MamayLM TPS kalkulátor

Otevřít váhy INSAIT,ETH Zurich 9B parametry April 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

582 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Quadro 6000

6 GB · Q3_K_M · 15.5 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

376 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit MamayLM?

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.

582 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
376 tok/s 226–602 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
376 tok/s 226–602 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
301 tok/s 180–481 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
301 tok/s 180–481 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
240 tok/s 144–385 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
230 tok/s 138–368 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
230 tok/s 138–368 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
220 tok/s 132–352 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
195 tok/s 117–313 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
195 tok/s 117–313 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
195 tok/s 117–313 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
185 tok/s 111–297 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
158 tok/s 95–253 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
158 tok/s 95–253 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
158 tok/s 95–253 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
158 tok/s 95–253 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
158 tok/s 95–253 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
125 tok/s 75–200 · nízká důvěra	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.2 GB	Q5_K_M	Těsný
120 tok/s 72–193 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
120 tok/s 72–193 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
107 tok/s 64–171 · nízká důvěra	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.2 GB	Q6_K	Těsný
100 tok/s 60–161 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
98.2 tok/s 59–157 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
96.0 tok/s 58–154 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
96.0 tok/s 58–154 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	10.3 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: INSAIT,ETH Zurich
Typ organizace: Academia,Academia
Země: Bulgaria, Switzerland
Publikováno: 23 April 2025
Autoři: Anton Alexandrov, Hannah Yukhymenko, Martin Vechev

Co to dělá

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

Doména: Language
Úkol: Language modeling/generation, Language generation

Velikost

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

parametry: 9B
Výcviková data: 8,075,000,000,000 tokens

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: 4.4 × 10²³ FLOP

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

Jak je to klasifikováno

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

Záznam důvěry: Likely

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: INSAIT introduces MamayLM-Gemma-2-9B-IT-v0.1, the best performing Ukrainian language model based on google/gemma-2-9b and google/gemma-2-9b-it.
Nap poslední aktualizace: 8 April 2026

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží MamayLM

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 MamayLM

Nejlevnější cesta dovnitř, podle kapacity paměti. Těsný fit spustí model, ale nenechá nic navíc na delší konverzaci..

Co čísla znamenají

Hardwareová stránka

Minimum karta

Quadro 6000

Potřeba paměti

5.1 GB

Nejrychlejší

376 tok/s

MamayLM dosahuje počtu parametrů 9B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 582.

Na nízkém konci se to řeší pomocí Quadro 6000, s kapacitou VRAM 6 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 15.5 tokenů za sekundu

Nejrychlejší, jak to pro to počítáme, je B200, generování přibližně 376 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Co je tento MODEL

MamayLM byl zveřejněn INSAIT,ETH Zurich, v zemi zaznamenané jako Bulgaria, během April 2025. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia,Academia.

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

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

Co rozhoduje o rychlosti

Uprostřed rozsahu se nachází každá karta, která to dokáže spustit, na 21.1 tokenů za sekundu 541 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.

Trénink a původ

Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 4.4 × 10²³ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Bylo to trénováno na korpusu asi 8,075,000,000,000 tokeny textu

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro MamayLM

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 MamayLM, potřebující kolem 5.1 GB při kompresi Q3_K_M. Žádné množství výpočetního výkonu nenahradí kartu, která to nemůže udržet.
02

Nastavte délku kontextu, se kterou budete pracovat

Nastavte kontext na to, co skutečně použijete. Cache roste s konverzací a to je obvyklý důvod, proč karta, která se zdála v pořádku, přestane vejít. MamayLM.
03

Rozhodněte, jaké množství komprese přijmete

Každá KARTA spouští nejméně komprimovanou kopii, kterou může udržet., 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

Seřaďte podle rychlosti, abyste viděli, jak si karty vedou. MamayLM. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 376 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 MamayLM. 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

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

Odpovědi

MamayLM — běžné otázky

MamayLM— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 376 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 541.

MamayLM— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 5.1 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.

MamayLM— mohu to spustit na GPU držící 8 GB?

Ano. GPU kartu CMP 170HX 8 GB, držení 8 GB, provozuje ho při kompresi Q5_K_M, používající přibližně 7.2 GB a generováním zhruba 125 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

MamayLM— 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 10.3 GB a generováním zhruba 42.9 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

MamayLM— 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 10.3 GB a generováním zhruba 53.2 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

MamayLM— 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 10.3 GB a generováním zhruba 63.1 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

MamayLM— 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.

MamayLM— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 9B. 9B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

MamayLM— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností INSAIT,ETH Zurich, zakládající se na Bulgaria, organizace zařazená jako academia,Academia.

MamayLM— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v April 2025.

MamayLM— K čemu se to používá?

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

MamayLM— 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.

MamayLM— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 4.4 × 10²³ FLOP. 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.

MamayLM— 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 1.6 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

MamayLM— 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: 582. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

MamayLM— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Větší karta obsahuje přesnější kopii. Počet úrovní komprese používaných na kartách, které ji provádějí: 4. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

MamayLM— 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: 226–602 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

MamayLM— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Quadro 6000, s kapacitou VRAM 6 GB. Spouští model při kompresi Q3_K_M používající přibližně 5.1 GB, a produkuje přibližně 15.5 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 582.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 8 April 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