LLama 3..2 Typhoon 2 1B 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
Tesla C1080
4 GB · Q8_0 · 36.9 tok/s
Nejrychlejší karta
B200
3,388 tok/s · 180 GB
Které GPU mohou spustit LLama 3..2 Typhoon 2 1B?
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.
818 karty odpovídají
Vypočítávání| Potřebuje | Kvantisace | Pohodlné | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
3,388
tok/s
2,033–5,421 · nízká důvěra |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 1.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
3,388
tok/s
2,033–5,421 · nízká důvěra |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 1.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
2,706
tok/s
1,623–4,329 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 1.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
2,706
tok/s
1,623–4,329 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 1.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
2,164
tok/s
1,298–3,462 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 1.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
2,071
tok/s
1,243–3,314 · nízká důvěra |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 1.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
2,071
tok/s
1,243–3,314 · nízká důvěra |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 1.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
1,982
tok/s
1,189–3,171 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 1.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
1,759
tok/s
1,055–2,815 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 1.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
1,759
tok/s
1,055–2,815 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 1.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
1,759
tok/s
1,055–2,815 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 1.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
1,669
tok/s
1,001–2,670 · nízká důvěra |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 1.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
1,423
tok/s
854–2,277 · nízká důvěra |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 1.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
1,423
tok/s
854–2,277 · nízká důvěra |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 1.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
1,423
tok/s
854–2,277 · nízká důvěra |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 1.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
1,423
tok/s
854–2,277 · nízká důvěra |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 1.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
1,423
tok/s
854–2,277 · nízká důvěra |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 1.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
1,084
tok/s
650–1,734 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 1.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
1,084
tok/s
650–1,734 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 1.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
903
tok/s
542–1,445 · nízká důvěra |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 1.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
884
tok/s
530–1,414 · nízká důvěra |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 1.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
864
tok/s
518–1,382 · nízká důvěra |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 1.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
864
tok/s
518–1,382 · nízká důvěra |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 1.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
864
tok/s
518–1,382 · nízká důvěra |
A800 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Aug 2022 | 1.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
864
tok/s
518–1,382 · nízká důvěra |
H100 CNX NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Mar 2023 | 1.8 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 3.2 1B
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 1B
- Výcviková data
- tokens
1B
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
- 4.2 × 10¹⁸ FLOP
6 FLOP / parameter / token * 700000000 tokens [see dataset size] * 10^9 parameters = 4.2e+18 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 3.2 license https://huggingface.co/scb10x/llama3.2-typhoon2-1b
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..2 Typhoon 2 1B
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 3,388 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 3,388 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 2,706 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 2,706 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 2,164 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 2,071 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 2,071 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 1,982 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 1,759 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 1,759 tok/s
Nejmenší GPU, které ještě běží LLama 3..2 Typhoon 2 1B
Nejlevnější cesta dovnitř, podle kapacity paměti. Těsný fit spustí model, ale nenechá nic navíc na delší konverzaci..
- 01 GeForce RTX 4010 4 GB · Potřebuje 1.8 GB · Q8_0 · Pohodlný 40.7 tok/s
- 02 RTX A400 4 GB · Potřebuje 1.8 GB · Q8_0 · Pohodlný 40.7 tok/s
- 03 RTX 500 Mobile Ada Generation 4 GB · Potřebuje 1.8 GB · Q8_0 · Pohodlný 54.2 tok/s
- 04 GeForce RTX 3050 A Mobile 4 GB · Potřebuje 1.8 GB · Q8_0 · Pohodlný 81.3 tok/s
- 05 Jetson Orin Nano 4 GB 4 GB · Potřebuje 1.8 GB · Q8_0 · Pohodlný 14.5 tok/s
- 06 Radeon RX 6450M 4 GB · Potřebuje 1.8 GB · Q8_0 · Pohodlný 42.3 tok/s
- 07 Radeon RX 6550M 4 GB · Potřebuje 1.8 GB · Q8_0 · Pohodlný 47.6 tok/s
- 08 Radeon RX 6550S 4 GB · Potřebuje 1.8 GB · Q8_0 · Pohodlný 42.3 tok/s
- 09 Arc A310 4 GB · Potřebuje 1.8 GB · Q8_0 · Pohodlný 34.1 tok/s
- 10 Arc Pro A30M 4 GB · Potřebuje 1.8 GB · Q8_0 · Pohodlný 35.2 tok/s
Co čísla znamenají
Co je potřeba k provozování tohoto modelu
Minimum karta
Tesla C1080
Potřeba paměti
1.8 GB
Nejrychlejší
3,388 tok/s
LLama 3..2 Typhoon 2 1B dosahuje počtu parametrů 1B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 818.
Nejmenší karta, která to pojme, je Tesla C1080, s kapacitou VRAM 4 GB, spuštění na kompresi Q8_0 a vyrábějí kolem 36.9 tokenů za sekundu
Na druhém konci sedí B200, generování přibližně 3,388 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.
O tomto modelu
LLama 3..2 Typhoon 2 1B byl zveřejněn Typhoon / SCB 10X, v zemi zaznamenané jako Thailand, během December 2024. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning.
Staví na Llama 3.2 1B. To je důvod, proč sdílí obecný tvar a velikost základního modelu.
Protože byly jeho váhy uvolněny, nic ohledně jeho spuštění nezávisí na dostupnosti poskytovatele - je to vaše, jakmile je stáhnuto. Na Hugging Face je publikováno pod organizací scb10x.
Jak rychle to běží a proč
Uprostřed rozsahu se nachází každá karta, která to dokáže spustit, na 95.1 tokenů za sekundu. Producing text faster than most people read it: 806 z nich
Je to hustý model, takže každý parametr je čten pro každý token vyprodukovaný. To dělá rychlost téměř přesně sledovat paměťovou šířku pásma — karta s dvojnásobnou šířkou pásma generuje přibližně dvojnásobně rychle.
Paměť zde je odhadována podle velikosti, spíše než aby byla vypočtena z architektury, která není pro tento model zaznamenána — čísla jsou spíše indikativní než přesná.
Krok za krokem
Jak vybrat GPU pro LLama 3..2 Typhoon 2 1B
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.
Tabulka uvádí každou kartu, která je schopna pojmout LLama 3..2 Typhoon 2 1B, potřebující kolem 1.8 GB při kompresi Q8_0. Žádné množství výpočetního výkonu nenahradí kartu, která to nemůže udržet.
-
02
Nastavte délku kontextu, se kterou budete pracovat
Delší konverzace spotřebovávají paměť navíc k tomu, co potřebují váhy. Posuňte jezdec na svou skutečnou pracovního délku, než důvěřujete jakémukoliv řádku pro LLama 3..2 Typhoon 2 1B.
-
03
Nastavte minimální kvalitu
Každá KARTA spouští nejméně komprimovanou kopii, kterou může udržet., dosahující komprese Q8_0 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
Srovnejte TPS, ne specifikace
Seřaďte podle rychlosti, abyste viděli, jak si karty vedou. LLama 3..2 Typhoon 2 1B. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 3,388 tok/s
-
05
Podívejte se na rezervu, ne jen na padnutí
Tight znamená, že se načítá a funguje bez možnosti později zvýšit context length, v případě LLama 3..2 Typhoon 2 1B. 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
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. LLama 3..2 Typhoon 2 1B.
Odpovědi
LLama 3..2 Typhoon 2 1B — běžné otázky
LLama 3..2 Typhoon 2 1B— jak rychle je to na GPU?
Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 3,388 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 806.
LLama 3..2 Typhoon 2 1B— kolik VRAM potřebuje?
Potřebuje asi 1.8 GB při kompresi Q8_0, 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..2 Typhoon 2 1B— mohu to spustit na GPU držící 8 GB?
Ano. GPU kartu CMP 170HX 8 GB, držení 8 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 1.8 GB a generováním zhruba 631 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.
LLama 3..2 Typhoon 2 1B— 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 1.8 GB a generováním zhruba 386 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.
LLama 3..2 Typhoon 2 1B— 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 1.8 GB a generováním zhruba 479 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.
LLama 3..2 Typhoon 2 1B— 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 1.8 GB a generováním zhruba 568 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.
LLama 3..2 Typhoon 2 1B— 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..2 Typhoon 2 1B— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 1B. 1B. 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..2 Typhoon 2 1B— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Typhoon / SCB 10X, zakládající se na Thailand, organizace zařazená jako industry.
LLama 3..2 Typhoon 2 1B— 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..2 Typhoon 2 1B— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
LLama 3..2 Typhoon 2 1B— 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..2 Typhoon 2 1B— 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. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.
LLama 3..2 Typhoon 2 1B— 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: 818. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.
LLama 3..2 Typhoon 2 1B— 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: 1. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.
LLama 3..2 Typhoon 2 1B— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?
Jsou vypočítány ze specifikací spíše než měřeny a každá má určité rozmezí. Jeden příklad: 2,033–5,421 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..2 Typhoon 2 1B— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Tesla C1080, s kapacitou VRAM 4 GB. Spouští model při kompresi Q8_0 používající přibližně 1.8 GB, a produkuje přibližně 36.9 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 818.
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.