Evo 2 40B TPS kalkulátor

Otevřít váhy Arc Institute,Stanford University,NVIDIA,Liquid,University of California (UC) Berkeley,Goodfire,Columbia University,University of California San Francisco 40.3B parametry February 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

126 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Tesla M40 24 GB

24 GB · Q3_K_M · 7.0 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

84.1 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit Evo 2 40B?

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.

126 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
84.1 tok/s 50–135 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	43.8 GB	Q8_0	Pohodlný
84.1 tok/s 50–135 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	43.8 GB	Q8_0	Pohodlný
67.1 tok/s 40–107 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	43.8 GB	Q8_0	Pohodlný
67.1 tok/s 40–107 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	43.8 GB	Q8_0	Pohodlný
53.7 tok/s 32–86 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	43.8 GB	Q8_0	Pohodlný
51.4 tok/s 31–82 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	43.8 GB	Q8_0	Pohodlný
51.4 tok/s 31–82 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	43.8 GB	Q8_0	Pohodlný
49.2 tok/s 30–79 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	43.8 GB	Q8_0	Pohodlný
45.4 tok/s 27–73 · nízká důvěra	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.1 GB	Q4_K_M	Těsný
45.4 tok/s 27–73 · nízká důvěra	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.1 GB	Q4_K_M	Těsný
43.7 tok/s 26–70 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	43.8 GB	Q8_0	Pohodlný
43.7 tok/s 26–70 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	43.8 GB	Q8_0	Pohodlný
43.7 tok/s 26–70 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	43.8 GB	Q8_0	Pohodlný
43.4 tok/s 26–69 · nízká důvěra	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.1 GB	Q4_K_M	Těsný
43.4 tok/s 26–69 · nízká důvěra	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.1 GB	Q4_K_M	Těsný
41.4 tok/s 25–66 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	43.8 GB	Q8_0	Pohodlný
38.0 tok/s 23–61 · nízká důvěra	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	20.4 GB	Q3_K_M	Těsný
35.3 tok/s 21–57 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	43.8 GB	Q8_0	Pohodlný
35.3 tok/s 21–57 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	43.8 GB	Q8_0	Pohodlný
35.3 tok/s 21–57 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	43.8 GB	Q8_0	Pohodlný
35.3 tok/s 21–57 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	43.8 GB	Q8_0	Pohodlný
35.3 tok/s 21–57 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	43.8 GB	Q8_0	Pohodlný
34.6 tok/s 21–55 · nízká důvěra	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	20.4 GB	Q3_K_M	Těsný
28.6 tok/s 17–46 · nízká důvěra	GeForce RTX 3090 Ti NVIDIA	24 GB	1,010 GB/s	Jan 2022	20.4 GB	Q3_K_M	Těsný
28.6 tok/s 17–46 · nízká důvěra	GeForce RTX 4090 NVIDIA	24 GB	1,010 GB/s	Sep 2022	20.4 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: Arc Institute,Stanford University,NVIDIA,Liquid,University of California (UC) Berkeley,Goodfire,Columbia University,University of California San Francisco
Typ organizace: Academia,Industry,Industry,Academia,Academia,Academia
Země: United States of America
Publikováno: 19 February 2025
Autoři: Garyk Brixi, Matthew G. Durrant, Jerome Ku, Michael Poli, Greg Brockman, Daniel Chang, Gabriel A. Gonzalez, Samuel H. King, David B. Li, Aditi T. Merchant, Mohsen Naghipourfar, Eric Nguyen, Chiara Ricci-Tam, David W. Romero, Gwanggyu Sun, Ali Taghibakshi, Anton Vorontsov, Brandon Yang, Myra Deng, Liv Gorton, Nam Nguyen, Nicholas K. Wang, Etowah Adams, Stephen A. Baccus, Steven Dillmann, Stefano Er…

Co to dělá

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

Doména: Biology
Úkol: Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)

Velikost

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

parametry: 40.3B
Výcviková data: 9,300,000,000,000 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: 2.3 × 10²⁴ FLOP
Jak bylo ustanoveno: Operation counting,Reported

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: Open source
Hugging Face: arcinstitute

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: Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: Genome modeling and design across all domains of life with Evo 2
Nap poslední aktualizace: 28 November 2025

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží Evo 2 40B

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 Evo 2 40B

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 M40 24 GB

Potřeba paměti

20.4 GB

Nejrychlejší

84.1 tok/s

Evo 2 40B dosahuje počtu parametrů 40.3B. To přistane v oblasti, kterou může zvládnout seriózní desktopová KARTA, jakmile jsou VÁHY zkomprimovány. Počet KARET, které sledujeme a které to mohou spustit: 126.

Na nízkém konci se to řeší pomocí Tesla M40 24 GB, s kapacitou VRAM 24 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 7.0 tokenů za sekundu

Na druhém konci sedí B200, generování přibližně 84.1 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Co je tento MODEL

Evo 2 40B byl zveřejněn Arc Institute,Stanford University,NVIDIA,Liquid,University of California (UC) Berkeley,Goodfire,Columbia University,University of California San Francisco, v zemi zaznamenané jako United States of America, během February 2025. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia,Industry,Industry,Academia,Academia,Academia.

funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol protein or nucleotide language model (pLM/nLM).

Váhy jsou zveřejněny, takže si je můžete stáhnout a spustit na své vlastní hardwaru neomezeně, offline, bez připojeného účtu. Na Hugging Face je publikováno pod organizací arcinstitute.

Co rozhoduje o rychlosti

Polovina karet, které to drží, zvládne více než 21.1 tokenů za sekundu. Producing text faster than most people read it: 106 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.

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.

Trénink a původ

Trenovací běh spotřeboval asi 2.3 × 10²⁴ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Bylo to trénováno na korpusu asi 9,300,000,000,000 tokeny textu

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Evo 2 40B

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.

Každá KARTA zde byla zkontrolována proti Evo 2 40B, potřebující kolem 20.4 GB při kompresi Q3_K_M. Žádné množství výpočetního výkonu nenahradí kartu, která to nemůže udržet.
02

Rozhodněte, jak dlouho vaše konverzace běží

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. Evo 2 40B.
03

Rozhodněte, jaké množství komprese přijmete

Sloupec kvantizace se liší podle KARTY, protože větší KARTA má přesnější kopii., 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

Hodnocení podle tokenů za sekundu následuje šířku paměti spíše než počty jader, pro Evo 2 40B. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 84.1 tok/s
05

Přečtěte si poslední sloupec fit

Tight fit běží, ale nenechává nic navíc pro delší konverzaci, v případě Evo 2 40B. 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 Evo 2 40B.

Odpovědi

Evo 2 40B — běžné otázky

Evo 2 40B— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 2.3 × 10²⁴ 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.

Evo 2 40B— 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 7.1 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

Evo 2 40B— 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: 126. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

Evo 2 40B— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Každá KARTA je zobrazena, jak běží nejméně komprimovaná kopie, kterou může udržet. Počet různých úrovní komprese napříč KARTAMI, které ji vejít: 4. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

Evo 2 40B— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Jsou vypočítány ze specifikací spíše než měřeny a každá má určité rozmezí. Jeden příklad: 50–135 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

Evo 2 40B— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Tesla M40 24 GB, s kapacitou VRAM 24 GB. Spouští model při kompresi Q3_K_M používající přibližně 20.4 GB, a produkuje přibližně 7.0 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 126.

Evo 2 40B— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 84.1 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 106.

Evo 2 40B— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 20.4 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.

Evo 2 40B— mohu to spustit na GPU držící 24 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 5090 D V2, držení 24 GB, provozuje ho při kompresi Q3_K_M, používající přibližně 20.4 GB a generováním zhruba 38.0 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

Evo 2 40B— 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.

Evo 2 40B— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 40.3B. Table 1 lists 40.3B parameters as model size. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Evo 2 40B— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Arc Institute,Stanford University,NVIDIA,Liquid,University of California (UC) Berkeley,Goodfire,Columbia University,University of California San Francisco, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia,Industry,Industry,Academia,Academia,Academia.

Evo 2 40B— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v February 2025.

Evo 2 40B— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.

Evo 2 40B— kde si to mohu stáhnout?

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

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