Qwen2-Math-72B TPS-Rechner

Offene Gewichte Alibaba 72B Parameter August 2024

Jede Karte unten wird anhand dieses Modells bei der von Ihnen gewählten Kontextlänge und Mindestqualität bewertet. Geschwindigkeit ist eine Schätzung für eine einzelne Anfrage, berechnet aus der Speicherbandbreite der Karte und der Größe des Modells, sobald es komprimiert ist..

Für dieses Modell berechnet

61 Karten, die es ausführen können

818 Karten, für die wir Spezifikationen haben

Kleinste Karte, die passt

A100 PCIe 40 GB

40 GB · Q3_K_M · 24.8 tok/s

Schnellste Karte

B200

47.1 tok/s · 180 GB

Welche GPUs können laufen Qwen2-Math-72B?

Setze die Eingaben, lies die Antwort

Kontextlänge Token

Ein längeres Gespräch benötigt mehr MEMORY, was dieses Modell von kleineren CARDS drängen kann..

Minimale Qualität

Blendet Karten aus, die nur durch Komprimierung unter diesen Punkt in das Modell passen würden..

Suchkarten

Karten-VRAM

Zeige auch Karten, die es nicht ausführen können.

61 Karten passen

Berechnung

					Braucht	Quantisierung	Passend
47.1 tok/s 40–56	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	74.5 GB	Q8_0	Komfortabel
47.1 tok/s 40–56	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	74.5 GB	Q8_0	Komfortabel
37.6 tok/s 23–60 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	74.5 GB	Q8_0	Komfortabel
37.6 tok/s 23–60 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	74.5 GB	Q8_0	Komfortabel
30.1 tok/s 18–48 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	74.5 GB	Q8_0	Komfortabel
28.8 tok/s 24–35	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	74.5 GB	Q8_0	Komfortabel
28.8 tok/s 24–35	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	74.5 GB	Q8_0	Komfortabel
28.7 tok/s 24–34	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	57.8 GB	Q6_K	Komfortabel
28.7 tok/s 24–34	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	57.8 GB	Q6_K	Komfortabel
27.5 tok/s 17–44 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	74.5 GB	Q8_0	Komfortabel
25.4 tok/s 22–30	GRID A100B NVIDIA	48 GB	1,870 GB/s	May 2020	41.0 GB	Q4_K_M	knapp
24.8 tok/s 21–30	A100 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Jun 2020	32.6 GB	Q3_K_M	knapp
24.8 tok/s 21–30	A100 SXM4 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	May 2020	32.6 GB	Q3_K_M	knapp
24.8 tok/s 21–30	A800 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Nov 2022	32.6 GB	Q3_K_M	knapp
24.4 tok/s 15–39 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	74.5 GB	Q8_0	Komfortabel
24.4 tok/s 15–39 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	74.5 GB	Q8_0	Komfortabel
24.4 tok/s 15–39 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	74.5 GB	Q8_0	Komfortabel
23.2 tok/s 20–28	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	74.5 GB	Q8_0	knapp
21.2 tok/s 18–25	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	49.4 GB	Q5_K_M	knapp
19.8 tok/s 17–24	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	74.5 GB	Q8_0	knapp
19.8 tok/s 17–24	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	74.5 GB	Q8_0	knapp
19.8 tok/s 17–24	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	74.5 GB	Q8_0	knapp
18.2 tok/s 15–22	RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA	48 GB	1,340 GB/s	Mar 2025	41.0 GB	Q4_K_M	knapp
17.4 tok/s 15–21	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	57.8 GB	Q6_K	Komfortabel
17.4 tok/s 15–21	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	57.8 GB	Q6_K	Komfortabel

Die Geschwindigkeiten sind Schätzungen für eine einzelne Anfrage — ein Gespräch zur Zeit — berechnet aus BANDWIDTH, MODELLGRÖSSE und QUANTISIERUNG. Der tatsächliche Durchsatz variiert mit der INFERENZLAUFZEIT und ihrer Version. Zahlen, die von Hardwareanbietern veröffentlicht wurden, messen viele gleichzeitige Anfragen und sind viel höher..

Aufgezeichnet

Volle Spezifikation

Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..

Ursprung

Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.

Organisation: Alibaba
Organisationsart: Industry
Land: China
Veröffentlicht: 9 August 2024

Was es tut

Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.

Domain: Language
Aufgabe: Language modeling/generation, Question answering, Mathematical reasoning
Basis-Modell: Qwen2-72B

Größe

Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.

Parameter: 72B
Trainingsdaten: tokens

Verfügbarkeit

Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.

Gewichte: Open — downloadable
Modellzugang: Open weights (restricted use)
Training-Code: Unreleased
Hugging Face: Qwen

Wie es klassifiziert ist

Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.

Wahrscheinlich über 10²³ FLOP: Yes
Aufzeichnungsgenauigkeit: Confident

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz: Introducing Qwen2-Math
Zuletzt aktualisiert: 28 November 2025

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. Qwen2-Math-72B

Sortiert nach geschätzten Tokens pro Sekunde, neueste Karte zuerst, wenn die Geschwindigkeiten gleich sind. Da die Generierung durch die Speichermenge begrenzt ist, folgt diese Reihenfolge der Bandbreite und nicht einem Gaming-Benchmark..

Die kleinsten GPUs, die immer noch laufen Qwen2-Math-72B

Die günstigste Route herein, nach Speichergröße. Ein enger Fit läuft das Modell, lässt aber nichts für ein längeres Gespräch übrig..

Was die Zahlen bedeuten

Was Sie benötigen, um es auszuführen

Minimale Karte

A100 PCIe 40 GB

Benötigter Speicher

32.6 GB

Schnellste

47.1 tok/s

Qwen2-Math-72B erreicht eine Parameteranzahl von 72B. Das platziert es über Consumer-Hardware, in den Bereich, wo eine Karte für diesen Zweck gekauft wird, anstatt dafür umfunktioniert zu werden. Die Anzahl der Karten, die wir verfolgen, die es halten können: 61.

Die minimal benötigte Hardware, die funktioniert, ist A100 PCIe 40 GB, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 40 GB, es mit einer Kompression von Q3_K_M und produziert etwa 24.8 Token pro Sekunde

Die schnellste Berechnung dafür ist B200, generieren ungefähr 47.1 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.

Was dieses Modell ist

Qwen2-Math-72B wurde veröffentlicht von Alibaba, im Land aufgezeichnet als China, während August 2024. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry.

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation, Question answering, Mathematical reasoning.

Der Ausgangspunkt war ein vorhandenes Basis-Modell, Qwen2-72B. Das ist der übliche Weg, wie ein spezialisiertes Modell hergestellt wird.

Das Offen-Wiegen ist es, was diese Seite in den Rechner anstatt nur in den Katalog bringt: es ist ein Modell, das man tatsächlich halten kann. Es ist unter der Organisation auf Hugging Face veröffentlicht. Qwen.

Was entscheidet die Geschwindigkeit

Die Hälfte der CARDS, die es halten, schaffen mehr als 16.6 Tokens pro Sekunde. Überschreitung der Lesegeschwindigkeit direkt: 49 von ihnen

Jedes Gewicht beteiligt sich hier an jedem Token, daher ist die Bandbreite die gesamte Geschichte: Das Ranking unten ist effektiv ein Ranking des Speicher-Durchsatzes.

Da die Architektur aufgezeichnet ist, wird die Speicher-Spalte abgeleitet statt geschätzt.

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für Qwen2-Math-72B

Die obige Tabelle hat bereits jede Karte, für die wir Spezifikationen haben, mit diesem Modell verglichen. Um zu Ihrer Antwort zu gelangen, sind sechs Schritte erforderlich..

01

Beginnen Sie mit der Speicher-Spalte

Beginne mit dem, was es tatsächlich benötigt, nämlich der Anforderung von Qwen2-Math-72B, benötigt ungefähr 32.6 GB bei einer Kompression von Q3_K_M. Die Kapazität ist das Tor — eine Karte hält es entweder oder sie tut es nicht.
02

Entscheide, wie lange deine Gespräche laufen

Das Gespräch belegt ebenfalls Speicher und wächst, während es fortschreitet. Stellen Sie den Regler auf die Länge ein, die Sie erwarten, denn bei langem CONTEXT kann eine KARTE, die kurze Fragen mühelos verarbeitet, entfernt werden. Qwen2-Math-72B.
03

Setze eine Qualitätsuntergrenze

Die Quantisierungs-Spalte variiert nach Karte, da eine größere Karte eine genauere Kopie hält., eine Kompression von Q3_K_M auf der kleinsten Karte, die passt. Das Festlegen einer Mindestqualität fallen die Karten weg, die es nur schaffen, indem sie weiter gedrückt werden, als man möchte, und hält den Vergleich auf einem Niveau.
04

Nach Durchsatz und nicht nach Spezifikationen sortieren

Die Geschwindigkeitsreihenfolge ist effektiv eine Reihenfolge nach Speicherbandbreite, für Qwen2-Math-72B. Es wird nicht mit einer Gaming-Bestellung übereinstimmen, da die Generation durch MEMORY-BANDWIDTH gebunden ist. Die Karte, die die Liste anführt, ist B200, bei 47.1 tok/s
05

Achte auf den Spielraum, nicht nur auf das Passende.

Die Passform-Spalte trennt Karten, die es gerade so schaffen, von denen mit ausreichend Platz, im Falle von Qwen2-Math-72B. Komfortabel bedeutet, dass Sie den Kontext später erweitern können. Dieser Unterschied zählt mehr als ein paar Token pro Sekunde, also kaufen Sie für komfortabel, wenn Sie damit rechnen.
06

Überprüfen Sie die Karte von der anderen Seite

Jede Karte verlinkt auf ihre eigene Seite, die dieselbe Berechnung über den gesamten Modellkatalog ausführt. Eine Karte wird normalerweise für mehr als ein Modell gekauft, daher lohnt sich ein Blick, bevor man kauft. Qwen2-Math-72B.

Antworten

Qwen2-Math-72B — Häufige Fragen

Qwen2-Math-72B— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?

Teilweise. Schichten, die nicht passen, verbleiben im System-Speicher und laufen mit einem Bruchteil der Geschwindigkeit, sodass ein überwiegend ausgelagerter Modell selten von Nutzen ist. Die nächste verpasste Berechnung bleibt hinter 12.2 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

Qwen2-Math-72B— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?

Eine zweite Karte verdoppelt grob den verfügbaren Speicher, aber nicht die Generationsrate. Die Anzahl, die bereits in der Lage ist, es allein auszuführen: 61. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

Qwen2-Math-72B— Warum unterscheidet sich die Quantisierung zwischen Karten?

Da die Kapazität variiert, variiert auch, wie sehr sie komprimiert werden muss. Die Anzahl der unterschiedlichen Ebenen in der obigen Tabelle: 5. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.

Qwen2-Math-72B— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?

Dies sind Schätzungen mit realen Fehlerbalken, und jede von ihnen könnte vernünftigerweise irgendwo in ihrem veröffentlichten Bereich landen, abhängig davon, welches Runtime Sie verwenden. Das schnellste Ergebnis hier: 40–56 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

Qwen2-Math-72B— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist A100 PCIe 40 GB, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 40 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von Q3_K_M verwenden von etwa 32.6 GB, und produziert ungefähr 24.8 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 61.

Qwen2-Math-72B— wie schnell ist es auf einer GPU?

Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 47.1 Tokens pro Sekunde; die langsamste, die es immer noch ausführt, schafft erheblich weniger. Die Lesegeschwindigkeit liegt bei etwa zehn Tokens pro Sekunde, und die Anzahl der Karten, die das bewältigen: 49.

Qwen2-Math-72B— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 32.6 GB bei einer Kompression von Q3_K_M, welche das ist, was die kleinste Karte, die es ausführt, verwendet. Weniger Kompression braucht mehr: die Zahlen in der Spalte für den Speicher oben werden für jede Karte neu berechnet, da jede die am wenigsten komprimierte Version, die sie kann, speichert.

Qwen2-Math-72B— Ist es Open-Source?

Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie heruntergeladen und auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden können. Beachten Sie, dass OPEN WEIGHTS nicht dasselbe wie OPEN SOURCE im vollen Sinne ist — es sagt nichts über die Trainingsdaten, den Trainingscode oder die damit verbundenen kommerziellen Bedingungen aus.

Qwen2-Math-72B— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 72B. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.

Qwen2-Math-72B— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Alibaba, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry.

Qwen2-Math-72B— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in August 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

Qwen2-Math-72B— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation, Question answering, Mathematical reasoning. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.

Qwen2-Math-72B— Wo kann ich es herunterladen?

Seine Gewichte sind auf Hugging Face veröffentlicht, unter der Organisation Qwen. Wir hosten keine Modell-Dateien — diese Seite berechnet, welche Hardware benötigt wird, um sie auszuführen.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 28 November 2025

Die andere Richtung

Von der anderen Seite aus betrachten?

Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.

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