Llama 3.1 Typhoon 2 8B TPS kalkulátor
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
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 Llama 3.1 Typhoon 2 8B?
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.
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
- Typhoon / SCB 10X
- Typ organizace
- Industry
- Země
- Thailand
- Publikováno
- 19 December 2024
- Autoři
- Kunat Pipatanakul, Potsawee Manakul, Natapong Nitarach, Warit Sirichotedumrong, Surapon Nonesung, Teetouch Jaknamon, Parinthapat Pengpun, Pittawat Taveekitworachai, Adisai Na-Thalang, Sittipong Sripaisarnmongkol, Krisanapong Jirayoot, Kasima Tharnpipitchai
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning
- Základní model
- Llama 3.1-8B
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
- tokens
8B
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.
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting
- Ladění výpočtů
- 1.2 × 10²¹ FLOP
6 FLOP / parameter / token * 25*10^9 tokens [see dataset size] * 8 * 10^9 parameters = 1.2e+21 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
- 8
- Příkon
- 11.0 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
- Unreleased
- Hugging Face
- scb10x
llama 3.1 license https://huggingface.co/scb10x/llama3.1-typhoon2-8b
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Likely
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Typhoon 2: A Family of Open Text and Multimodal Thai Large Language Models
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Extrémy
Deset nejrychlejších GPU, které běží Llama 3.1 Typhoon 2 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..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 424 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 424 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 338 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 338 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 270 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 259 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 259 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 248 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 220 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 220 tok/s
Nejmenší GPU, které ještě běží Llama 3.1 Typhoon 2 8B
Nejlevnější cesta dovnitř, podle kapacity paměti. Těsný fit spustí model, ale nenechá nic navíc na delší konverzaci..
- 01 RTX 1000 Mobile Ada Generation 6 GB · Potřebuje 5.1 GB · Q3_K_M · Těsný 27.4 tok/s
- 02 GeForce RTX 3050 6 GB 6 GB · Potřebuje 5.1 GB · Q3_K_M · Těsný 24.0 tok/s
- 03 Arc A380M 6 GB · Potřebuje 5.1 GB · Q3_K_M · Těsný 17.3 tok/s
- 04 GeForce RTX 4050 Max-Q 6 GB · Potřebuje 5.1 GB · Q3_K_M · Těsný 27.4 tok/s
- 05 GeForce RTX 4050 Mobile 6 GB · Potřebuje 5.1 GB · Q3_K_M · Těsný 27.4 tok/s
- 06 Data Center GPU Flex 140 6 GB · Potřebuje 5.1 GB · Q3_K_M · Těsný 17.3 tok/s
- 07 Arc Pro A40 6 GB · Potřebuje 5.1 GB · Q3_K_M · Těsný 17.8 tok/s
- 08 Arc Pro A50 6 GB · Potřebuje 5.1 GB · Q3_K_M · Těsný 17.8 tok/s
- 09 GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB 6 GB · Potřebuje 5.1 GB · Q3_K_M · Těsný 18.9 tok/s
- 10 GeForce RTX 3050 Mobile Refresh 6 GB 6 GB · Potřebuje 5.1 GB · Q3_K_M · Těsný 24.0 tok/s
Co čísla znamenají
Co je potřeba k provozování tohoto modelu
Minimum karta
Quadro 6000
Potřeba paměti
5.1 GB
Nejrychlejší
424 tok/s
Llama 3.1 Typhoon 2 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.
Nejmenší karta, která to pojme, je Quadro 6000, s kapacitou VRAM 6 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 17.4 tokenů za sekundu
Nejrychlejší, jak to pro to počítáme, je B200, generování přibližně 424 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.
Co je tento MODEL
Llama 3.1 Typhoon 2 8B byl zveřejněn Typhoon / SCB 10X, v zemi zaznamenané jako Thailand, během December 2024. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning.
Staví na Llama 3.1-8B. To je důvod, proč sdílí obecný tvar a velikost základního modelu.
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 scb10x.
Co rozhoduje o rychlosti
Mediánový výsledek je kolem 23.8 tokenů za sekundu 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.
Krok za krokem
Jak vybrat GPU pro Llama 3.1 Typhoon 2 8B
Stůl výše již posoudil každou kartu, pro kterou máme specifikace, proti tomuto modelu. Dostání se k vaší odpovědi trvá šest kroků.
-
01
Přečtěte si nejprve číslo paměti
Každá KARTA zde byla zkontrolována proti Llama 3.1 Typhoon 2 8B, potřebující kolem 5.1 GB při kompresi Q3_K_M. Kapacita je brána — karta buď ji má, nebo ne.
-
02
Rozhodněte, jak dlouho vaše konverzace běží
Nastavte kontext na to, co skutečně použijete. Cache roste s konverzací a to je obvyklý důvod, proč karta, která se zdála v pořádku, přestane vejít. Llama 3.1 Typhoon 2 8B.
-
03
Vyberte, jak moc to budete komprimovat.
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
Třídit podle rychlosti
Hodnocení podle tokenů za sekundu následuje šířku paměti spíše než počty jader, pro Llama 3.1 Typhoon 2 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
Tight znamená, že se načítá a funguje bez možnosti později zvýšit context length, v případě Llama 3.1 Typhoon 2 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 Llama 3.1 Typhoon 2 8B.
Odpovědi
Llama 3.1 Typhoon 2 8B — běžné otázky
Llama 3.1 Typhoon 2 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.
Llama 3.1 Typhoon 2 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.
Llama 3.1 Typhoon 2 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.
Llama 3.1 Typhoon 2 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.
Llama 3.1 Typhoon 2 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.
Llama 3.1 Typhoon 2 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.
Llama 3.1 Typhoon 2 8B— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 8B. 8B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Llama 3.1 Typhoon 2 8B— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Typhoon / SCB 10X, zakládající se na Thailand, organizace zařazená jako industry.
Llama 3.1 Typhoon 2 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.
Llama 3.1 Typhoon 2 8B— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
Llama 3.1 Typhoon 2 8B— kde si to mohu stáhnout?
Jeho váhy jsou publikovány na Hugging Face, pod organizací scb10x. Na našem webu nenabízíme soubory modelů — tento web vypočítává, jaký hardware je potřebný pro jejich spuštění.
Llama 3.1 Typhoon 2 8B— 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 1.5 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.
Llama 3.1 Typhoon 2 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.
Llama 3.1 Typhoon 2 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.
Llama 3.1 Typhoon 2 8B— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?
Jsou vypočítány ze specifikací spíše než měřeny a každá má určité rozmezí. Jeden příklad: 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.
Llama 3.1 Typhoon 2 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.
Llama 3.1 Typhoon 2 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.
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.