SEA-LION V1 3B TPS-Rechner

Offene Gewichte AI Singapore 3B Parameter December 2023

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 · Q6_K · 17.9 tok/s

Schnellste Karte

B200

1,129 tok/s · 180 GB

Welche GPUs können laufen SEA-LION V1 3B?

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
1,129 tok/s 678–1,807 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	3.9 GB	Q8_0	Komfortabel
1,129 tok/s 678–1,807 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	3.9 GB	Q8_0	Komfortabel
902 tok/s 541–1,443 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.9 GB	Q8_0	Komfortabel
902 tok/s 541–1,443 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.9 GB	Q8_0	Komfortabel
721 tok/s 433–1,154 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	3.9 GB	Q8_0	Komfortabel
690 tok/s 414–1,105 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.9 GB	Q8_0	Komfortabel
690 tok/s 414–1,105 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.9 GB	Q8_0	Komfortabel
661 tok/s 396–1,057 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	3.9 GB	Q8_0	Komfortabel
586 tok/s 352–938 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.9 GB	Q8_0	Komfortabel
586 tok/s 352–938 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.9 GB	Q8_0	Komfortabel
586 tok/s 352–938 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.9 GB	Q8_0	Komfortabel
556 tok/s 334–890 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	3.9 GB	Q8_0	Komfortabel
474 tok/s 285–759 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.9 GB	Q8_0	Komfortabel
474 tok/s 285–759 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	3.9 GB	Q8_0	Komfortabel
474 tok/s 285–759 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.9 GB	Q8_0	Komfortabel
474 tok/s 285–759 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.9 GB	Q8_0	Komfortabel
474 tok/s 285–759 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.9 GB	Q8_0	Komfortabel
361 tok/s 217–578 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.9 GB	Q8_0	Komfortabel
361 tok/s 217–578 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.9 GB	Q8_0	Komfortabel
301 tok/s 181–482 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	3.9 GB	Q8_0	Komfortabel
295 tok/s 177–471 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	3.9 GB	Q8_0	Komfortabel
288 tok/s 173–461 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	3.9 GB	Q8_0	Komfortabel
288 tok/s 173–461 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	3.9 GB	Q8_0	Komfortabel
288 tok/s 173–461 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	3.9 GB	Q8_0	Komfortabel
288 tok/s 173–461 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	3.9 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: AI Singapore
Organisationsart: Government
Land: Singapore
Veröffentlicht: 1 December 2023
Autoren: Lam Wen Zhi Clarence, Leong Wei Qi, Li Yier, Liu Bing Jie Darius, Lovenia Holy, Montalan Jann Railey, Ng Boon Cheong Raymond, Ngui Jian Gang, Nguyen Thanh Ngan, Ong Tat-Wee David, Rengarajan Hamsawardhini, Susanto Yosephine, Tai Ngee Chia, Tan Choon Meng, Teo Jin Howe, Teo Eng Sipp Leslie, Teo Wei Yi, Tjhi William, Yeo Yeow Tong, Yong Xianbin

Was es tut

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

Domain: Language
Aufgabe: Question answering, Chat, Language modeling/generation
Ansatz: Self-supervised learning
Numerisches Format: BF16

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: 3B
Trainingsdaten: 980,000,000,000 tokens

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.

Training-Compute: 2.2 × 10²² FLOP
Wie es etabliert wurde: Hardware,Operation counting

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 SXM4 40 GB
Verwendete Chips: 240
Wand-Uhrzeit: 336 hours (14 days)
Stromverbrauch: 190.4 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)
Training-Code: Open source
Hugging Face: aisingapore

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: SEA-LION V1
Zuletzt aktualisiert: 28 November 2025

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. SEA-LION V1 3B

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 SEA-LION V1 3B

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

1,129 tok/s

SEA-LION V1 3B erreicht eine Parameteranzahl von 3B. 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 Q6_K und produziert etwa 17.9 Token pro Sekunde

Die schnellste Berechnung dafür ist B200, generieren ungefähr 1,129 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.

Woher es kam

SEA-LION V1 3B wurde veröffentlicht von AI Singapore, im Land aufgezeichnet als Singapore, während December 2023. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist government.

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet question answering, Chat, Language modeling/generation.

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. aisingapore.

Verstehen der Geschwindigkeiten

Die Hälfte der CARDS, die es halten, schaffen mehr als 35.8 Token pro Sekunde. Text schneller produzieren, als die meisten Menschen ihn lesen. 780 von ihnen

Es ist ein dichtes Modell, daher wird jeder Parameter für jedes produzierte Token gelesen. Das macht die Geschwindigkeit fast genau bandbreitengebunden – eine Karte mit der doppelte Bandbreite erzeugt ungefähr doppelt so schnell.

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.

Was in den Aufbau geflossen ist

Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 2.2 × 10²² FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA A100 SXM4 40 GB. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.

Training verbrauchte ein Korpus von etwa 980,000,000,000 Text-Tokens

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für SEA-LION V1 3B

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 SEA-LION V1 3B, benötigt ungefähr 3.2 GB bei einer Kompression von Q6_K. Kein Maß an Rechenleistung kompensiert eine Karte, die es nicht halten kann.
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. SEA-LION V1 3B.
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 Q6_K 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 SEA-LION V1 3B. 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 1,129 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 SEA-LION V1 3B. 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

Öffnen Sie die Karte, die Sie ausgewählt haben

Jede Karten-Seite wiederholt diesen Ablauf für jedes Modell, das wir in unserem Bestand haben, und beantwortet, wofür die Hardware darüber hinaus noch gut ist. SEA-LION V1 3B.

Antworten

SEA-LION V1 3B — Häufige Fragen

SEA-LION V1 3B— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in December 2023. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

SEA-LION V1 3B— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von question answering, Chat, Language modeling/generation. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.

SEA-LION V1 3B— Wo kann ich es herunterladen?

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

SEA-LION V1 3B— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?

Training verbrauchte etwa 2.2 × 10²² FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA A100 SXM4 40 GB. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.

SEA-LION V1 3B— 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. Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

SEA-LION V1 3B— 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.

SEA-LION V1 3B— 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: 2. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.

SEA-LION V1 3B— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?

Sie werden aus Spezifikationen berechnet, anstatt gemessen zu werden, und jede hat einen Bereich. Ein Beispiel: 678–1,807 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

SEA-LION V1 3B— 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 Q6_K verwenden von etwa 3.2 GB, und produziert ungefähr 17.9 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 818.

SEA-LION V1 3B— wie schnell ist es auf einer GPU?

Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 1,129 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: 780.

SEA-LION V1 3B— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 3.2 GB bei einer Kompression von Q6_K, 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.

SEA-LION V1 3B— 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 3.9 GB und generieren grob 210 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

SEA-LION V1 3B— 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 3.9 GB und generieren grob 129 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

SEA-LION V1 3B— 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 3.9 GB und generieren grob 160 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

SEA-LION V1 3B— 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 3.9 GB und generieren grob 189 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

SEA-LION V1 3B— 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.

SEA-LION V1 3B— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 3B. 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.

SEA-LION V1 3B— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von AI Singapore, basiert auf Singapore, eine als kategorisierte Organisation government.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 28 November 2025

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