Open-Assistant Llama2 70B SFT v10 TPS-Rechner

Offene Gewichte 70B Parameter August 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 · IQ4_XS · 23.2 tok/s

Schnellste Karte

B200

48.4 tok/s · 180 GB

Welche GPUs können laufen Open-Assistant Llama2 70B SFT v10?

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 41–58	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	72.5 GB	Q8_0	Komfortabel
48.4 tok/s 41–58	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	72.5 GB	Q8_0	Komfortabel
38.7 tok/s 23–62 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	72.5 GB	Q8_0	Komfortabel
38.7 tok/s 23–62 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	72.5 GB	Q8_0	Komfortabel
30.9 tok/s 19–49 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	72.5 GB	Q8_0	Komfortabel
29.6 tok/s 25–36	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	72.5 GB	Q8_0	Komfortabel
29.6 tok/s 25–36	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	72.5 GB	Q8_0	Komfortabel
29.5 tok/s 25–35	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	56.2 GB	Q6_K	Komfortabel
29.5 tok/s 25–35	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	56.2 GB	Q6_K	Komfortabel
28.3 tok/s 17–45 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	72.5 GB	Q8_0	Komfortabel
26.1 tok/s 22–31	GRID A100B NVIDIA	48 GB	1,870 GB/s	May 2020	39.9 GB	Q4_K_M	knapp
25.1 tok/s 15–40 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	72.5 GB	Q8_0	Komfortabel
25.1 tok/s 15–40 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	72.5 GB	Q8_0	Komfortabel
25.1 tok/s 15–40 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	72.5 GB	Q8_0	Komfortabel
23.8 tok/s 20–29	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	72.5 GB	Q8_0	knapp
23.2 tok/s 20–28	A100 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Jun 2020	35.8 GB	IQ4_XS	knapp
23.2 tok/s 20–28	A100 SXM4 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	May 2020	35.8 GB	IQ4_XS	knapp
23.2 tok/s 20–28	A800 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Nov 2022	35.8 GB	IQ4_XS	knapp
20.3 tok/s 17–24	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	72.5 GB	Q8_0	knapp
20.3 tok/s 17–24	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	72.5 GB	Q8_0	knapp
20.3 tok/s 17–24	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	72.5 GB	Q8_0	knapp
18.7 tok/s 16–22	RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA	48 GB	1,340 GB/s	Mar 2025	39.9 GB	Q4_K_M	knapp
17.9 tok/s 15–22	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	56.2 GB	Q6_K	Komfortabel
17.9 tok/s 15–22	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	56.2 GB	Q6_K	Komfortabel
17.9 tok/s 15–22	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	56.2 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.

Veröffentlicht: 25 August 2023
Autoren: OpenAssistant

Was es tut

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

Domain: Language
Aufgabe: Chat, Language modeling/generation
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: 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.

Feinabstimmung Rechenleistung: 1.7 × 10²⁰ FLOP

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 (restricted use)

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: Open-Assistant Llama2 70B SFT v10
Zuletzt aktualisiert: 28 November 2025

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. Open-Assistant Llama2 70B SFT v10

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 Open-Assistant Llama2 70B SFT v10

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 Sie benötigen, um es auszuführen

Minimale Karte

A100 PCIe 40 GB

Benötigter Speicher

35.8 GB

Schnellste

48.4 tok/s

Open-Assistant Llama2 70B SFT v10 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.

Die minimal benötigte Hardware, die funktioniert, ist A100 PCIe 40 GB, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 40 GB, es mit einer Kompression von IQ4_XS und produziert etwa 23.2 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

Open-Assistant Llama2 70B SFT v10 wurde veröffentlicht von its authors, während August 2023.

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

Anstatt von Grund auf neu trainiert zu werden, ist es abgeleitet von Llama 2-70B. Das ist der übliche Weg, wie ein spezialisiertes Modell hergestellt wird.

Veröffentlichte Gewichte bedeuten, dass das Modell auf deinem Rechner läuft und nicht auf dem eines anderen, was die Hardwarefrage unten überhaupt beantwortbar macht.

Verstehen der Geschwindigkeiten

Über jede Karte, die es ausführen kann, liegt die Mitte der Reihe bei 17.1 Token pro Sekunde. 49 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.

Das Attention-Layout ist in unserer Datenbank, sodass die Speicherstatistiken genau berechnet werden, anstatt geschätzt zu werden.

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für Open-Assistant Llama2 70B SFT v10

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 Open-Assistant Llama2 70B SFT v10, benötigt ungefähr 35.8 GB bei einer Kompression von IQ4_XS. Die Kapazität ist das Tor — eine Karte hält es entweder oder sie tut es nicht.
02

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

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. Open-Assistant Llama2 70B SFT v10.
03

Entscheiden Sie, wie viel Kompression Sie akzeptieren werden.

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

Vergleiche TOKENS pro Sekunde, nicht Spezifikationen

Das Ranking nach Tokens pro Sekunde folgt der Speicherbandbreite anstelle der Kernanzahl, für Open-Assistant Llama2 70B SFT v10. 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

Überprüfen Sie das Passurteil, bevor Sie kaufen.

Tight bedeutet, dass es lädt und ohne Spielraum funktioniert, um den Kontext später zu erhöhen, im Fall von Open-Assistant Llama2 70B SFT v10. 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. Open-Assistant Llama2 70B SFT v10.

Antworten

Open-Assistant Llama2 70B SFT v10 — Häufige Fragen

Open-Assistant Llama2 70B SFT v10— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von chat, Language modeling/generation. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.

Open-Assistant Llama2 70B SFT v10— 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.

Open-Assistant Llama2 70B SFT v10— 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 11.1 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

Open-Assistant Llama2 70B SFT v10— 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.

Open-Assistant Llama2 70B SFT v10— 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: 4. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.

Open-Assistant Llama2 70B SFT v10— 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: 41–58 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

Open-Assistant Llama2 70B SFT v10— 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 IQ4_XS verwenden von etwa 35.8 GB, und produziert ungefähr 23.2 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 61.

Open-Assistant Llama2 70B SFT v10— 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: 49.

Open-Assistant Llama2 70B SFT v10— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 35.8 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.

Open-Assistant Llama2 70B SFT v10— 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.

Open-Assistant Llama2 70B SFT v10— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 70B. "This model is an Open-Assistant fine-tuning of Meta's Llama2 70B LLM" (https://huggingface.co/OpenAssistant/llama2-70b-oasst-sft-v10). 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.

Open-Assistant Llama2 70B SFT v10— Wann wurde es veröffentlicht?

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

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 28 November 2025

Die andere Richtung

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