Seed-OSS-36B-Base TPS-Rechner

Offene Gewichte ByteDance 36B Parameter August 2025

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

126 Karten, die es ausführen können

818 Karten, für die wir Spezifikationen haben

Kleinste Karte, die passt

Tesla M40 24 GB

24 GB · IQ4_XS · 7.1 tok/s

Schnellste Karte

B200

94.1 tok/s · 180 GB

Welche GPUs können laufen Seed-OSS-36B-Base?

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.

126 Karten passen

Berechnung

					Braucht	Quantisierung	Passend
94.1 tok/s 56–151 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	39.2 GB	Q8_0	Komfortabel
94.1 tok/s 56–151 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	39.2 GB	Q8_0	Komfortabel
75.2 tok/s 45–120 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	39.2 GB	Q8_0	Komfortabel
75.2 tok/s 45–120 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	39.2 GB	Q8_0	Komfortabel
60.1 tok/s 36–96 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	39.2 GB	Q8_0	Komfortabel
57.5 tok/s 35–92 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	39.2 GB	Q8_0	Komfortabel
57.5 tok/s 35–92 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	39.2 GB	Q8_0	Komfortabel
55.1 tok/s 33–88 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	39.2 GB	Q8_0	Komfortabel
48.9 tok/s 29–78 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	39.2 GB	Q8_0	Komfortabel
48.9 tok/s 29–78 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	39.2 GB	Q8_0	Komfortabel
48.9 tok/s 29–78 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	39.2 GB	Q8_0	Komfortabel
46.4 tok/s 28–74 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	39.2 GB	Q8_0	Komfortabel
39.5 tok/s 24–63 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	39.2 GB	Q8_0	Komfortabel
39.5 tok/s 24–63 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	39.2 GB	Q8_0	Komfortabel
39.5 tok/s 24–63 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	39.2 GB	Q8_0	Komfortabel
39.5 tok/s 24–63 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	39.2 GB	Q8_0	Komfortabel
39.5 tok/s 24–63 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	39.2 GB	Q8_0	Komfortabel
39.3 tok/s 24–63 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	26.7 GB	Q5_K_M	knapp
39.3 tok/s 24–63 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	26.7 GB	Q5_K_M	knapp
38.7 tok/s 23–62 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	20.4 GB	IQ4_XS	knapp
37.6 tok/s 23–60 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	26.7 GB	Q5_K_M	knapp
37.6 tok/s 23–60 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	26.7 GB	Q5_K_M	knapp
35.2 tok/s 21–56 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	20.4 GB	IQ4_XS	knapp
30.1 tok/s 18–48 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	39.2 GB	Q8_0	Komfortabel
30.1 tok/s 18–48 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	39.2 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: ByteDance
Organisationsart: Industry
Land: China
Veröffentlicht: 21 August 2025

Was es tut

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

Domain: Language
Aufgabe: Language modeling/generation, Question answering, System control, Code generation, Mathematical reasoning

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: 36B
Trainingsdaten: 12,000,000,000,000 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: 2.6 × 10²⁴ FLOP
Wie es etabliert wurde: Operation counting

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: Unreleased
Hugging Face: ByteDance-Seed

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: Seed-OSS Open-Source Models Release
Zuletzt aktualisiert: 28 November 2025

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. Seed-OSS-36B-Base

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 Seed-OSS-36B-Base

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

Tesla M40 24 GB

Benötigter Speicher

20.4 GB

Schnellste

94.1 tok/s

Seed-OSS-36B-Base erreicht eine Parameteranzahl von 36B. Das landet im Bereich, den eine ernsthafte Desktop-KARTE bewältigen kann, sobald die GEWICHTE komprimiert sind. Die Anzahl der KARTE, die wir verfolgen, die es ausführen kann: 126.

Die minimal benötigte Hardware, die funktioniert, ist Tesla M40 24 GB, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 24 GB, es mit einer Kompression von IQ4_XS und produziert etwa 7.1 Token pro Sekunde

Am anderen Ende sitzt B200, generieren ungefähr 94.1 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.

Hintergrund

Seed-OSS-36B-Base wurde veröffentlicht von ByteDance, im Land aufgezeichnet als China, während August 2025. Die veröffentlichende Organisation ist als industry.

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation, Question answering, System control, Code generation, Mathematical reasoning.

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. ByteDance-Seed.

Die Durchsatzwerte lesen

Das mediane Ergebnis liegt bei etwa 20.4 Token pro Sekunde. 98 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.

Der Speicher hier wird basierend auf der Größe geschätzt, anstatt aus der Architektur berechnet zu werden, die für dieses Modell nicht aufgezeichnet ist — die Zahlen sind eher indikativ als genau.

Wie es trainiert wurde

Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 2.6 × 10²⁴ FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.

Der Trainingssatz lief auf etwa 12,000,000,000,000 Text-Tokens

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für Seed-OSS-36B-Base

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 Seed-OSS-36B-Base, benötigt ungefähr 20.4 GB bei einer Kompression von IQ4_XS. 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. Seed-OSS-36B-Base.
03

Setze eine Qualitätsuntergrenze

Kompression ist das, was ein Modell auf kleinere GPU-Karten passt, mit einem gewissen Verlust an Genauigkeit., 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 Durchsatz und nicht nach Spezifikationen sortieren

Das Ranking nach Tokens pro Sekunde folgt der Speicherbandbreite anstelle der Kernanzahl, für Seed-OSS-36B-Base. 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 94.1 tok/s
05

Lies die Spalte "fit" zuletzt

Tight bedeutet, dass es lädt und ohne Spielraum funktioniert, um den Kontext später zu erhöhen, im Fall von Seed-OSS-36B-Base. 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

Überprüfen Sie die Karte von der anderen Seite

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. Seed-OSS-36B-Base.

Antworten

Seed-OSS-36B-Base — Häufige Fragen

Seed-OSS-36B-Base— 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 4.5 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

Seed-OSS-36B-Base— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?

Die Kapazität addiert sich über Karten; der Durchsatz nicht. Die Anzahl der Karten, die es bereits eigenständig halten: 126. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

Seed-OSS-36B-Base— 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: 5. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.

Seed-OSS-36B-Base— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?

Sie werden aus Spezifikationen berechnet, anstatt gemessen zu werden, und jede hat einen Bereich. Ein Beispiel: 56–151 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

Seed-OSS-36B-Base— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist Tesla M40 24 GB, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 24 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von IQ4_XS verwenden von etwa 20.4 GB, und produziert ungefähr 7.1 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 126.

Seed-OSS-36B-Base— wie schnell ist es auf einer GPU?

Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 94.1 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: 98.

Seed-OSS-36B-Base— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 20.4 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.

Seed-OSS-36B-Base— 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 IQ4_XS, verwenden von etwa 20.4 GB und generieren grob 38.7 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.

Seed-OSS-36B-Base— 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.

Seed-OSS-36B-Base— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 36B. 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.

Seed-OSS-36B-Base— Wer hat es erstellt?

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

Seed-OSS-36B-Base— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in August 2025.

Seed-OSS-36B-Base— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation, Question answering, System control, Code generation, Mathematical reasoning. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.

Seed-OSS-36B-Base— Wo kann ich es herunterladen?

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

Seed-OSS-36B-Base— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?

Training verbrauchte etwa 2.6 × 10²⁴ FLOP. 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.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 28 November 2025

Die andere Richtung

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