SEA-LION V3 Llama3.1 70B TPS kalkulátor

Otevřít váhy AI Singapore 70B 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

61 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

A100 PCIe 40 GB

40 GB · Q3_K_M · 25.5 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

48.4 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit SEA-LION V3 Llama3.1 70B?

Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď

Delší konverzace potřebuje více paměti, což může tento model vytlačit z menších karet..

Skrývá karty, které by se do modelu vešly pouze jeho stlačením pod tento bod.

61 karty odpovídají

Vypočítávání
Potřebuje Kvantisace Pohodlné
48.4 tok/s

41–58

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 73.8 GB Q8_0 Pohodlný
48.4 tok/s

41–58

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 73.8 GB Q8_0 Pohodlný
38.7 tok/s

23–62 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 73.8 GB Q8_0 Pohodlný
38.7 tok/s

23–62 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 73.8 GB Q8_0 Pohodlný
30.9 tok/s

19–49 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 73.8 GB Q8_0 Pohodlný
29.6 tok/s

25–36

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 73.8 GB Q8_0 Pohodlný
29.6 tok/s

25–36

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 73.8 GB Q8_0 Pohodlný
29.5 tok/s

25–35

H100 SXM5 80 GB NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Oct 2022 57.5 GB Q6_K Pohodlný
29.5 tok/s

25–35

H800 SXM5 NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Mar 2023 57.5 GB Q6_K Pohodlný
28.3 tok/s

17–45 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 73.8 GB Q8_0 Pohodlný
26.1 tok/s

22–31

GRID A100B NVIDIA 48 GB 1,870 GB/s May 2020 41.2 GB Q4_K_M Těsný
25.5 tok/s

22–31

A100 PCIe 40 GB NVIDIA 40 GB 1,560 GB/s Jun 2020 33.0 GB Q3_K_M Těsný
25.5 tok/s

22–31

A100 SXM4 40 GB NVIDIA 40 GB 1,560 GB/s May 2020 33.0 GB Q3_K_M Těsný
25.5 tok/s

22–31

A800 PCIe 40 GB NVIDIA 40 GB 1,560 GB/s Nov 2022 33.0 GB Q3_K_M Těsný
25.1 tok/s

15–40 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 73.8 GB Q8_0 Pohodlný
25.1 tok/s

15–40 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 73.8 GB Q8_0 Pohodlný
25.1 tok/s

15–40 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 73.8 GB Q8_0 Pohodlný
23.8 tok/s

20–29

H100 NVL 94 GB NVIDIA 94 GB 3,940 GB/s Mar 2023 73.8 GB Q8_0 Těsný
20.3 tok/s

17–24

H100 PCIe 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 73.8 GB Q8_0 Těsný
20.3 tok/s

17–24

H100 SXM5 94 GB NVIDIA 94 GB 3,360 GB/s Mar 2023 73.8 GB Q8_0 Těsný
20.3 tok/s

17–24

H100 SXM5 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 73.8 GB Q8_0 Těsný
18.7 tok/s

16–22

RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA 48 GB 1,340 GB/s Mar 2025 41.2 GB Q4_K_M Těsný
17.9 tok/s

15–22

A100 SXM4 80 GB NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Nov 2020 57.5 GB Q6_K Pohodlný
17.9 tok/s

15–22

A100X NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Jun 2021 57.5 GB Q6_K Pohodlný
17.9 tok/s

15–22

A800 SXM4 80 GB NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Aug 2022 57.5 GB Q6_K 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 3.1-70B
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
70B
Výcviková data
200,000,000,000 tokens

"pre-trained on 200B 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
8 × 10²⁴ FLOP

Llama3.1 70B base model: 7.929e+24 Additional pretraining compute: Stage 1: 200*60*60*989500000000000*64*0.3=1.36788×10^22 Stage 2: 495*60*60*989500000000000*128*0.3=6.77103×10^22 Total: 7.929×10^24 + 1.36788×10^22 + 6.77103×10^22 = 8.0103891 × 10^24

Jak bylo ustanoveno
Hardware,Operation counting
Ladění výpočtů
8.3 × 10²² FLOP

Additional pretraining compute: Stage 1: 200 hour * 3600 sec / hour * 989500000000000 FLOP / GPU / sec * 64 GPUs * 0.3 [assumed utilization] = 1.36788×10^22 FLOP Stage 2: 495 hours * 3600 sec / hour * 989500000000000 FLOP / GPU /sec * 128 GPUs * 0.3 [assumed utilization] = 6.77103×10^22 FLOP 1.36788×10^22 FLOP + 6.77103×10^22 FLOP = 8.13891e+22 FLOP 6 FLOP / parameter / token * 70*10^9 parameters * 200*10^9 tokens = 8.4e+22 FLOP sqrt(8.13891e+22*8.4e+22) = 8.2684245e+22 FLOP

Tréninkový běh

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

Tréninkový hardware
NVIDIA H200 SXM,NVIDIA H100 SXM5 80GB
Používané čipy
192
Doba reálného času
136 hours

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

Llama 3.1 license (branding requirements, size cap 700M MAU) https://huggingface.co/aisingapore/Llama-SEA-LION-v3-70B https://github.com/aisingapore/sealion

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

Co čísla znamenají

Co potřebujete k tomu, abyste to spustili

Minimum karta

A100 PCIe 40 GB

Potřeba paměti

33.0 GB

Nejrychlejší

48.4 tok/s

SEA-LION V3 Llama3.1 70B dosahuje počtu parametrů 70B. To dává nad spotřebitelský hardware, do oblasti, kde je karta kupována za tímto účelem spíše než přepracována pro něj. Počet karet, které sledujeme a které to mohou pojmout: 61.

Nejmenší hardware, který funguje, je A100 PCIe 40 GB, s kapacitou VRAM 40 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 25.5 tokenů za sekundu

Nejrychlejší výsledek pochází z B200, generování přibližně 48.4 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Co je tento MODEL

SEA-LION V3 Llama3.1 70B 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, Llama 3.1-70B. To je obvyklý způsob, jak je specializovaný model vytvářen.

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.

Co rozhoduje o rychlosti

Uprostřed rozsahu se nachází každá karta, která to dokáže spustit, na 17.1 tokens za sekundu. Překračující rychlost čtení rovnou: 49 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.

Trénink a původ

Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 8 × 10²⁴ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA H200 SXM,NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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 70B

Stůl výše již posoudil každou kartu, pro kterou máme specifikace, proti tomuto modelu. Dostání se k vaší odpovědi trvá šest kroků.

  1. 01

    Zkontrolujte, co to potřebuje před čímkoli jiným.

    Tabulka uvádí každou kartu, která je schopna pojmout SEA-LION V3 Llama3.1 70B, potřebující kolem 33.0 GB při kompresi Q3_K_M. Tato čísla, nikoli hlavní výkon karty, rozhodují o tom, zda běží.

  2. 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 Llama3.1 70B.

  3. 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.

  4. 04

    Hodnoťte podle propustnosti spíše než podle specifikace

    Hodnocení podle tokenů za sekundu následuje šířku paměti spíše než počty jader, pro SEA-LION V3 Llama3.1 70B. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 48.4 tok/s

  5. 05

    Přečtěte si poslední sloupec fit

    Tight znamená, že se načítá a funguje bez možnosti později zvýšit context length, v případě SEA-LION V3 Llama3.1 70B. Pohodlný znamená, že můžete později zvětšit kontext. Ten rozdíl má větší význam než pár tokenů za sekundu, takže kupte pro pohodlné, pokud to očekáváte.

  6. 06

    Otevřete kartu, na které jste se usadili.

    Každý název karty odkazuje na její vlastní stránku, která provádí stejný výpočet v celém katalogu modelů. Karta se obvykle kupuje pro více než jeden model, takže se vyplatí se podívat před tím, než koupíte. SEA-LION V3 Llama3.1 70B.

Odpovědi

SEA-LION V3 Llama3.1 70B — běžné otázky

01

SEA-LION V3 Llama3.1 70B— 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.

02

SEA-LION V3 Llama3.1 70B— 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: 41–58 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

03

SEA-LION V3 Llama3.1 70B— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je A100 PCIe 40 GB, s kapacitou VRAM 40 GB. Spouští model při kompresi Q3_K_M používající přibližně 33.0 GB, a produkuje přibližně 25.5 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 61.

04

SEA-LION V3 Llama3.1 70B— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 48.4 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 49.

05

SEA-LION V3 Llama3.1 70B— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 33.0 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.

06

SEA-LION V3 Llama3.1 70B— 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.

07

SEA-LION V3 Llama3.1 70B— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 70B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

08

SEA-LION V3 Llama3.1 70B— Kdo to vytvořil?

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

09

SEA-LION V3 Llama3.1 70B— 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.

10

SEA-LION V3 Llama3.1 70B— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol question answering, Chat, Language modeling/generation. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.

11

SEA-LION V3 Llama3.1 70B— 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.

12

SEA-LION V3 Llama3.1 70B— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 8 × 10²⁴ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA H200 SXM,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.

13

SEA-LION V3 Llama3.1 70B— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Částečně. Vrstvy, které se nevejdou, sedí v systémové paměti a běží jen při zlomku rychlosti, takže většinou odložený model není často použitelný. Nejbližší nepřesnost, kterou vypočítáme, zaostává o 12.4 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

14

SEA-LION V3 Llama3.1 70B— 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: 61. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

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.