MetaMath 7B (Mistral finetune) TPS-Rechner

Offene Gewichte University of Cambridge,Southern University of Science and Technology (SUSTech),Hong Kong University of Science and Technology (HKUST),Huawei Noah's Ark Lab,Alan Turing Institute,Max Planck Institute for Intelligent Systems 7B Parameter May 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

582 Karten, die es ausführen können

818 Karten, für die wir Spezifikationen haben

Kleinste Karte, die passt

Quadro 6000

6 GB · IQ4_XS · 18.1 tok/s

Schnellste Karte

B200

484 tok/s · 180 GB

Welche GPUs können laufen MetaMath 7B (Mistral finetune)?

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.

582 Karten passen

Berechnung

					Braucht	Quantisierung	Passend
484 tok/s 411–581	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	8.8 GB	Q8_0	Komfortabel
484 tok/s 411–581	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	8.8 GB	Q8_0	Komfortabel
387 tok/s 232–618 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.8 GB	Q8_0	Komfortabel
387 tok/s 232–618 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.8 GB	Q8_0	Komfortabel
309 tok/s 185–495 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	8.8 GB	Q8_0	Komfortabel
296 tok/s 251–355	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.8 GB	Q8_0	Komfortabel
296 tok/s 251–355	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.8 GB	Q8_0	Komfortabel
283 tok/s 170–453 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	8.8 GB	Q8_0	Komfortabel
251 tok/s 151–402 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.8 GB	Q8_0	Komfortabel
251 tok/s 151–402 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.8 GB	Q8_0	Komfortabel
251 tok/s 151–402 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.8 GB	Q8_0	Komfortabel
238 tok/s 203–286	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	8.8 GB	Q8_0	Komfortabel
203 tok/s 173–244	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.8 GB	Q8_0	Komfortabel
203 tok/s 173–244	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	8.8 GB	Q8_0	Komfortabel
203 tok/s 173–244	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.8 GB	Q8_0	Komfortabel
203 tok/s 173–244	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.8 GB	Q8_0	Komfortabel
203 tok/s 173–244	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.8 GB	Q8_0	Komfortabel
155 tok/s 93–248 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.8 GB	Q8_0	Komfortabel
155 tok/s 93–248 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.8 GB	Q8_0	Komfortabel
131 tok/s 111–157	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.1 GB	Q6_K	knapp
129 tok/s 77–206 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	8.8 GB	Q8_0	Komfortabel
126 tok/s 76–202 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	8.8 GB	Q8_0	Komfortabel
123 tok/s 105–148	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	8.8 GB	Q8_0	Komfortabel
123 tok/s 105–148	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	8.8 GB	Q8_0	Komfortabel
123 tok/s 105–148	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	8.8 GB	Q8_0	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: University of Cambridge,Southern University of Science and Technology (SUSTech),Hong Kong University of Science and Technology (HKUST),Huawei Noah's Ark Lab,Alan Turing Institute,Max Planck Institute for Intelligent Systems
Organisationsart: Academia,Academia,Academia,Industry,Government,Academia
Land: United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, China, Hong Kong, Germany
Veröffentlicht: 3 May 2024
Autoren: Longhui Yu, Weisen Jiang, Han Shi, Jincheng Yu, Zhengying Liu, Yu Zhang, James T. Kwok, Zhenguo Li, Adrian Weller, Weiyang Liu

Was es tut

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

Domain: Language
Aufgabe: Quantitative reasoning
Basis-Modell: Mistral 7B

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: 7B
Trainingsdaten: tokens
Epochen: 3

Training-Compute

Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.

Wie es etabliert wurde: Operation counting
Feinabstimmung Rechenleistung: 1.3 × 10¹⁹ FLOP

Der Trainingslauf

Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.

Trainingshardware: NVIDIA A100
Verwendete Chips: 8
Stromverbrauch: 6.3 kW

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 (unrestricted)
Hugging Face: meta-math

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: MetaMath: Bootstrap Your Own Mathematical Questions for Large Language Models
Zuletzt aktualisiert: 11 February 2026

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. MetaMath 7B (Mistral finetune)

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 MetaMath 7B (Mistral finetune)

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

Was die Zahlen bedeuten

Die Hardware-Seite

Minimale Karte

Quadro 6000

Benötigter Speicher

5.1 GB

Schnellste

484 tok/s

MetaMath 7B (Mistral finetune) erreicht eine Parameteranzahl von 7B. Das ist klein genug, dass Hardware selten das Hindernis ist, einschließlich bei Karten, die mehrere Jahre alt sind. Die Anzahl der Karten, die wir verfolgen, die es ausführen können: 582.

Am unteren Ende wird es von Quadro 6000, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 6 GB, es mit einer Kompression von IQ4_XS und produziert etwa 18.1 Token pro Sekunde

Die schnellste Berechnung dafür ist B200, generieren ungefähr 484 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.

Über dieses Modell

MetaMath 7B (Mistral finetune) wurde veröffentlicht von University of Cambridge,Southern University of Science and Technology (SUSTech),Hong Kong University of Science and Technology (HKUST),Huawei Noah's Ark Lab,Alan Turing Institute,Max Planck Institute for Intelligent Systems, im Land aufgezeichnet als United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, während May 2024. Die veröffentlichende Organisation ist als academia,Academia,Academia,Industry,Government,Academia.

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet quantitative reasoning.

Anstatt von Grund auf neu trainiert zu werden, ist es abgeleitet von Mistral 7B. Das ist der Grund, warum es die allgemeine Form und Größe des Basis-Modells teilt.

Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie auf deiner eigenen Hardware unbegrenzt, offline und ohne angehängtes Konto heruntergeladen und ausgeführt werden kann. Es ist unter der Organisation auf Hugging Face veröffentlicht. meta-math.

Wie schnell es läuft und warum

Das mediane Ergebnis liegt bei etwa 26.1 Tokens pro Sekunde. Überschreitung der Lesegeschwindigkeit direkt: 552 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 MetaMath 7B (Mistral finetune)

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

Lese zuerst die MEMORY-Zahl

Beginne mit dem, was es tatsächlich benötigt, nämlich der Anforderung von MetaMath 7B (Mistral finetune), benötigt ungefähr 5.1 GB bei einer Kompression von IQ4_XS. Diese Zahl, nicht die Überschriftleistung einer Karte, entscheidet darüber, ob sie läuft.
02

Setzen Sie die CONTEXT LENGTH, an der Sie arbeiten werden.

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. MetaMath 7B (Mistral finetune).
03

Setze eine Qualitätsuntergrenze

Die Quantisierungs-Spalte variiert nach Karte, da eine größere Karte eine genauere Kopie hält., eine Kompression von IQ4_XS 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 Geschwindigkeit sortieren

Nach Geschwindigkeit sortieren, um zu sehen, wie die CARDS eingestuft sind für MetaMath 7B (Mistral finetune). 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 484 tok/s
05

Achte auf den Spielraum, nicht nur auf das Passende.

Ein enger Sitz läuft, lässt jedoch nichts für ein längeres Gespräch übrig, im Falle von MetaMath 7B (Mistral finetune). 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

Sieh, was diese Karte noch ausführen kann.

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. MetaMath 7B (Mistral finetune).

Antworten

MetaMath 7B (Mistral finetune) — Häufige Fragen

MetaMath 7B (Mistral finetune)— Wann wurde es veröffentlicht?

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

MetaMath 7B (Mistral finetune)— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von quantitative reasoning. 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.

MetaMath 7B (Mistral finetune)— Wo kann ich es herunterladen?

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

MetaMath 7B (Mistral finetune)— 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 1.0 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

MetaMath 7B (Mistral finetune)— 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: 582. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

MetaMath 7B (Mistral finetune)— Warum unterscheidet sich die Quantisierung zwischen Karten?

Jede Karte wird mit der am wenigsten komprimierten Kopie angezeigt, die sie halten kann. Die Anzahl der verschiedenen Komprimierungsstufen über die Karten, die sie passen: 3. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.

MetaMath 7B (Mistral finetune)— 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: 411–581 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

MetaMath 7B (Mistral finetune)— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist Quadro 6000, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 6 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von IQ4_XS verwenden von etwa 5.1 GB, und produziert ungefähr 18.1 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 582.

MetaMath 7B (Mistral finetune)— wie schnell ist es auf einer GPU?

Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 484 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: 552.

MetaMath 7B (Mistral finetune)— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 5.1 GB bei einer Kompression von IQ4_XS, 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.

MetaMath 7B (Mistral finetune)— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 8 GB?

Ja. Die GPU-Karte CMP 170HX 8 GB, halten 8 GB, führt es mit einer Kompression von Q6_K, verwenden von etwa 7.1 GB und generieren grob 131 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.

MetaMath 7B (Mistral finetune)— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 12 GB?

Ja. Die GPU-Karte GeForce RTX 3080 Ti, halten 12 GB, führt es mit einer Kompression von Q8_0, verwenden von etwa 8.8 GB und generieren grob 55.2 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

MetaMath 7B (Mistral finetune)— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 16 GB?

Ja. Die GPU-Karte Tesla V100 SXM2 16 GB, halten 16 GB, führt es mit einer Kompression von Q8_0, verwenden von etwa 8.8 GB und generieren grob 68.4 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

MetaMath 7B (Mistral finetune)— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 24 GB?

Ja. Die GPU-Karte GeForce RTX 5090 D V2, halten 24 GB, führt es mit einer Kompression von Q8_0, verwenden von etwa 8.8 GB und generieren grob 81.1 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

MetaMath 7B (Mistral finetune)— 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.

MetaMath 7B (Mistral finetune)— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 7B. 7B. 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.

MetaMath 7B (Mistral finetune)— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von University of Cambridge,Southern University of Science and Technology (SUSTech),Hong Kong University of Science and Technology (HKUST),Huawei Noah's Ark Lab,Alan Turing Institute,Max Planck Institute for Intelligent Systems, basiert auf United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia,Academia,Industry,Government,Academia.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 11 February 2026

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