SEA-LION V3 Llama3.1 8B TPS kalkulátor

Otevřít váhy AI Singapore 8B 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

582 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Quadro 6000

6 GB · Q3_K_M · 17.4 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

424 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit SEA-LION V3 Llama3.1 8B?

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
424 tok/s 360–508	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	9.8 GB	Q8_0	Pohodlný
424 tok/s 360–508	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	9.8 GB	Q8_0	Pohodlný
338 tok/s 203–541 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.8 GB	Q8_0	Pohodlný
338 tok/s 203–541 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.8 GB	Q8_0	Pohodlný
270 tok/s 162–433 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	9.8 GB	Q8_0	Pohodlný
259 tok/s 220–311	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.8 GB	Q8_0	Pohodlný
259 tok/s 220–311	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.8 GB	Q8_0	Pohodlný
248 tok/s 149–396 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	9.8 GB	Q8_0	Pohodlný
220 tok/s 132–352 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.8 GB	Q8_0	Pohodlný
220 tok/s 132–352 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.8 GB	Q8_0	Pohodlný
220 tok/s 132–352 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.8 GB	Q8_0	Pohodlný
209 tok/s 177–250	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	9.8 GB	Q8_0	Pohodlný
178 tok/s 151–213	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.8 GB	Q8_0	Pohodlný
178 tok/s 151–213	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	9.8 GB	Q8_0	Pohodlný
178 tok/s 151–213	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.8 GB	Q8_0	Pohodlný
178 tok/s 151–213	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.8 GB	Q8_0	Pohodlný
178 tok/s 151–213	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.8 GB	Q8_0	Pohodlný
141 tok/s 120–169	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.0 GB	Q5_K_M	Těsný
135 tok/s 81–217 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.8 GB	Q8_0	Pohodlný
135 tok/s 81–217 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.8 GB	Q8_0	Pohodlný
120 tok/s 102–144	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	7.9 GB	Q6_K	Těsný
113 tok/s 68–181 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	9.8 GB	Q8_0	Pohodlný
110 tok/s 66–177 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	9.8 GB	Q8_0	Pohodlný
108 tok/s 92–130	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	9.8 GB	Q8_0	Pohodlný
108 tok/s 92–130	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	9.8 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: Llama 3.1-8B
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: 8B
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: 1.2 × 10²⁴ FLOP
Jak bylo ustanoveno: Hardware,Operation counting
Ladění výpočtů: 9.4 × 10²¹ FLOP

Tréninkový běh

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

Tréninkový hardware: NVIDIA H200 SXM
Používané čipy: 64
Doba reálného času: 136 hours
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 Llama3.1 8B

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 Llama3.1 8B

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

424 tok/s

SEA-LION V3 Llama3.1 8B dosahuje počtu parametrů 8B. 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 17.4 tokenů za sekundu

Na druhém konci sedí B200, generování přibližně 424 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Co je tento MODEL

SEA-LION V3 Llama3.1 8B byl zveřejněn AI Singapore, v zemi zaznamenané jako Singapore, během December 2024. Vydavatelská organizace je kategorizována jako government.

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

Místo toho, aby byl trénován od nuly, je odvozen z Llama 3.1-8B. To je obvyklý způsob, jak je specializovaný model vytvářen.

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 aisingapore.

Co rozhoduje o rychlosti

Mediánový výsledek je kolem 23.8 tokenů za sekundu. Producing text faster than most people read it: 551 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.

Co bylo zapotřebí k jeho vybudování

Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 1.2 × 10²⁴ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA H200 SXM. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Bylo to trénováno na korpusu asi 200,000,000,000 tokeny textu

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro SEA-LION V3 Llama3.1 8B

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 SEA-LION V3 Llama3.1 8B, potřebující kolem 5.1 GB při kompresi Q3_K_M. Tato čísla, nikoli hlavní výkon karty, rozhodují o tom, zda běží.
02

Rozhodněte, jak dlouho vaše konverzace běží

Delší konverzace spotřebovávají paměť navíc k tomu, co potřebují váhy. Posuňte jezdec na svou skutečnou pracovního délku, než důvěřujete jakémukoliv řádku pro SEA-LION V3 Llama3.1 8B.
03

Nastavte minimální kvalitu

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

Rychlostní řazení je v podstatě řazením podle šířky pásma paměti, pro SEA-LION V3 Llama3.1 8B. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 424 tok/s
05

Přečtěte si poslední sloupec fit

Sloupec vhodnosti odděluje karty, které to jen tak tak zvládají, od těch, které mají místo navíc, v případě SEA-LION V3 Llama3.1 8B. 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 SEA-LION V3 Llama3.1 8B.

Odpovědi

SEA-LION V3 Llama3.1 8B — běžné otázky

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— Kdo to vytvořil?

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

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— 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 Llama3.1 8B— K čemu se to používá?

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

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— 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 Llama3.1 8B— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 1.2 × 10²⁴ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA H200 SXM. 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 Llama3.1 8B— 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 1.5 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Kapacita se sčítá napříč KARTAMI; propustnost nikoliv. Počet KARET, které ji již drží samostatně: 582. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— 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.

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— 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: 360–508 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 Llama3.1 8B— 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 17.4 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 582.

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 424 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 551.

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— 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.

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— 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 7.0 GB a generováním zhruba 141 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— 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 9.8 GB a generováním zhruba 48.3 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— 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 9.8 GB a generováním zhruba 59.8 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— 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 9.8 GB a generováním zhruba 70.9 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— 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 Llama3.1 8B— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 8B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

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