TigerBot-70B TPS-Rechner

Offene Gewichte Tigerobo 70B Parameter September 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

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 · 25.5 tok/s

Schnellste Karte

B200

48.4 tok/s · 180 GB

Welche GPUs können laufen TigerBot-70B?

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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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: Tigerobo
Organisationsart: Industry
Land: China
Veröffentlicht: 6 September 2023
Autoren: Ye Chen, Wei Cai, Liangmin Wu, Xiaowei Li, Zhanxuan Xin, Cong Fu

Was es tut

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

Domain: Language
Aufgabe: Chat, Language generation, Language modeling/generation, Question answering
Basis-Modell: Llama 2-70B

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: 300,000,000,000 tokens
Batch-Größe: 4,000,000

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: 1 × 10²⁴ FLOP
Wie es etabliert wurde: Operation counting
Feinabstimmung Rechenleistung: 1.3 × 10²³ 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: 512
Stromverbrauch: 406.9 kW
Datenzentrum: Paper on TigerBot-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 (restricted use)
Training-Code: Open source

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: TigerBot: An Open Multilingual Multitask LLM
Zuletzt aktualisiert: 28 November 2025

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. TigerBot-70B

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 TigerBot-70B

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

A100 PCIe 40 GB

Benötigter Speicher

34.9 GB

Schnellste

48.4 tok/s

TigerBot-70B 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

Am anderen Ende sitzt B200, generieren ungefähr 48.4 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.

Woher es kam

TigerBot-70B wurde veröffentlicht von Tigerobo, im Land aufgezeichnet als China, während September 2023. Die veröffentlichende Organisation ist als industry.

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

Es basiert auf Llama 2-70B. Das ist der übliche Weg, wie ein spezialisiertes Modell hergestellt wird.

Da seine Gewichte veröffentlicht wurden, hängt nichts davon ab, es auszuführen, dass ein Anbieter verfügbar bleibt – es gehört dir, sobald es heruntergeladen ist.

Verstehen der Geschwindigkeiten

Über jede Karte, die es ausführen kann, liegt die Mitte der Reihe bei 17.1 Token pro Sekunde. 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.

Training und Herkunft

Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 1 × 10²⁴ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA A100. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.

Der Trainingssatz lief auf etwa 300,000,000,000 Text-Tokens

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für TigerBot-70B

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

Die Tabelle listet jede Karte auf, die in der Lage ist, zu halten TigerBot-70B, benötigt ungefähr 34.9 GB bei einer Kompression von Q3_K_M. Kein Maß an Rechenleistung kompensiert eine Karte, die es nicht halten kann.
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. TigerBot-70B.
03

Setze eine Qualitätsuntergrenze

Jede Karte läuft die am wenigsten komprimierte Kopie, die sie halten kann., 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

Das Ranking nach Tokens pro Sekunde folgt der Speicherbandbreite anstelle der Kernanzahl, für TigerBot-70B. 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
05

Lies die Spalte "fit" zuletzt

Die Passform-Spalte trennt Karten, die es gerade so schaffen, von denen mit ausreichend Platz, im Falle von TigerBot-70B. 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 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. TigerBot-70B.

Antworten

TigerBot-70B — Häufige Fragen

TigerBot-70B— Wer hat es erstellt?

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

TigerBot-70B— Wann wurde es veröffentlicht?

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

TigerBot-70B— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von chat, Language generation, Language modeling/generation, Question answering. 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.

TigerBot-70B— Wo kann ich es herunterladen?

Die Gewichte sind veröffentlicht, obwohl wir keinen Repository-Link dafür haben. Diese Seite berechnet die Hardware-Anforderungen, anstatt Modell-Dateien zu hosten.

TigerBot-70B— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?

Training verbrauchte etwa 1 × 10²⁴ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA A100. 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.

TigerBot-70B— 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 14.2 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

TigerBot-70B— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?

Die Kapazität addiert sich über Karten; der Durchsatz nicht. Die Anzahl der Karten, die es bereits eigenständig halten: 61. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

TigerBot-70B— 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.

TigerBot-70B— 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: 29–77 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

TigerBot-70B— 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.

TigerBot-70B— 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.

TigerBot-70B— 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.

TigerBot-70B— 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.

TigerBot-70B— 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.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 28 November 2025

Die andere Richtung

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