XVERSE-MoE-A4.2B TPS-Rechner

Offene Gewichte XVERSE Technology,Shenzhen Yuanxiang Technology 4.2B Parameter April 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

818 Karten, die es ausführen können

818 Karten, für die wir Spezifikationen haben

Kleinste Karte, die passt

Tesla C1080

4 GB · Q4_K_M · 20.3 tok/s

Schnellste Karte

B200

807 tok/s · 180 GB

Welche GPUs können laufen XVERSE-MoE-A4.2B?

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.

818 Karten passen

Berechnung

					Braucht	Quantisierung	Passend
807 tok/s 484–1,291 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	5.2 GB	Q8_0	Komfortabel
807 tok/s 484–1,291 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	5.2 GB	Q8_0	Komfortabel
644 tok/s 387–1,031 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	5.2 GB	Q8_0	Komfortabel
644 tok/s 387–1,031 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	5.2 GB	Q8_0	Komfortabel
515 tok/s 309–824 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	5.2 GB	Q8_0	Komfortabel
493 tok/s 296–789 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	5.2 GB	Q8_0	Komfortabel
493 tok/s 296–789 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	5.2 GB	Q8_0	Komfortabel
472 tok/s 283–755 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	5.2 GB	Q8_0	Komfortabel
419 tok/s 251–670 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.2 GB	Q8_0	Komfortabel
419 tok/s 251–670 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.2 GB	Q8_0	Komfortabel
419 tok/s 251–670 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.2 GB	Q8_0	Komfortabel
397 tok/s 238–636 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	5.2 GB	Q8_0	Komfortabel
339 tok/s 203–542 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.2 GB	Q8_0	Komfortabel
339 tok/s 203–542 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	5.2 GB	Q8_0	Komfortabel
339 tok/s 203–542 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.2 GB	Q8_0	Komfortabel
339 tok/s 203–542 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.2 GB	Q8_0	Komfortabel
339 tok/s 203–542 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.2 GB	Q8_0	Komfortabel
258 tok/s 155–413 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	5.2 GB	Q8_0	Komfortabel
258 tok/s 155–413 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	5.2 GB	Q8_0	Komfortabel
215 tok/s 129–344 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	5.2 GB	Q8_0	Komfortabel
210 tok/s 126–337 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	5.2 GB	Q8_0	Komfortabel
206 tok/s 123–329 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	5.2 GB	Q8_0	Komfortabel
206 tok/s 123–329 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	5.2 GB	Q8_0	Komfortabel
206 tok/s 123–329 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	5.2 GB	Q8_0	Komfortabel
206 tok/s 123–329 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	5.2 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: XVERSE Technology,Shenzhen Yuanxiang Technology
Organisationsart: Industry,Industry
Land: China
Veröffentlicht: 2 April 2024

Was es tut

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

Domain: Language
Aufgabe: Chat

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: 4.2B
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 (non-commercial)
Hugging Face: xverse

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.

Zuletzt aktualisiert: 28 November 2025

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. XVERSE-MoE-A4.2B

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 XVERSE-MoE-A4.2B

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 es braucht, um dieses Modell auszuführen

Minimale Karte

Tesla C1080

Benötigter Speicher

3.2 GB

Schnellste

807 tok/s

XVERSE-MoE-A4.2B erreicht eine Parameteranzahl von 4.2B. 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: 818.

Die kleinste Karte, die es hält, ist Tesla C1080, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 4 GB, es mit einer Kompression von Q4_K_M und produziert etwa 20.3 Token pro Sekunde

Die schnellste Berechnung dafür ist B200, generieren ungefähr 807 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.

Was dieses Modell ist

XVERSE-MoE-A4.2B wurde veröffentlicht von XVERSE Technology,Shenzhen Yuanxiang Technology, im Land aufgezeichnet als China, während April 2024. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry,Industry.

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

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. xverse.

Was entscheidet die Geschwindigkeit

Die Hälfte der CARDS, die es halten, schaffen mehr als 29.8 Token pro Sekunde. 778 von ihnen

Da es dicht ist, liest es sich selbst pro Token, weshalb die Anordnung nach Geschwindigkeit unten so eng der Anordnung nach Speicherbandbreite folgt.

Die interne Architektur ist nicht in unserer Datenbank, daher wird der Speicher basierend auf der Anzahl der Parameter approximiert und entsprechend gekennzeichnet. Erwarten Sie, dass die tatsächliche Zahl abweicht, insbesondere bei langen Kontexten.

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für XVERSE-MoE-A4.2B

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 XVERSE-MoE-A4.2B, benötigt ungefähr 3.2 GB bei einer Kompression von Q4_K_M. Die Kapazität ist das Tor — eine Karte hält es entweder oder sie tut es nicht.
02

Entscheide, wie lange deine Gespräche laufen

Längere Gespräche kosten MEMORY zusätzlich zu dem, was die WEIGHTS benötigen. Bewege den Schieberegler auf deine tatsächliche Arbeitslänge, bevor du einer Zeile vertraust. XVERSE-MoE-A4.2B.
03

Setze eine Qualitätsuntergrenze

Kompression ist das, was ein Modell auf kleinere GPU-Karten passt, mit einem gewissen Verlust an Genauigkeit., eine Kompression von Q4_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 Geschwindigkeit sortieren

Die Geschwindigkeitsreihenfolge ist effektiv eine Reihenfolge nach Speicherbandbreite, für XVERSE-MoE-A4.2B. 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 807 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 XVERSE-MoE-A4.2B. 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. XVERSE-MoE-A4.2B.

Antworten

XVERSE-MoE-A4.2B — Häufige Fragen

XVERSE-MoE-A4.2B— Wann wurde es veröffentlicht?

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

XVERSE-MoE-A4.2B— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von chat. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.

XVERSE-MoE-A4.2B— Wo kann ich es herunterladen?

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

XVERSE-MoE-A4.2B— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?

Es kann zwischen der GPU-Karte und dem Systemspeicher aufgeteilt werden, aber es wird auf diese Weise schmerzhaft langsam erzeugt. Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

XVERSE-MoE-A4.2B— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?

Die Kapazität addiert sich über Karten; der Durchsatz nicht. Die Anzahl der Karten, die es bereits eigenständig halten: 818. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

XVERSE-MoE-A4.2B— 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: 3. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.

XVERSE-MoE-A4.2B— 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: 484–1,291 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

XVERSE-MoE-A4.2B— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist Tesla C1080, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 4 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von Q4_K_M verwenden von etwa 3.2 GB, und produziert ungefähr 20.3 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 818.

XVERSE-MoE-A4.2B— wie schnell ist es auf einer GPU?

Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 807 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: 778.

XVERSE-MoE-A4.2B— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 3.2 GB bei einer Kompression von Q4_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.

XVERSE-MoE-A4.2B— 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 Q8_0, verwenden von etwa 5.2 GB und generieren grob 150 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

XVERSE-MoE-A4.2B— 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 5.2 GB und generieren grob 92.0 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

XVERSE-MoE-A4.2B— 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 5.2 GB und generieren grob 114 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

XVERSE-MoE-A4.2B— 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 5.2 GB und generieren grob 135 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

XVERSE-MoE-A4.2B— 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.

XVERSE-MoE-A4.2B— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 4.2B. It uses a mixed expert model (MoE, Mixture-of-experts) architecture. The total parameter scale of the model is 25.8 billion, and the actual number of activated parameters is 4.2 billion. 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.

XVERSE-MoE-A4.2B— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von XVERSE Technology,Shenzhen Yuanxiang Technology, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry,Industry.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 28 November 2025

Die andere Richtung

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