Palmyra Med TPS-Rechner
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
818 Karten, für die wir Spezifikationen haben
Kleinste Karte, die passt
A100 PCIe 40 GB
40 GB · Q3_K_M · 25.5 tok/s
Schnellste Karte
B200
48.4 tok/s · 180 GB
Welche GPUs können laufen Palmyra Med?
Setze die Eingaben, lies die Antwort
Ein längeres Gespräch benötigt mehr MEMORY, was dieses Modell von kleineren CARDS drängen kann..
Blendet Karten aus, die nur durch Komprimierung unter diesen Punkt in das Modell passen würden..
61 Karten passen
Berechnung| Braucht | Quantisierung | Passend | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
48.4
tok/s
29–77 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 75.6 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
48.4
tok/s
29–77 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 75.6 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
38.7
tok/s
23–62 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 75.6 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
38.7
tok/s
23–62 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 75.6 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
30.9
tok/s
19–49 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 75.6 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
29.6
tok/s
18–47 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 75.6 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
29.6
tok/s
18–47 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 75.6 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
29.5
tok/s
18–47 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 59.3 GB | Q6_K | Komfortabel |
|
29.5
tok/s
18–47 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 59.3 GB | Q6_K | Komfortabel |
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28.3
tok/s
17–45 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 75.6 GB | Q8_0 | Komfortabel |
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26.1
tok/s
16–42 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
GRID A100B NVIDIA | 48 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 43.0 GB | Q4_K_M | knapp |
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25.5
tok/s
15–41 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
A100 PCIe 40 GB NVIDIA | 40 GB | 1,560 GB/s | Jun 2020 | 34.9 GB | Q3_K_M | knapp |
|
25.5
tok/s
15–41 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
A100 SXM4 40 GB NVIDIA | 40 GB | 1,560 GB/s | May 2020 | 34.9 GB | Q3_K_M | knapp |
|
25.5
tok/s
15–41 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
A800 PCIe 40 GB NVIDIA | 40 GB | 1,560 GB/s | Nov 2022 | 34.9 GB | Q3_K_M | knapp |
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25.1
tok/s
15–40 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 75.6 GB | Q8_0 | Komfortabel |
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25.1
tok/s
15–40 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 75.6 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
25.1
tok/s
15–40 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 75.6 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
23.8
tok/s
14–38 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 75.6 GB | Q8_0 | knapp |
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21.8
tok/s
13–35 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H100 SXM5 64 GB NVIDIA | 64 GB | 2,020 GB/s | Mar 2023 | 51.2 GB | Q5_K_M | knapp |
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20.3
tok/s
12–33 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 75.6 GB | Q8_0 | knapp |
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20.3
tok/s
12–33 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 75.6 GB | Q8_0 | knapp |
|
20.3
tok/s
12–33 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 75.6 GB | Q8_0 | knapp |
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18.7
tok/s
11–30 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA | 48 GB | 1,340 GB/s | Mar 2025 | 43.0 GB | Q4_K_M | knapp |
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17.9
tok/s
11–29 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 59.3 GB | Q6_K | Komfortabel |
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17.9
tok/s
11–29 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 59.3 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
- Writer
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 24 July 2024
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language, Medicine
- Aufgabe
- Language modeling/generation, Question answering, Medical diagnosis
- Basis-Modell
- Palmyra X 003
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
- 70B
- Trainingsdaten
- tokens
70B
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 (non-commercial)
- Training-Code
- Unreleased
- Hugging Face
- Writer
Writer license https://huggingface.co/Writer/Palmyra-Med-70B "Palmyra-Med-70b is intended for non-commercial and research use in English."
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Our most sophisticated model for delivering accurate medical analysis
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Die Extreme
Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. Palmyra Med
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..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 48.4 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 48.4 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 38.7 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 38.7 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 30.9 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 29.6 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 29.6 tok/s
- 08 H800 SXM5 80 GB · 3,360 GB/s · Q6_K 29.5 tok/s
- 09 H100 SXM5 80 GB 80 GB · 3,360 GB/s · Q6_K 29.5 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 28.3 tok/s
Die kleinsten GPUs, die immer noch laufen Palmyra Med
Die günstigste Route herein, nach Speichergröße. Ein enger Fit läuft das Modell, lässt aber nichts für ein längeres Gespräch übrig..
- 01 A800 PCIe 40 GB 40 GB · Braucht 34.9 GB · Q3_K_M · knapp 25.5 tok/s
- 02 A100 PCIe 40 GB 40 GB · Braucht 34.9 GB · Q3_K_M · knapp 25.5 tok/s
- 03 A100 SXM4 40 GB 40 GB · Braucht 34.9 GB · Q3_K_M · knapp 25.5 tok/s
- 04 Radeon PRO W7900D 48 GB · Braucht 43.0 GB · Q4_K_M · knapp 9.4 tok/s
- 05 RTX PRO 5000 Blackwell 48 GB · Braucht 43.0 GB · Q4_K_M · knapp 18.7 tok/s
- 06 RTX 5880 Ada Generation 48 GB · Braucht 43.0 GB · Q4_K_M · knapp 12.1 tok/s
- 07 L20 48 GB · Braucht 43.0 GB · Q4_K_M · knapp 12.1 tok/s
- 08 Radeon PRO W7800 48 GB 48 GB · Braucht 43.0 GB · Q4_K_M · knapp 9.4 tok/s
- 09 Radeon PRO W7900 48 GB · Braucht 43.0 GB · Q4_K_M · knapp 9.4 tok/s
- 10 Data Center GPU Max 1100 48 GB · Braucht 43.0 GB · Q4_K_M · knapp 11.2 tok/s
Was die Zahlen bedeuten
Die Hardware-Seite
Minimale Karte
A100 PCIe 40 GB
Benötigter Speicher
34.9 GB
Schnellste
48.4 tok/s
Palmyra Med erreicht eine Parameteranzahl von 70B. 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.
Am unteren Ende wird es von A100 PCIe 40 GB, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 40 GB, es mit einer Kompression von Q3_K_M und produziert etwa 25.5 Token pro Sekunde
Die schnellste Berechnung dafür ist B200, generieren ungefähr 48.4 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.
Woher es kam
Palmyra Med wurde veröffentlicht von Writer, im Land aufgezeichnet als United States of America, während July 2024. Die veröffentlichende Organisation ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, Medicine, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation, Question answering, Medical diagnosis.
Der Ausgangspunkt war ein vorhandenes Basis-Modell, Palmyra X 003. 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. Writer.
Verstehen der Geschwindigkeiten
Das mediane Ergebnis liegt bei etwa 17.1 Tokens pro Sekunde. Überschreitung der Lesegeschwindigkeit direkt: 50 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.
Ohne das Attention-Layout in der Datei ist die Speicher-Spalte eine Annäherung. Sie ist nah genug, um Hardware auszuwählen, und am wenigsten zuverlässig bei langem CONTEXT.
Schritt für Schritt
Wie wählt man eine GPU für Palmyra Med
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
Jede Karte hier wurde geprüft gegen Palmyra Med, benötigt ungefähr 34.9 GB bei einer Kompression von Q3_K_M. Die Kapazität ist das Tor — eine Karte hält es entweder oder sie tut es nicht.
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02
Passen Sie den Kontext an Ihre tatsächliche Verwendung an
Setze den Kontext auf das, was du tatsächlich verwenden wirst. Der Cache wächst mit dem Gespräch, und es ist der übliche Grund, warum eine Karte, die anfangs passend schien, nicht mehr passt. Palmyra Med.
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03
Wähle, wie weit du es komprimieren möchtest.
Kompression ist das, was ein Modell auf kleinere GPU-Karten passt, mit einem gewissen Verlust an Genauigkeit., 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
Vergleiche TOKENS pro Sekunde, nicht Spezifikationen
Das Ranking nach Tokens pro Sekunde folgt der Speicherbandbreite anstelle der Kernanzahl, für Palmyra Med. 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 48.4 tok/s
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05
Lies die Spalte "fit" zuletzt
Die Passform-Spalte trennt Karten, die es gerade so schaffen, von denen mit ausreichend Platz, im Falle von Palmyra Med. 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.
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06
Überprüfen Sie die Karte von der anderen Seite
Das Folgen einer Karte zu ihrer eigenen Seite zeigt jedes andere Modell, das sie halten kann, was die Frage ist, die folgt, sobald Sie sich festgelegt haben. Palmyra Med.
Antworten
Palmyra Med — Häufige Fragen
Palmyra Med— 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.
Palmyra Med— Warum unterscheidet sich die Quantisierung zwischen Karten?
Eine größere Karte hält eine genauere Kopie. Die Anzahl der verwendeten Komprimierungsstufen über die Karten, die es ausführen: 5. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.
Palmyra Med— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?
Jede Zahl leitet sich von VRAM-Bandbreite und Modellgröße ab, nicht benchmarked, weshalb jede als Bereich und nicht als einzelne Zahl veröffentlicht wird. Ein Beispiel: 29–77 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.
Palmyra Med— 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 34.9 GB, und produziert ungefähr 25.5 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 61.
Palmyra Med— wie schnell ist es auf einer GPU?
Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 48.4 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: 50.
Palmyra Med— Wie viel VRAM benötigt es?
Es benötigt etwa 34.9 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.
Palmyra Med— 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.
Palmyra Med— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 70B. 70B. 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.
Palmyra Med— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Writer, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
Palmyra Med— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in July 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Palmyra Med— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, Medicine, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation, Question answering, Medical diagnosis. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.
Palmyra Med— Wo kann ich es herunterladen?
Seine Gewichte sind auf Hugging Face veröffentlicht, unter der Organisation Writer. Wir hosten keine Modell-Dateien — diese Seite berechnet, welche Hardware benötigt wird, um sie auszuführen.
Palmyra Med— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?
Nur durch Abladen, was normalerweise eine falsche Wirtschaftlichkeit ist: der Teil, der im System-Speicher gehalten wird, zieht das Ganze nach unten. Die nächste verpasste Berechnung bleibt hinter 14.2 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.
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.