CodeGen-Mono 16.1B TPS kalkulátor

Otevřít váhy Salesforce 16.1B parametry February 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

306 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

P102-101

10 GB · Q3_K_M · 19.3 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

210 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit CodeGen-Mono 16.1B?

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.

306 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
210 tok/s 126–337 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	17.9 GB	Q8_0	Pohodlný
210 tok/s 126–337 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	17.9 GB	Q8_0	Pohodlný
168 tok/s 101–269 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	17.9 GB	Q8_0	Pohodlný
168 tok/s 101–269 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	17.9 GB	Q8_0	Pohodlný
134 tok/s 81–215 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	17.9 GB	Q8_0	Pohodlný
129 tok/s 77–206 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	17.9 GB	Q8_0	Pohodlný
129 tok/s 77–206 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	17.9 GB	Q8_0	Pohodlný
123 tok/s 74–197 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	17.9 GB	Q8_0	Pohodlný
111 tok/s 66–177 · nízká důvěra	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.6 GB	Q3_K_M	Těsný
109 tok/s 66–175 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.9 GB	Q8_0	Pohodlný
109 tok/s 66–175 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.9 GB	Q8_0	Pohodlný
109 tok/s 66–175 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.9 GB	Q8_0	Pohodlný
104 tok/s 62–166 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	17.9 GB	Q8_0	Pohodlný
88.4 tok/s 53–141 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.9 GB	Q8_0	Pohodlný
88.4 tok/s 53–141 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	17.9 GB	Q8_0	Pohodlný
88.4 tok/s 53–141 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.9 GB	Q8_0	Pohodlný
88.4 tok/s 53–141 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.9 GB	Q8_0	Pohodlný
88.4 tok/s 53–141 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.9 GB	Q8_0	Pohodlný
67.3 tok/s 40–108 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	17.9 GB	Q8_0	Pohodlný
67.3 tok/s 40–108 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	17.9 GB	Q8_0	Pohodlný
56.1 tok/s 34–90 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	17.9 GB	Q8_0	Pohodlný
55.4 tok/s 33–89 · nízká důvěra	GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA	12 GB	912 GB/s	Jan 2022	10.4 GB	Q4_K_M	Těsný
55.4 tok/s 33–89 · nízká důvěra	GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA	12 GB	912 GB/s	May 2021	10.4 GB	Q4_K_M	Těsný
54.9 tok/s 33–88 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	17.9 GB	Q8_0	Pohodlný
54.0 tok/s 32–86 · nízká důvěra	CMP 90HX NVIDIA	10 GB	760 GB/s	Jul 2021	8.6 GB	Q3_K_M	Těsný

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: Salesforce
Typ organizace: Industry
Země: United States of America
Publikováno: 27 February 2023
Autoři: Erik Nijkamp, Bo Pang, Hiroaki Hayashi, Lifu Tu, Huan Wang, Yingbo Zhou, Silvio Savarese, Caiming Xiong

Co to dělá

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

Doména: Language
Úkol: Code generation, Code autocompletion

Velikost

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

parametry: 16.1B
Výcviková data: 71,700,000,000 tokens
Epochy: 4.18

Tréninkový běh

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

Tréninkový hardware: Google TPU v4

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)

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: Likely
Citace: 1,473

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: CodeGen: An Open Large Language Model for Code with Multi-Turn Program Synthesis
Nap poslední aktualizace: 25 May 2026

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží CodeGen-Mono 16.1B

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 CodeGen-Mono 16.1B

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

P102-101

Potřeba paměti

8.6 GB

Nejrychlejší

210 tok/s

CodeGen-Mono 16.1B dosahuje počtu parametrů 16.1B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 306.

Nejmenší karta, která to pojme, je P102-101, s kapacitou VRAM 10 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 19.3 tokenů za sekundu

Nejrychlejší výsledek pochází z B200, generování přibližně 210 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Pozadí

CodeGen-Mono 16.1B byl zveřejněn Salesforce, v zemi zaznamenané jako United States of America, během February 2023. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol code generation, Code autocompletion.

Protože byly jeho váhy uvolněny, nic ohledně jeho spuštění nezávisí na dostupnosti poskytovatele - je to vaše, jakmile je stáhnuto.

Čtení čísel propustnosti

Polovina karet, které to drží, zvládne více než 19.6 tokens za sekundu. Překračující rychlost čtení rovnou: 259 z nich

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

Bez rozložení pozornosti v záznamu je sloupec paměti přibližný. Je dost blízko na to, aby se podle něj vybralo hardware, a je nejméně spolehlivý při dlouhém kontextu.

Trénink a původ

Tréninková sada běžela na přibližně 71,700,000,000 tokeny textu

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro CodeGen-Mono 16.1B

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

Každá KARTA zde byla zkontrolována proti CodeGen-Mono 16.1B, potřebující kolem 8.6 GB při kompresi Q3_K_M. Kapacita je brána — karta buď ji má, nebo ne.
02

Přizpůsobte kontext svému skutečnému použití

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. CodeGen-Mono 16.1B.
03

Vyberte, jak moc to budete komprimovat.

Kompresce je to, co umožňuje modelu pojmout menší KARTY, za určitou cenu v přesnosti., 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

Rychlostní řazení je v podstatě řazením podle šířky pásma paměti, pro CodeGen-Mono 16.1B. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 210 tok/s
05

Podívejte se na rezervu, ne jen na padnutí

Tight znamená, že se načítá a funguje bez možnosti později zvýšit context length, v případě CodeGen-Mono 16.1B. 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

Otevřete kartu, na které jste se usadili.

Každý název karty odkazuje na její vlastní stránku, která provádí stejný výpočet v celém katalogu modelů. Karta se obvykle kupuje pro více než jeden model, takže se vyplatí se podívat před tím, než koupíte. CodeGen-Mono 16.1B.

Odpovědi

CodeGen-Mono 16.1B — běžné otázky

CodeGen-Mono 16.1B— 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 3.2 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

CodeGen-Mono 16.1B— 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: 306. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

CodeGen-Mono 16.1B— 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.

CodeGen-Mono 16.1B— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Jsou vypočítány ze specifikací spíše než měřeny a každá má určité rozmezí. Jeden příklad: 126–337 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

CodeGen-Mono 16.1B— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je P102-101, s kapacitou VRAM 10 GB. Spouští model při kompresi Q3_K_M používající přibližně 8.6 GB, a produkuje přibližně 19.3 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 306.

CodeGen-Mono 16.1B— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 210 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 259.

CodeGen-Mono 16.1B— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 8.6 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.

CodeGen-Mono 16.1B— mohu to spustit na GPU držící 12 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 3080 Ti, držení 12 GB, provozuje ho při kompresi Q4_K_M, používající přibližně 10.4 GB a generováním zhruba 55.4 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

CodeGen-Mono 16.1B— 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 14.2 GB a generováním zhruba 43.2 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

CodeGen-Mono 16.1B— 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 17.9 GB a generováním zhruba 35.3 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

CodeGen-Mono 16.1B— 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.

CodeGen-Mono 16.1B— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 16.1B. 16.1B parameters. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

CodeGen-Mono 16.1B— Kdo to vytvořil?

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

CodeGen-Mono 16.1B— Kdy byl vydán?

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

CodeGen-Mono 16.1B— K čemu se to používá?

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

CodeGen-Mono 16.1B— 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.

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