FoxBrain TPS-Rechner

Offene Gewichte Foxconn 70B Parameter March 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

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 FoxBrain?

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: Foxconn
Organisationsart: Industry
Land: Taiwan
Veröffentlicht: 10 March 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, Mathematical reasoning
Basis-Modell: Llama 3.1-70B

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.

Wie es etabliert wurde: Operation counting,Hardware
Feinabstimmung Rechenleistung: 4.7 × 10²² 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 H100 PCIe
Verwendete Chips: 120
Chip-Stunden: 64,512
Stromverbrauch: 82.4 kW
Datenzentrum: Taipei-1 Supercomputer facility

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: Unreleased
Hugging Face: FoxconnAI

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: FoxBrain: Foxconn’s Industrial-Grade Reasoning LLM for Domain-Specific Applications
Zuletzt aktualisiert: 28 November 2025

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. FoxBrain

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 FoxBrain

Die günstigste Route herein, nach Speichergröße. Ein enger Fit läuft das Modell, lässt aber nichts für ein längeres Gespräch übrig..

Was die Zahlen bedeuten

Hardware-Anforderungen in der Praxis

Minimale Karte

A100 PCIe 40 GB

Benötigter Speicher

34.9 GB

Schnellste

48.4 tok/s

FoxBrain 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.

Der Einstiegspunkt ist 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

Die schnellste Berechnung dafür ist B200, generieren ungefähr 48.4 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.

Über dieses Modell

FoxBrain wurde veröffentlicht von Foxconn, im Land aufgezeichnet als Taiwan, während March 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, Mathematical reasoning.

Anstatt von Grund auf neu trainiert zu werden, ist es abgeleitet von Llama 3.1-70B. 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. Es ist unter der Organisation auf Hugging Face veröffentlicht. FoxconnAI.

Wie schnell es läuft und warum

Über jede Karte, die es ausführen kann, liegt die Mitte der Reihe bei 17.1 Token pro Sekunde. Text schneller produzieren, als die meisten Menschen ihn lesen. 50 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.

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für FoxBrain

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 FoxBrain, 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

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

Längere Gespräche kosten MEMORY zusätzlich zu dem, was die WEIGHTS benötigen. Bewege den Schieberegler auf deine tatsächliche Arbeitslänge, bevor du einer Zeile vertraust. FoxBrain.
03

Setze eine Qualitätsuntergrenze

Die Quantisierungs-Spalte variiert nach Karte, da eine größere Karte eine genauere Kopie hält., 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

Nach Geschwindigkeit sortieren, um zu sehen, wie die CARDS eingestuft sind für FoxBrain. 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 FoxBrain. 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

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. FoxBrain.

Antworten

FoxBrain — Häufige Fragen

FoxBrain— 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.

FoxBrain— 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.

FoxBrain— 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.

FoxBrain— 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.

FoxBrain— 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.

FoxBrain— 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.

FoxBrain— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Foxconn, basiert auf Taiwan, eine als kategorisierte Organisation industry.

FoxBrain— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in March 2025.

FoxBrain— Wofür wird es verwendet?

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

FoxBrain— Wo kann ich es herunterladen?

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

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

FoxBrain— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?

Eine zweite Karte verdoppelt grob den verfügbaren Speicher, aber nicht die Generationsrate. Die Anzahl, die bereits in der Lage ist, es allein auszuführen: 61. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

FoxBrain— 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.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 28 November 2025

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