMS-1B, potřebující kolem 1.8 GB při kompresi Q8_0. Tato čísla, nikoli hlavní výkon karty, rozhodují o tom, zda běží.
02

Nastavte délku kontextu, se kterou budete pracovat

Delší konverzace spotřebovávají paměť navíc k tomu, co potřebují váhy. Posuňte jezdec na svou skutečnou pracovního délku, než důvěřujete jakémukoliv řádku pro MMS-1B.
03

Rozhodněte, jaké množství komprese přijmete

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

Srovnejte TPS, ne specifikace

Seřaďte podle rychlosti, abyste viděli, jak si karty vedou. MMS-1B. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 3,388 tok/s
05

Přečtěte si poslední sloupec fit

Tight znamená, že se načítá a funguje bez možnosti později zvýšit context length, v případě MMS-1B. 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

Sledování KARTY až na její vlastní stránku ukazuje každý jiný model, který může držet, což je otázka, která následuje, jakmile se rozhodnete pro MMS-1B.

Odpovědi

MMS-1B — běžné otázky

MMS-1B— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 1B. https://huggingface.co/facebook/mms-1b-all/tree/main. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

MMS-1B— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Meta AI, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.

MMS-1B— 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.

MMS-1B— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Speech, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol speech recognition (ASR). Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.

MMS-1B— 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.

MMS-1B— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Částečně. Vrstvy, které se nevejdou, sedí v systémové paměti a běží jen při zlomku rychlosti, takže většinou odložený model není často použitelný. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

MMS-1B— 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: 818. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

MMS-1B— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Větší karta obsahuje přesnější kopii. Počet úrovní komprese používaných na kartách, které ji provádějí: 1. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

MMS-1B— 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: 2,033–5,421 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

MMS-1B— 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 1.8 GB, a produkuje přibližně 36.9 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 818.

MMS-1B— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 3,388 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 806.

MMS-1B— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 1.8 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.

MMS-1B— 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 1.8 GB a generováním zhruba 631 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

MMS-1B— 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 1.8 GB a generováním zhruba 386 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

MMS-1B— 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 1.8 GB a generováním zhruba 479 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

MMS-1B— 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 1.8 GB a generováním zhruba 568 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

MMS-1B— 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.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 25 May 2026

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