Eagle 2 TPS kalkulátor

Otevřít váhy NVIDIA,Nanjing University,Tsinghua University,Hong Kong Polytechnic University,Johns Hopkins University,New York University (NYU) 8.9B parametry January 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 · 15.6 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

379 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit Eagle 2?

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
379 tok/s 228–607 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
379 tok/s 228–607 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
303 tok/s 182–485 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
303 tok/s 182–485 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
242 tok/s 145–388 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
232 tok/s 139–371 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
232 tok/s 139–371 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
222 tok/s 133–355 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
197 tok/s 118–315 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
197 tok/s 118–315 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
197 tok/s 118–315 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
187 tok/s 112–299 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
159 tok/s 96–255 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
159 tok/s 96–255 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
159 tok/s 96–255 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
159 tok/s 96–255 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
159 tok/s 96–255 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
126 tok/s 76–202 · nízká důvěra	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.1 GB	Q5_K_M	Těsný
121 tok/s 73–194 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
121 tok/s 73–194 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
108 tok/s 65–172 · nízká důvěra	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.2 GB	Q6_K	Těsný
101 tok/s 61–162 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
99.0 tok/s 59–158 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
96.8 tok/s 58–155 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	10.3 GB	Q8_0	Pohodlný
96.8 tok/s 58–155 · 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: NVIDIA,Nanjing University,Tsinghua University,Hong Kong Polytechnic University,Johns Hopkins University,New York University (NYU)
Typ organizace: Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia
Země: United States of America, China, Hong Kong
Publikováno: 20 January 2025
Autoři: Zhiqi Li, Guo Chen, Shilong Liu, Shihao Wang, Vibashan VS, Yishen Ji, Shiyi Lan, Hao Zhang, Yilin Zhao, Subhashree Radhakrishnan, Nadine Chang, Karan Sapra, Amala Sanjay Deshmukh, Tuomas Rintamaki, Matthieu Le, Ilia Karmanov, Lukas Voegtle, Philipp Fischer, De-An Huang, Timo Roman, Tong Lu, Jose M. Alvarez, Bryan Catanzaro, Jan Kautz, Andrew Tao, Guilin Liu, Zhiding Yu

Co to dělá

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

Doména: Vision, Robotics, Language
Základní model: Qwen2.5-7B

Velikost

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

parametry: 8.9B
Výcviková data: 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: 4.7 × 10²² FLOP

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: 256
Doba reálného času: 131 hours
Příkon: 352.1 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
Hugging Face: nvidia

Jak je to klasifikováno

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

Proč je to sledováno: SOTA improvement
Záznam důvěry: Confident
Citace: 57

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: Eagle 2: Building Post-Training Data Strategies from Scratch for Frontier Vision-Language Models
Nap poslední aktualizace: 25 May 2026

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží Eagle 2

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 Eagle 2

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

Quadro 6000

Potřeba paměti

5.1 GB

Nejrychlejší

379 tok/s

Eagle 2 dosahuje počtu parametrů 8.9B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 582.

Vstupní bod je Quadro 6000, s kapacitou VRAM 6 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 15.6 tokenů za sekundu

Na druhém konci sedí B200, generování přibližně 379 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Co je tento MODEL

Eagle 2 byl zveřejněn NVIDIA,Nanjing University,Tsinghua University,Hong Kong Polytechnic University,Johns Hopkins University,New York University (NYU), v zemi zaznamenané jako United States of America, během January 2025. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia.

funguje v oblasti Vision, Robotics, Language.

Jeho výchozím bodem byl existující základní model, Qwen2.5-7B. Většina modelů na této úrovni je přizpůsobena z existující základny namísto toho, aby byla vytvořena od nuly.

Otevřené váhy jsou to, co dává této stránce místo v kalkulátoru spíše než pouze v katalogu: je to model, který můžeš skutečně držet. Na Hugging Face je publikováno pod organizací nvidia.

Co rozhoduje o rychlosti

Polovina karet, které to drží, zvládne více než 21.3 tokenů za sekundu. Producing text faster than most people read it: 541 z nich

Každá váha se účastní každého tokenu zde, takže šířka pásma je celá historie: hodnocení níže je ve skutečnosti hodnocením propustnosti paměti.

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.

Jak bylo trénováno

Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 4.7 × 10²² 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.

Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: sOTA improvement.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Eagle 2

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 Eagle 2, potřebující kolem 5.1 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. Eagle 2.
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. Eagle 2. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 379 tok/s
05

Podívejte se na rezervu, ne jen na padnutí

Tight fit běží, ale nenechává nic navíc pro delší konverzaci, v případě Eagle 2. 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.

Každá stránka karty opakuje tento postup pro každý model, který máme, a odpovídá na to, k čemu je hardware dobrý kromě Eagle 2.

Odpovědi

Eagle 2 — běžné otázky

Eagle 2— 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 7.1 GB a generováním zhruba 126 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

Eagle 2— 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 43.3 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

Eagle 2— 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 53.6 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Eagle 2— 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 63.6 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Eagle 2— 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.

Eagle 2— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 8.9B. Table 4 https://huggingface.co/nvidia/Eagle2-9B "8.93B params". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Eagle 2— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností NVIDIA,Nanjing University,Tsinghua University,Hong Kong Polytechnic University,Johns Hopkins University,New York University (NYU), zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia.

Eagle 2— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v January 2025.

Eagle 2— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Vision, Robotics, Language. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.

Eagle 2— kde si to mohu stáhnout?

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

Eagle 2— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 4.7 × 10²² 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.

Eagle 2— 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 1.6 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

Eagle 2— 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.

Eagle 2— 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.

Eagle 2— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Toto jsou odhady s reálnými chybami a kterýkoli z nich může rozumně spadnout kamkoli v jeho publikovaném rozmezí v závislosti na tom, který run AI model použijete. Nejrychlejší výsledek zde: 228–607 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

Eagle 2— 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 15.6 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 582.

Eagle 2— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 379 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.

Eagle 2— 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.

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