SEA-LION V3 Gemma2 9B TPS kalkulátor

Otevřít váhy AI Singapore 9B parametry December 2024

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

509 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Xeon Phi 5110P

8 GB · IQ4_XS · 24.0 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

376 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit SEA-LION V3 Gemma2 9B?

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.

509 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
376 tok/s 320–452	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	11.7 GB	Q8_0	Pohodlný
376 tok/s 320–452	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	11.7 GB	Q8_0	Pohodlný
301 tok/s 180–481 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	11.7 GB	Q8_0	Pohodlný
301 tok/s 180–481 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	11.7 GB	Q8_0	Pohodlný
240 tok/s 144–385 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	11.7 GB	Q8_0	Pohodlný
230 tok/s 196–276	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	11.7 GB	Q8_0	Pohodlný
230 tok/s 196–276	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	11.7 GB	Q8_0	Pohodlný
220 tok/s 132–352 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	11.7 GB	Q8_0	Pohodlný
195 tok/s 117–313 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.7 GB	Q8_0	Pohodlný
195 tok/s 117–313 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.7 GB	Q8_0	Pohodlný
195 tok/s 117–313 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.7 GB	Q8_0	Pohodlný
185 tok/s 158–222	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	11.7 GB	Q8_0	Pohodlný
172 tok/s 146–207	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.0 GB	IQ4_XS	Těsný
158 tok/s 134–190	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.7 GB	Q8_0	Pohodlný
158 tok/s 134–190	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	11.7 GB	Q8_0	Pohodlný
158 tok/s 134–190	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.7 GB	Q8_0	Pohodlný
158 tok/s 134–190	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.7 GB	Q8_0	Pohodlný
158 tok/s 134–190	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.7 GB	Q8_0	Pohodlný
131 tok/s 111–157	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.6 GB	Q5_K_M	Těsný
120 tok/s 72–193 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	11.7 GB	Q8_0	Pohodlný
120 tok/s 72–193 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	11.7 GB	Q8_0	Pohodlný
100 tok/s 60–161 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	11.7 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	11.7 GB	Q8_0	Pohodlný
96.0 tok/s 82–115	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	11.7 GB	Q8_0	Pohodlný
96.0 tok/s 82–115	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	11.7 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: AI Singapore
Typ organizace: Government
Země: Singapore
Publikováno: 19 December 2024
Autoři: AI Singapore

Co to dělá

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

Doména: Language
Úkol: Question answering, Chat, Language modeling/generation
Přístup: Self-supervised learning
Základní model: Gemma 2 9B
Číselný formát: BF16

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: 200,000,000,000 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: 4.5 × 10²³ FLOP
Jak bylo ustanoveno: Hardware,Operation counting
Ladění výpočtů: 1.3 × 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: 64
Doba reálného času: 240 hours (10 days)
Příkon: 88.1 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 (restricted use)
Tréninkový kód: Open source
Hugging Face: aisingapore

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: SEA-LION V3
Nap poslední aktualizace: 28 November 2025

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží SEA-LION V3 Gemma2 9B

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 SEA-LION V3 Gemma2 9B

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

Xeon Phi 5110P

Potřeba paměti

7.0 GB

Nejrychlejší

376 tok/s

SEA-LION V3 Gemma2 9B 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: 509.

Vstupní bod je Xeon Phi 5110P, s kapacitou VRAM 8 GB, spuštění na kompresi IQ4_XS a vyrábějí kolem 24.0 tokenů za sekundu

Na druhém konci sedí B200, generování přibližně 376 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

O tomto modelu

SEA-LION V3 Gemma2 9B byl zveřejněn AI Singapore, v zemi zaznamenané jako Singapore, během December 2024. Kategorie, do které vydavatel spadá, je government.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol question answering, Chat, Language modeling/generation.

Jeho výchozím bodem byl existující základní model, Gemma 2 9B. To je důvod, proč sdílí obecný tvar a velikost základního modelu.

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 aisingapore.

Jak rychle to běží a proč

Polovina karet, které to drží, zvládne více než 26.0 tokenů za sekundu. Producing text faster than most people read it: 473 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 rozložení pozornosti je v naší databázi, takže hodnoty VRAM jsou vypočítány přesně místo přibližně.

Jak bylo trénováno

Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 4.5 × 10²³ 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.

Tréninková sada běžela na přibližně 200,000,000,000 tokeny textu

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro SEA-LION V3 Gemma2 9B

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

Tabulka uvádí každou kartu, která je schopna pojmout SEA-LION V3 Gemma2 9B, potřebující kolem 7.0 GB při kompresi IQ4_XS. Kapacita je brána — karta buď ji má, nebo ne.
02

Nastavte délku kontextu, se kterou budete pracovat

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. SEA-LION V3 Gemma2 9B.
03

Nastavte minimální kvalitu

Kompresce je to, co umožňuje modelu pojmout menší KARTY, za určitou cenu v přesnosti., dosahující komprese IQ4_XS 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. SEA-LION V3 Gemma2 9B. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 376 tok/s
05

Zkontrolujte verdikt o vhodnosti před koupí

Tight fit běží, ale nenechává nic navíc pro delší konverzaci, v případě SEA-LION V3 Gemma2 9B. 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

Sledování KARTY až na její vlastní stránku ukazuje každý jiný model, který může držet, což je otázka, která následuje, jakmile se rozhodnete pro SEA-LION V3 Gemma2 9B.

Odpovědi

SEA-LION V3 Gemma2 9B — běžné otázky

SEA-LION V3 Gemma2 9B— 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 11.7 GB a generováním zhruba 63.1 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

SEA-LION V3 Gemma2 9B— 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.

SEA-LION V3 Gemma2 9B— kolik má parametrů?

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

SEA-LION V3 Gemma2 9B— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností AI Singapore, zakládající se na Singapore, organizace zařazená jako government.

SEA-LION V3 Gemma2 9B— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v December 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

SEA-LION V3 Gemma2 9B— K čemu se to používá?

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

SEA-LION V3 Gemma2 9B— kde si to mohu stáhnout?

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

SEA-LION V3 Gemma2 9B— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 4.5 × 10²³ 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.

SEA-LION V3 Gemma2 9B— 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 2.2 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

SEA-LION V3 Gemma2 9B— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Kapacita se sčítá napříč KARTAMI; propustnost nikoliv. Počet KARET, které ji již drží samostatně: 509. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

SEA-LION V3 Gemma2 9B— 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.

SEA-LION V3 Gemma2 9B— 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: 320–452 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

SEA-LION V3 Gemma2 9B— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Xeon Phi 5110P, s kapacitou VRAM 8 GB. Spouští model při kompresi IQ4_XS používající přibližně 7.0 GB, a produkuje přibližně 24.0 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 509.

SEA-LION V3 Gemma2 9B— 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: 473.

SEA-LION V3 Gemma2 9B— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 7.0 GB při kompresi IQ4_XS, 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.

SEA-LION V3 Gemma2 9B— mohu to spustit na GPU držící 8 GB?

Ano. GPU kartu CMP 170HX 8 GB, držení 8 GB, provozuje ho při kompresi IQ4_XS, používající přibližně 7.0 GB a generováním zhruba 172 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

SEA-LION V3 Gemma2 9B— mohu to spustit na GPU držící 12 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 3080 Ti, držení 12 GB, provozuje ho při kompresi Q6_K, používající přibližně 9.6 GB a generováním zhruba 62.4 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

SEA-LION V3 Gemma2 9B— 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 11.7 GB a generováním zhruba 53.2 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

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