RWKV-5 (Eagle) 7B TPS kalkulátor

Otevřít váhy RWKV Foundation,EleutherAI,Ohio State University,University of California Santa Barbara (UCSB),Wroclaw Tech (Wrocław University of Science and Technology),Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (Pazhou Lab),New York University (NYU),Harvard University,Contextual AI,University of Chinese Academy of Sciences,University of California Santa Cruz,Tsinghua University,University of Edinburgh,University of British Columbia (UBC),Pennsylvania State University 7.5B parametry September 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

589 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Tesla K20c

5 GB · Q3_K_M · 26.9 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

451 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit RWKV-5 (Eagle) 7B?

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.

589 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
451 tok/s 270–721 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	8.8 GB	Q8_0	Pohodlný
451 tok/s 270–721 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	8.8 GB	Q8_0	Pohodlný
360 tok/s 216–576 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.8 GB	Q8_0	Pohodlný
360 tok/s 216–576 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.8 GB	Q8_0	Pohodlný
288 tok/s 173–460 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	8.8 GB	Q8_0	Pohodlný
275 tok/s 165–441 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.8 GB	Q8_0	Pohodlný
275 tok/s 165–441 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.8 GB	Q8_0	Pohodlný
264 tok/s 158–422 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	8.8 GB	Q8_0	Pohodlný
234 tok/s 140–374 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.8 GB	Q8_0	Pohodlný
234 tok/s 140–374 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.8 GB	Q8_0	Pohodlný
234 tok/s 140–374 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.8 GB	Q8_0	Pohodlný
222 tok/s 133–355 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	8.8 GB	Q8_0	Pohodlný
189 tok/s 114–303 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.8 GB	Q8_0	Pohodlný
189 tok/s 114–303 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	8.8 GB	Q8_0	Pohodlný
189 tok/s 114–303 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.8 GB	Q8_0	Pohodlný
189 tok/s 114–303 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.8 GB	Q8_0	Pohodlný
189 tok/s 114–303 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.8 GB	Q8_0	Pohodlný
144 tok/s 86–231 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.8 GB	Q8_0	Pohodlný
144 tok/s 86–231 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.8 GB	Q8_0	Pohodlný
122 tok/s 73–195 · nízká důvěra	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.0 GB	Q6_K	Těsný
120 tok/s 72–192 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	8.8 GB	Q8_0	Pohodlný
118 tok/s 71–188 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	8.8 GB	Q8_0	Pohodlný
115 tok/s 69–184 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	8.8 GB	Q8_0	Pohodlný
115 tok/s 69–184 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	8.8 GB	Q8_0	Pohodlný
115 tok/s 69–184 · nízká důvěra	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	8.8 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: RWKV Foundation,EleutherAI,Ohio State University,University of California Santa Barbara (UCSB),Wroclaw Tech (Wrocław University of Science and Technology),Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (Pazhou Lab),New York University (NYU),Harvard University,Contextual AI,University of Chinese Academy of Sciences,University of California Santa Cruz,Tsinghua University,University of Edinburgh,University of British Columbia (UBC),Pennsylvania State University
Typ organizace: Research collective,Research collective,Academia,Academia,Government,Academia,Academia,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia
Země: Multinational, United States of America, Poland, China, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, Canada
Publikováno: 26 September 2024
Autoři: Bo Peng, Daniel Goldstein, Quentin Anthony, Alon Albalak, Eric Alcaide, Stella Biderman, Eugene Cheah, Xingjian Du, Teddy Ferdinan, Haowen Hou, Przemysław Kazienko, Kranthi Kiran GV, Jan Kocoń, Bartłomiej Koptyra, Satyapriya Krishna, Ronald McClelland Jr., Jiaju Lin, Niklas Muennighoff, Fares Obeid, Atsushi Saito, Guangyu Song, Haoqin Tu, Cahya Wirawan, Stanisław Woźniak, Ruichong Zhang, Bingchen …

Co to dělá

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

Doména: Language
Úkol: Language modeling/generation, Question answering, Chat, Code generation, Translation
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: 7.5B
Výcviková data: tokens
Velikost dávky: 2,359,296

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: 5 × 10²² FLOP
Jak bylo ustanoveno: Operation counting

Tréninkový běh

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

Tréninkový hardware: NVIDIA H800 SXM5
Používané čipy: 64
Příkon: 88.2 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 (unrestricted)
Tréninkový kód: Open source

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Záznam důvěry: Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: Eagle and Finch: RWKV with Matrix-Valued States and Dynamic Recurrence
Nap poslední aktualizace: 11 February 2026

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží RWKV-5 (Eagle) 7B

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 RWKV-5 (Eagle) 7B

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

Tesla K20c

Potřeba paměti

4.4 GB

Nejrychlejší

451 tok/s

RWKV-5 (Eagle) 7B dosahuje počtu parametrů 7.5B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 589.

Vstupní bod je Tesla K20c, s kapacitou VRAM 5 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 26.9 tokenů za sekundu

Na druhém konci sedí B200, generování přibližně 451 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Co je tento MODEL

RWKV-5 (Eagle) 7B byl zveřejněn RWKV Foundation,EleutherAI,Ohio State University,University of California Santa Barbara (UCSB),Wroclaw Tech (Wrocław University of Science and Technology),Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (Pazhou Lab),New York University (NYU),Harvard University,Contextual AI,University of Chinese Academy of Sciences,University of California Santa Cruz,Tsinghua University,University of Edinburgh,University of British Columbia (UBC),Pennsylvania State University, v zemi zaznamenané jako Multinational, během September 2024. Kategorie, do které vydavatel spadá, je research collective,Research collective,Academia,Academia,Government,Academia,Academia,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation, Question answering, Chat, Code generation, Translation.

Protože byly jeho váhy uvolněny, nic ohledně jeho spuštění nezávisí na dostupnosti poskytovatele - je to vaše, jakmile je stáhnuto.

Co rozhoduje o rychlosti

Polovina karet, které to drží, zvládne více než 24.3 tokenů za sekundu 557 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.

Jeho vnitřní architektura není v evidenci, takže paměť je přibližně odhadnuta z počtu parametrů a označena odpovídajícím způsobem. Očekávejte, že skutečná čísla se budou lišit, zejména u dlouhého kontextu.

Co bylo zapotřebí k jeho vybudování

Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 5 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA H800 SXM5. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro RWKV-5 (Eagle) 7B

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

Začněte od toho, co skutečně potřebuje, což je požadavek na RWKV-5 (Eagle) 7B, potřebující kolem 4.4 GB při kompresi Q3_K_M. Žádné množství výpočetního výkonu nenahradí kartu, která to nemůže udržet.
02

Přizpůsobte kontext svému skutečnému použití

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. RWKV-5 (Eagle) 7B.
03

Rozhodněte, jaké množství komprese přijmete

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

Rychlostní řazení je v podstatě řazením podle šířky pásma paměti, pro RWKV-5 (Eagle) 7B. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 451 tok/s
05

Zkontrolujte verdikt o vhodnosti před koupí

Tight fit běží, ale nenechává nic navíc pro delší konverzaci, v případě RWKV-5 (Eagle) 7B. 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

Zkontrolujte kartu z druhé strany

Sledování KARTY až na její vlastní stránku ukazuje každý jiný model, který může držet, což je otázka, která následuje, jakmile se rozhodnete pro RWKV-5 (Eagle) 7B.

Odpovědi

RWKV-5 (Eagle) 7B — běžné otázky

RWKV-5 (Eagle) 7B— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Jsou vypočítány ze specifikací spíše než měřeny a každá má určité rozmezí. Jeden příklad: 270–721 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

RWKV-5 (Eagle) 7B— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Tesla K20c, s kapacitou VRAM 5 GB. Spouští model při kompresi Q3_K_M používající přibližně 4.4 GB, a produkuje přibližně 26.9 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 589.

RWKV-5 (Eagle) 7B— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 451 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 557.

RWKV-5 (Eagle) 7B— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 4.4 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.

RWKV-5 (Eagle) 7B— mohu to spustit na GPU držící 8 GB?

Ano. GPU kartu CMP 170HX 8 GB, držení 8 GB, provozuje ho při kompresi Q6_K, používající přibližně 7.0 GB a generováním zhruba 122 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

RWKV-5 (Eagle) 7B— 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 8.8 GB a generováním zhruba 51.4 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

RWKV-5 (Eagle) 7B— 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 8.8 GB a generováním zhruba 63.6 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

RWKV-5 (Eagle) 7B— 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 8.8 GB a generováním zhruba 75.5 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

RWKV-5 (Eagle) 7B— 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.

RWKV-5 (Eagle) 7B— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 7.5B. 7.52×10^9. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

RWKV-5 (Eagle) 7B— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností RWKV Foundation,EleutherAI,Ohio State University,University of California Santa Barbara (UCSB),Wroclaw Tech (Wrocław University of Science and Technology),Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (Pazhou Lab),New York University (NYU),Harvard University,Contextual AI,University of Chinese Academy of Sciences,University of California Santa Cruz,Tsinghua University,University of Edinburgh,University of British Columbia (UBC),Pennsylvania State University, zakládající se na Multinational, organizace zařazená jako research collective,Research collective,Academia,Academia,Government,Academia,Academia,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia.

RWKV-5 (Eagle) 7B— Kdy byl vydán?

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

RWKV-5 (Eagle) 7B— K čemu se to používá?

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

RWKV-5 (Eagle) 7B— kde si to mohu stáhnout?

Váhy jsou zveřejněny, i když nemáme odkaz na repozitář. Tato stránka vypočítává hardwarové požadavky spíše než aby hostila modelové soubory.

RWKV-5 (Eagle) 7B— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 5 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA H800 SXM5. 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.

RWKV-5 (Eagle) 7B— 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 1.6 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

RWKV-5 (Eagle) 7B— 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: 589. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

RWKV-5 (Eagle) 7B— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Protože se kapacita liší, liší se i to, jak moc musí být stlačena. Počet odlišných úrovní v tabulce výše: 4. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 11 February 2026

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