OPT-IML (175B) TPS kalkulátor

Otevřít váhy Meta AI 175B parametry December 2022

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

24 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

H100 PCIe 96 GB

96 GB · Q3_K_M · 21.9 tok/s

Nejrychlejší karta

Radeon Instinct MI300

28.6 tok/s · 128 GB

Které GPU mohou spustit OPT-IML (175B)?

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.

24 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
28.6 tok/s 17–46 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	106.6 GB	Q4_K_M	Těsný
28.1 tok/s 17–45 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	147.3 GB	Q6_K	Těsný
27.3 tok/s 16–44 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	106.6 GB	Q4_K_M	Těsný
27.3 tok/s 16–44 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	106.6 GB	Q4_K_M	Těsný
23.2 tok/s 14–37 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	106.6 GB	Q4_K_M	Těsný
21.9 tok/s 13–35 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	86.2 GB	Q3_K_M	Těsný
21.9 tok/s 13–35 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	86.2 GB	Q3_K_M	Těsný
19.4 tok/s 12–31 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	188.1 GB	Q8_0	Pohodlný
15.5 tok/s 9–25 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	188.1 GB	Q8_0	Pohodlný
15.5 tok/s 9–25 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	188.1 GB	Q8_0	Pohodlný
14.6 tok/s 9–23 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	147.3 GB	Q6_K	Těsný
14.6 tok/s 9–23 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	147.3 GB	Q6_K	Těsný
14.3 tok/s 9–23 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	106.6 GB	Q4_K_M	Těsný
14.3 tok/s 9–23 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	106.6 GB	Q4_K_M	Těsný
11.9 tok/s 7–19 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	106.6 GB	Q4_K_M	Těsný
11.7 tok/s 7–19 · nízká důvěra	RTX PRO 6000 Blackwell NVIDIA	96 GB	1,790 GB/s	Mar 2025	86.2 GB	Q3_K_M	Těsný
11.7 tok/s 7–19 · nízká důvěra	RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q NVIDIA	96 GB	1,790 GB/s	Mar 2025	86.2 GB	Q3_K_M	Těsný
11.7 tok/s 7–19 · nízká důvěra	RTX PRO 6000 Blackwell Server NVIDIA	96 GB	1,790 GB/s	Mar 2025	86.2 GB	Q3_K_M	Těsný
11.7 tok/s 7–19 · nízká důvěra	RTX PRO 6000D Blackwell Max-Q NVIDIA	96 GB	1,790 GB/s	Mar 2025	86.2 GB	Q3_K_M	Těsný
11.7 tok/s 7–19 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	106.6 GB	Q4_K_M	Těsný
11.3 tok/s 7–18 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	188.1 GB	Q8_0	Pohodlný
10.4 tok/s 6–17 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1350 Intel	96 GB	2,460 GB/s	Jan 2023	86.2 GB	Q3_K_M	Těsný
1.5 tok/s 1–2 · nízká důvěra	GB10 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Oct 2025	106.6 GB	Q4_K_M	Těsný
1.5 tok/s 1–2 · nízká důvěra	Jetson T5000 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Aug 2025	106.6 GB	Q4_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: Meta AI
Typ organizace: Industry
Země: United States of America
Publikováno: 22 December 2022
Autoři: Srinivasan Iyer, Xi Victoria Lin, Ramakanth Pasunuru, Todor Mihaylov, Daniel Simig, Ping Yu, Kurt Shuster, Tianlu Wang, Qing Liu, Punit Singh Koura, Xian Li, Brian O'Horo, Gabriel Pereyra, Jeff Wang, Christopher Dewan, Asli Celikyilmaz, Luke Zettlemoyer, Ves Stoyanov

Co to dělá

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

Doména: Language
Úkol: Language modeling
Základní model: OPT-175B

Velikost

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

parametry: 175B
Výcviková data: 2,000,000,000 tokens
Velikost dávky: 125

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: 4.3 × 10²³ FLOP
Jak bylo ustanoveno: Operation counting
Ladění výpočtů: 2.1 × 10²¹ FLOP

Tréninkový běh

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

Tréninkový hardware: NVIDIA A100
Používané čipy: 128
Čip-hodiny: 9,216
Doba reálného času: 72 hours
Příkon: 102.3 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: 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: Likely
Citace: 304

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: OPT-IML: Scaling Language Model Instruction Meta Learning through the Lens of Generalization
Nap poslední aktualizace: 25 May 2026

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží OPT-IML (175B)

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 OPT-IML (175B)

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

H100 PCIe 96 GB

Potřeba paměti

86.2 GB

Nejrychlejší

28.6 tok/s

OPT-IML (175B) dosahuje počtu parametrů 175B. 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: 24.

Nejmenší karta, která to pojme, je H100 PCIe 96 GB, s kapacitou VRAM 96 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 21.9 tokenů za sekundu

Nejrychlejší, jak to pro to počítáme, je Radeon Instinct MI300, generování přibližně 28.6 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 6,550 GB/s.

Odkud to přišlo

OPT-IML (175B) byl zveřejněn Meta AI, v zemi zaznamenané jako United States of America, během December 2022. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.

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

Staví na OPT-175B. To je důvod, proč sdílí obecný tvar a velikost základního modelu.

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

Porozumění rychlostem

Mediánový výsledek je kolem 14.5 tokenů za sekundu. Producing text faster than most people read it: 22 z nich

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

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.

Co bylo zapotřebí k jeho vybudování

Trenovací běh spotřeboval asi 4.3 × 10²³ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Tréninková sada běžela na přibližně 2,000,000,000 tokeny textu

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro OPT-IML (175B)

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.

Tabulka uvádí každou kartu, která je schopna pojmout OPT-IML (175B), potřebující kolem 86.2 GB při kompresi Q3_K_M. Žádné množství výpočetního výkonu nenahradí kartu, která to nemůže udržet.
02

Přizpůsobte kontext svému skutečnému použití

Delší konverzace spotřebovávají paměť navíc k tomu, co potřebují váhy. Posuňte jezdec na svou skutečnou pracovního délku, než důvěřujete jakémukoliv řádku pro OPT-IML (175B).
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

Třídit podle rychlosti

Seřaďte podle rychlosti, abyste viděli, jak si karty vedou. OPT-IML (175B). Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je Radeon Instinct MI300, na 28.6 tok/s
05

Zkontrolujte verdikt o vhodnosti před koupí

Tight znamená, že se načítá a funguje bez možnosti později zvýšit context length, v případě OPT-IML (175B). 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 OPT-IML (175B).

Odpovědi

OPT-IML (175B) — běžné otázky

OPT-IML (175B)— 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.

OPT-IML (175B)— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 175B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

OPT-IML (175B)— Kdo to vytvořil?

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

OPT-IML (175B)— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v December 2022. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

OPT-IML (175B)— K čemu se to používá?

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

OPT-IML (175B)— 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.

OPT-IML (175B)— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 4.3 × 10²³ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100. 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.

OPT-IML (175B)— 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 22.0 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

OPT-IML (175B)— 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: 24. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

OPT-IML (175B)— 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: 4. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

OPT-IML (175B)— 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: 17–46 tok/s na Radeon Instinct MI300. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

OPT-IML (175B)— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je H100 PCIe 96 GB, s kapacitou VRAM 96 GB. Spouští model při kompresi Q3_K_M používající přibližně 86.2 GB, a produkuje přibližně 21.9 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 24.

OPT-IML (175B)— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je Radeon Instinct MI300, přibližně 28.6 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 22.

OPT-IML (175B)— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 86.2 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.

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