Evo 2 7B TPS-Rechner

Offene Gewichte Arc Institute,Stanford University,NVIDIA,Liquid,University of California (UC) Berkeley,Goodfire,Columbia University,University of California San Francisco 7B Parameter February 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

589 Karten, die es ausführen können

818 Karten, für die wir Spezifikationen haben

Kleinste Karte, die passt

Tesla K20c

5 GB · Q3_K_M · 28.9 tok/s

Schnellste Karte

B200

484 tok/s · 180 GB

Welche GPUs können laufen Evo 2 7B?

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.

589 Karten passen

Berechnung

					Braucht	Quantisierung	Passend
484 tok/s 290–774 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
484 tok/s 290–774 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
387 tok/s 232–618 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
387 tok/s 232–618 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
309 tok/s 185–495 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
296 tok/s 178–473 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
296 tok/s 178–473 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
283 tok/s 170–453 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
251 tok/s 151–402 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
251 tok/s 151–402 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
251 tok/s 151–402 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
238 tok/s 143–381 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
203 tok/s 122–325 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
203 tok/s 122–325 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
203 tok/s 122–325 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
203 tok/s 122–325 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
203 tok/s 122–325 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
155 tok/s 93–248 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
155 tok/s 93–248 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
131 tok/s 79–210 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.6 GB	Q6_K	knapp
129 tok/s 77–206 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
126 tok/s 76–202 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
123 tok/s 74–197 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
123 tok/s 74–197 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
123 tok/s 74–197 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	8.2 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: Arc Institute,Stanford University,NVIDIA,Liquid,University of California (UC) Berkeley,Goodfire,Columbia University,University of California San Francisco
Organisationsart: Academia,Industry,Industry,Academia,Academia,Academia
Land: United States of America
Veröffentlicht: 19 February 2025
Autoren: Garyk Brixi, Matthew G. Durrant, Jerome Ku, Michael Poli, Greg Brockman, Daniel Chang, Gabriel A. Gonzalez, Samuel H. King, David B. Li, Aditi T. Merchant, Mohsen Naghipourfar, Eric Nguyen, Chiara Ricci-Tam, David W. Romero, Gwanggyu Sun, Ali Taghibakshi, Anton Vorontsov, Brandon Yang, Myra Deng, Liv Gorton, Nam Nguyen, Nicholas K. Wang, Etowah Adams, Stephen A. Baccus, Steven Dillmann, Stefano Er…

Was es tut

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

Domain: Biology
Aufgabe: Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)

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: 7B
Trainingsdaten: 2,400,000,000,000 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: 1 × 10²³ 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: Open source
Hugging Face: arcinstitute

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: Genome modeling and design across all domains of life with Evo 2
Zuletzt aktualisiert: 28 November 2025

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. Evo 2 7B

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 Evo 2 7B

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

Tesla K20c

Benötigter Speicher

4.1 GB

Schnellste

484 tok/s

Evo 2 7B erreicht eine Parameteranzahl von 7B. 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: 589.

Der Einstiegspunkt ist Tesla K20c, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 5 GB, es mit einer Kompression von Q3_K_M und produziert etwa 28.9 Token pro Sekunde

Am anderen Ende sitzt B200, generieren ungefähr 484 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.

Hintergrund

Evo 2 7B wurde veröffentlicht von Arc Institute,Stanford University,NVIDIA,Liquid,University of California (UC) Berkeley,Goodfire,Columbia University,University of California San Francisco, im Land aufgezeichnet als United States of America, während February 2025. Die veröffentlichende Organisation ist als academia,Industry,Industry,Academia,Academia,Academia.

Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet protein or nucleotide language model (pLM/nLM).

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. arcinstitute.

Die Durchsatzwerte lesen

Die Hälfte der CARDS, die es halten, schaffen mehr als 26.1 Tokens pro Sekunde. Überschreitung der Lesegeschwindigkeit direkt: 559 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.

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.

Was in den Aufbau geflossen ist

Der Trainingslauf verbrauchte etwa 1 × 10²³ FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.

Es wurde auf einem Korpus von etwa 2,400,000,000,000 Text-Tokens

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für Evo 2 7B

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

Überprüfen Sie, was es benötigt, bevor alles andere.

Die Tabelle listet jede Karte auf, die in der Lage ist, zu halten Evo 2 7B, benötigt ungefähr 4.1 GB bei einer Kompression von Q3_K_M. Diese Zahl, nicht die Überschriftleistung einer Karte, entscheidet darüber, ob sie läuft.
02

Entscheide, wie lange deine Gespräche laufen

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. Evo 2 7B.
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

Vergleiche TOKENS pro Sekunde, nicht Spezifikationen

Das Ranking nach Tokens pro Sekunde folgt der Speicherbandbreite anstelle der Kernanzahl, für Evo 2 7B. 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 484 tok/s
05

Lies die Spalte "fit" zuletzt

Ein enger Sitz läuft, lässt jedoch nichts für ein längeres Gespräch übrig, im Falle von Evo 2 7B. 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. Evo 2 7B.

Antworten

Evo 2 7B — Häufige Fragen

Evo 2 7B— 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 8.2 GB und generieren grob 81.1 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

Evo 2 7B— 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.

Evo 2 7B— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 7B. Table 1. 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.

Evo 2 7B— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Arc Institute,Stanford University,NVIDIA,Liquid,University of California (UC) Berkeley,Goodfire,Columbia University,University of California San Francisco, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia,Industry,Industry,Academia,Academia,Academia.

Evo 2 7B— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in February 2025.

Evo 2 7B— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von protein or nucleotide language model (pLM/nLM). 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.

Evo 2 7B— Wo kann ich es herunterladen?

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

Evo 2 7B— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?

Training verbrauchte etwa 1 × 10²³ 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.

Evo 2 7B— 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 1.3 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

Evo 2 7B— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?

Zwei Karten kaufen Speicher statt Geschwindigkeit, was nur wichtig ist, wenn eine Karte es nicht halten kann. Die Anzahl, die es kann: 589. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

Evo 2 7B— 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.

Evo 2 7B— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?

Sie werden aus Spezifikationen berechnet, anstatt gemessen zu werden, und jede hat einen Bereich. Ein Beispiel: 290–774 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

Evo 2 7B— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist Tesla K20c, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 5 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von Q3_K_M verwenden von etwa 4.1 GB, und produziert ungefähr 28.9 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 589.

Evo 2 7B— wie schnell ist es auf einer GPU?

Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 484 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: 559.

Evo 2 7B— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 4.1 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.

Evo 2 7B— 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 Q6_K, verwenden von etwa 6.6 GB und generieren grob 131 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.

Evo 2 7B— 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 8.2 GB und generieren grob 55.2 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

Evo 2 7B— 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 8.2 GB und generieren grob 68.4 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 28 November 2025

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