Falcon-H1 TPS kalkulátor

Otevřít váhy Technology Innovation Institute 34B parametry May 2025

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 · Q3_K_M · 21.5 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

99.7 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit Falcon-H1?

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.

132 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
99.7 tok/s 60–159 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	37.1 GB	Q8_0	Pohodlný
99.7 tok/s 60–159 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	37.1 GB	Q8_0	Pohodlný
79.6 tok/s 48–127 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	37.1 GB	Q8_0	Pohodlný
79.6 tok/s 48–127 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	37.1 GB	Q8_0	Pohodlný
63.6 tok/s 38–102 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	37.1 GB	Q8_0	Pohodlný
60.9 tok/s 37–97 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	37.1 GB	Q8_0	Pohodlný
60.9 tok/s 37–97 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	37.1 GB	Q8_0	Pohodlný
58.3 tok/s 35–93 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	37.1 GB	Q8_0	Pohodlný
51.7 tok/s 31–83 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	37.1 GB	Q8_0	Pohodlný
51.7 tok/s 31–83 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	37.1 GB	Q8_0	Pohodlný
51.7 tok/s 31–83 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	37.1 GB	Q8_0	Pohodlný
49.1 tok/s 29–79 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	37.1 GB	Q8_0	Pohodlný
41.9 tok/s 25–67 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.1 GB	Q8_0	Pohodlný
41.9 tok/s 25–67 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	37.1 GB	Q8_0	Pohodlný
41.9 tok/s 25–67 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.1 GB	Q8_0	Pohodlný
41.9 tok/s 25–67 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.1 GB	Q8_0	Pohodlný
41.9 tok/s 25–67 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.1 GB	Q8_0	Pohodlný
41.6 tok/s 25–67 · nízká důvěra	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.2 GB	Q5_K_M	Těsný
41.6 tok/s 25–67 · nízká důvěra	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.2 GB	Q5_K_M	Těsný
39.8 tok/s 24–64 · nízká důvěra	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.2 GB	Q5_K_M	Těsný
39.8 tok/s 24–64 · nízká důvěra	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.2 GB	Q5_K_M	Těsný
38.5 tok/s 23–62 · nízká důvěra	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	21.3 GB	Q4_K_M	Těsný
35.1 tok/s 21–56 · nízká důvěra	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	21.3 GB	Q4_K_M	Těsný
31.9 tok/s 19–51 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	37.1 GB	Q8_0	Pohodlný
31.9 tok/s 19–51 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	37.1 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: Technology Innovation Institute
Typ organizace: Government
Země: United Arab Emirates
Publikováno: 21 May 2025
Autoři: Jingwei Zuo, Maksim Velikanov, Ilyas Chahed, Younes Belkada, Dhia Eddine Rhayem, Guillaume Kunsch, Hakim Hacid, Hamza Yous, Brahim Farhat, Ibrahim Khadraoui, Mugariya Farooq, Giulia Campesan, Ruxandra Cojocaru, Yasser Djilali, Shi Hu, Iheb Chaabane, Puneesh Khanna, Mohamed El Amine Seddik, Ngoc Dung Huynh, Phuc Le Khac, Leen AlQadi, Billel Mokeddem, Mohamed Chami, Abdalgader Abubaker, Mikhail Lubi…

Co to dělá

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

Doména: Language
Úkol: Language modeling/generation, Question answering, Code generation

Velikost

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

parametry: 34B
Výcviková data: 18,000,000,000,000 tokens
Velikost dávky: 26,000,000

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: 3.7 × 10²⁴ FLOP
Jak bylo ustanoveno: Operation counting

Tréninkový běh

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

Tréninkový hardware: NVIDIA H100 SXM5 80GB
Používané čipy: 4,096
Příkon: 5.6 MW

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)
Tréninkový kód: Unreleased
Hugging Face: tiiuae

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: Falcon-H1: A Family of Hybrid-Head Language Models Redefining Efficiency and Performance
Nap poslední aktualizace: 28 November 2025

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží Falcon-H1

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 Falcon-H1

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

RTX A4500

Potřeba paměti

17.3 GB

Nejrychlejší

99.7 tok/s

Falcon-H1 dosahuje počtu parametrů 34B. To přistane v oblasti, kterou může zvládnout seriózní desktopová KARTA, jakmile jsou VÁHY zkomprimovány. Počet KARET, které sledujeme a které to mohou spustit: 132.

Vstupní bod je RTX A4500, s kapacitou VRAM 20 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 21.5 tokenů za sekundu

Nejrychlejší, jak to pro to počítáme, je B200, generování přibližně 99.7 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Pozadí

Falcon-H1 byl zveřejněn Technology Innovation Institute, v zemi zaznamenané jako United Arab Emirates, během May 2025. Vychází z organizace, která je kategorizována jako government.

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

Zveřejněné váhy znamenají, že model běží na vašem stroji, nikoli na stroji někoho jiného, což činí otázku ohledně hardwaru níže odpovídatelnou. Na Hugging Face je publikováno pod organizací tiiuae.

Čtení čísel propustnosti

Polovina karet, které to drží, zvládne více než 21.2 tokenů za sekundu. Producing text faster than most people read it: 103 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.

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.

Jak bylo trénováno

Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 3.7 × 10²⁴ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA H100 SXM5 80GB. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Bylo to trénováno na korpusu asi 18,000,000,000,000 tokeny textu

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Falcon-H1

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 Falcon-H1, potřebující kolem 17.3 GB při kompresi Q3_K_M. Kapacita je brána — karta buď ji má, nebo ne.
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 Falcon-H1.
03

Rozhodněte, jaké množství komprese přijmete

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

Hodnoťte podle propustnosti spíše než podle specifikace

Seřaďte podle rychlosti, abyste viděli, jak si karty vedou. Falcon-H1. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 99.7 tok/s
05

Přečtěte si poslední sloupec fit

Tight fit běží, ale nenechává nic navíc pro delší konverzaci, v případě Falcon-H1. 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

Každá stránka karty opakuje tento postup pro každý model, který máme, a odpovídá na to, k čemu je hardware dobrý kromě Falcon-H1.

Odpovědi

Falcon-H1 — běžné otázky

Falcon-H1— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Question answering, Code generation. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

Falcon-H1— kde si to mohu stáhnout?

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

Falcon-H1— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 3.7 × 10²⁴ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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.

Falcon-H1— 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. Nejbližší nepřesnost, kterou vypočítáme, zaostává o 6.9 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

Falcon-H1— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Kapacita se sčítá napříč KARTAMI; propustnost nikoliv. Počet KARET, které ji již drží samostatně: 132. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

Falcon-H1— 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.

Falcon-H1— 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: 60–159 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

Falcon-H1— 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 Q3_K_M používající přibližně 17.3 GB, a produkuje přibližně 21.5 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 132.

Falcon-H1— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 99.7 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 103.

Falcon-H1— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 17.3 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.

Falcon-H1— 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 21.3 GB a generováním zhruba 38.5 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

Falcon-H1— 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.

Falcon-H1— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 34B. "In this release, we feature six open-weight models: 0.5B, 1.5B, 1.5B-Deep, 3B, 7B, and 34B, along with their instruct versions" (https://huggingface.co/blog/tiiuae/falcon-h1). Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Falcon-H1— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Technology Innovation Institute, zakládající se na United Arab Emirates, organizace zařazená jako government.

Falcon-H1— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v May 2025.

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