Berechne die TPS des GeForce RTX 4070 auf lokalen KI-Modellen
Jedes Modell in unserem Katalog wurde anhand dieser Karte für das Kontextlängen und die Mindestqualität, die Sie wählen, bewertet. Die Geschwindigkeit ist eine Schätzung für eine einzelne Anfrage, berechnet aus der Speicherbandbreite dieser Karte und der Größe jedes Modells nach der Kompression..
Berechnet für diese Karte
679 Modelle in unserem Katalog insgesamt
Das größte Modell, das es hält
ERNIE-4.5-21B-A3B
21B · Q3_K_M · 152 tok/s
Schnellstes Modell
Gemma 3 QAT 1B
214 tok/s · 1B
Welche KI-Modelle können auf einem GeForce RTX 4070?
Setze die Eingaben, lies die Antwort
Mehr Kontext bedeutet mehr Speicher für den Gesprächs-Cache. Die Geschwindigkeit ist für ein frisches Gespräch und ändert sich nicht mit dieser Einstellung..
Blendet Modelle aus, die nur passen würden, wenn sie unter diesen Punkt komprimiert werden..
396 Modelle passen
Berechnung| Quantisierung | Passend | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
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214
tok/s
182–256 |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k Token | Q8_0 | Komfortabel |
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214
tok/s
182–256 |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k Token | Q8_0 | Komfortabel |
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214
tok/s
128–342 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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214
tok/s
128–342 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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214
tok/s
128–342 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
|
214
tok/s
128–342 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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198
tok/s
119–316 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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194
tok/s
116–311 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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194
tok/s
116–311 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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194
tok/s
116–311 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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194
tok/s
116–311 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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178
tok/s
107–285 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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178
tok/s
107–285 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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178
tok/s
107–285 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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178
tok/s
107–285 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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174
tok/s
148–208 |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k Token | Q8_0 | Komfortabel |
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171
tok/s
103–274 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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171
tok/s
103–274 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
DeepSeekMoE-16B | 16B | Jan 2024 | 10.0 GB | 4k Token | Q4_K_M | knapp |
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164
tok/s
99–263 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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164
tok/s
99–263 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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164
tok/s
99–263 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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164
tok/s
99–263 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
|
164
tok/s
99–263 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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164
tok/s
99–263 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
|
164
tok/s
99–263 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k Token ? | 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
GeForce RTX 4070 Volle Spezifikation
Alles auf Datei für dieses Board, geordnet danach, wie sehr es das Ausführen eines Sprachmodells beeinflusst, anstatt wie es in einem Datenblatt aufgeführt wäre. MEMORY kommt zuerst, weil es das Ergebnis bestimmt; der Rest ist CONTEXT..
Speicher
Die beiden Spezifikationen, die entscheiden, was diese CARD ausführen kann und wie schnell. Die Kapazität legt fest, welche Modelle passen; die Bandbreite bestimmt, wie viele Tokens pro Sekunde sie produzieren, sobald sie passen.
- Speicherkapazität
- 12 GB
- Speicherbandbreite
- 504 GB/s
- Speichertype
- GDDR6X
- Speicherdatenbreite
- 192 bit
- Speichertakt
- 1.31 GHz
Der Chip
Welcher Prozessor sich auf der Platine befindet und wie er hergestellt wurde. Eine kleinere Prozessgröße bedeutet allgemein mehr Leistung bei gleicher Energie.
- Grafikprozessor
- AD104
- Architektur
- Ada Lovelace
- Generierung
- GeForce 40
- Gießerei
- TSMC
- Prozessgröße
- 5 nm
- Transistoren
- 35.8 billion
- Transistordichte
- 121,800 K/mm²
- Die Größe
- 294 mm²
- Veröffentlicht
- 12 April 2023
Taktfrequenzen
Wie schnell der Prozessor läuft. Hier weit weniger wert als bei einem Gaming-Benchmark: Die Textgenerierung ist durch die Speicherbandbreite begrenzt, sodass eine höhere Taktfrequenz das Ergebnis kaum verbessert.
- Basis-Takt
- 1.92 GHz
- Boost-Takt
- 2.48 GHz
Verarbeitungseinheiten
Was der Chip enthält. Diese treiben die Grafikleistung und sind hauptsächlich für die Verarbeitung eines langen Prompts wichtig, statt für die Produktion der Antwort.
- Shader-Einheiten
- 5,888
- Texturzuordnungseinheiten
- 184
- Render-Ausgabeeinheiten
- 64
- Streaming-Multiprozessoren
- 46
- Tensor-Kerne
- 184
- Strahlverfolgungskerne
- 46
- L1-Cache
- 128 KB
- L2-Cache
- 36 MB
Theoretische Leistung
Die veröffentlichten Spitzenarithmetikraten für die Karte. Dies sind Obergrenzen, die keine echte Arbeitslast erreicht, und das Generieren von Text erreicht nur einen kleinen Bruchteil davon, da es durch den Speicher und nicht durch die Arithmetik limitiert ist.
- Halbpräzision (FP16)
- 29.2 TFLOPS
- Einfache Genauigkeit (FP32)
- 29.2 TFLOPS
- Doppelte Genauigkeit (FP64)
- 455.4 GFLOPS
- Pixelrate
- 158 GPixel/s
- Texturrate
- 455 GTexel/s
Die Platine
Was erforderlich ist, um die KArte physisch zu installieren und mit Strom zu versorgen — die praktischen Einschränkungen, die entscheiden, ob sie in die Maschine passt, die Sie bereits besitzen.
- Leistungsaufnahme (TDP)
- 200 W
- Vorgeschlagene Stromversorgung
- 550 W
- Stromanschlüsse
- 1x 16-pin
- Bus-Schnittstelle
- PCIe 4.0 x16
- Slot-Breite
- Dual-slot
- Dimensionen
- 240 mm × 40 mm
- Anzeigeausgaben
- 1x HDMI 2.1, 3x DisplayPort 1.4a
Software-Unterstützung
Welche Grafik- und Rechen-Schnittstellen die Karte unterstützt. CUDA-Rechenfähigkeit betrifft die Inferenz: unter 7.0 gibt es keine Tensor-Kerne, und moderne Inferenz-Software greift auf langsamere Code-Pfade zurück.
- CUDA Berechnungsfähigkeit
- 8.9
- DirectX
- 12.2
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.4
- OpenCL
- 3.0
- Shader-Modell
- 6.8
Auflistungen
Wo man ein GeForce RTX 4070
Derzeit listet kein Anbieter diese Karte. Die Angebote stammen von Anbietern, die sie hier direkt veröffentlichen. — Durchsuche das Anbieter-Verzeichnis zu sehen, wer was verkauft.
Was die Zahlen bedeuten
Kapazität und Bandbreite
Speicher
12 GB
Bandbreite
504 GB/s
Größtes Modell
ERNIE-4.5-21B-A3B
GeForce RTX 4070 trägt 12 GB von GDDR6X. Das erreicht komfortabel kleine und mittelgroße Modelle, obwohl die größten außerhalb der Reichweite bleiben, ohne sie zu splitten. Der Treiber-Overhead lässt ungefähr 10.8 GB.
Der Speicherbandbreite erreicht 504 GB/s über einen Bus von 192 Bits. Das ist die Zahl, die die Generierungsgeschwindigkeit bestimmt — die arithmetischen Operationen pro gelesenem Byte sind klein genug, dass der Bus, nicht die Kerne, das ist, worauf alles wartet.
Die Zahl ist die Busbreite multipliziert mit einer Speicher-Taktfrequenz von 1.31 GHz. Das Verbreitern des Busses und das Anheben der Taktfrequenz sind die beiden Hebel, die ein Hersteller hat, weshalb eine Karte mit unauffälligen Kernen trotzdem schnell erzeugen kann.
Die praktische Obergrenze ist ERNIE-4.5-21B-A3B, 21B, komprimiert auf Q3_K_M und generieren etwa 152 Token pro Sekunde
Der Chip und wie er gebaut wurde
GeForce RTX 4070 ist auf dem Grafikprozessor aufgebaut AD104, die Architektur verwenden Ada Lovelace von NVIDIA, als Teil der Generierung GeForce 40.
Der Chip wird hergestellt von TSMC, einem Prozess von 5 nm, mit einem Maß von 294 mm², halten 35.8 billion Transistoren. Ein kleinerer Prozess bedeutet im Allgemeinen mehr Leistung für die gleiche Energie, obwohl es bei Sprachmodellen weit weniger von Bedeutung ist als das MEMORY-SUBSYSTEM.
Es wurde veröffentlicht in April 2023, grob 3.3039532469268 vor Jahren. Die Unterstützung von Inference-Software folgt in der Regel ein oder zwei Jahre hinter der Hardware, sodass eine Karte dieses Alters normalerweise über ausgereifte, gut optimierte Codepfade verfügt.
Rechen-Durchsatz, und warum er weniger wichtig ist, als er aussieht
FP16
29.2 TFLOPS
FP64
455.4 GFLOPS
Tensor-Kerne
184
Auf Papier GeForce RTX 4070 erreicht 29.2 TFLOPS bei halber Genauigkeit, und 29.2 TFLOPS bei einfacher Genauigkeit. Dies sind Spitzenwerte, keine echten Workloads, die diese erreichen, und die Generierung von Text erreicht nur einen kleinen Bruchteil davon – das Decodieren ist durch die MEMORY und nicht durch die Arithmetik begrenzt, weshalb eine CARD hier enorm leistungsfähig erscheinen kann und trotzdem Tokens in einem gewöhnlichen Tempo produziert.
Der Durchsatz für doppelpräzises Rechnen erreicht 455.4 GFLOPS. Es hat keinen Einfluss auf das Ausführen eines Sprachmodells — keine Inferenzlaufzeit verwendet es — aber es trennt die Teile des Rechenzentrums von den Verbraucherteilen, da letztere es absichtlich einschränken.
Die Karte trägt 184 Tensor-Kerne über 46 Streaming-Multiprozessoren. Diese beschleunigen die Matrixarithmetik im Herzen eines Transformators, und sie sind es, die die Eingabeverarbeitung – das Lesen eines langen Dokuments vor der Beantwortung – dramatisch schneller machen, als es sonst der Fall wäre.
Die Taktraten laufen von einer Basis von 1.92 GHz zu einem Schub von 2.48 GHz. Hier weit weniger wert als bei einem Gaming-Benchmark: das Anheben der Taktgeschwindigkeiten steigert die Arithmetik, und die Arithmetik ist nicht das, worauf die Generation wartet.
Cache und Verarbeitungseinheiten
GeForce RTX 4070 hat einen L1-Cache von 128 KB, unterstützt von einem L2-Cache von 36 MB. Cache absorbiert einen Teil des MEMORY-Traffics, der ansonsten den MAIN BUS treffen würde, was der einzige Ort auf dieser Seite ist, an dem eine Zahl außer BANDWIDTH leise die GENERATIONSGESCHWINDIGKEIT beeinflusst — ein großes L2 lässt mehr des WORKING SETS nah an den CORES bleiben.
Es gibt 5,888 Shader-Einheiten, 184 Texturzuordnungseinheiten, und 64 Render-Ausgabeeinheiten. Diese treiben Grafikarbeitslasten und tragen zur Verarbeitung von Eingabeaufforderungen bei, aber sie sitzen den größten Teil der Zeit, die ein Modell benötigt, um eine Antwort zu generieren, untätig.
Leistung, Größe und Installation
Stromverbrauch
200 W
GeForce RTX 4070 ist bewertet mit 200 W, und das empfohlene Systemnetzteil ist 550 W. Das Ausführen eines Sprachmodells hält eine GPU-Karte in Intervallen beschäftigt, anstatt kontinuierlich — sie zieht stark während der Generierung und wartet zwischen den Anfragen — daher liegt der nachhaltige Verbrauch über einen Arbeitstag normalerweise deutlich unter dem angegebenen Wert.
Die Karte belegt dual-slot, messen 240 mm lang, und benötigt 1x 16-pin. Es lohnt sich, bereits das Gehäuse und das Netzteil in der Maschine zu überprüfen, da die größten KARTEN erheblich mehr von beidem benötigen, als ein typischer Desktop bereitstellt.
Es verbindet sich über PCIe 4.0 x16. Die Schnittstelle regelt, wie schnell ein Modell von der Festplatte in die Karte geladen wird, nicht wie schnell es dort läuft, daher kostet ein engerer Link ein paar Sekunden beim Start und danach nichts mehr.
Die Extreme
Die größten AI-Modelle, die auf einem GeForce RTX 4070
Die größten OPEN WEIGHT Modelle, die auf dieser CARD passen, neueste zuerst. Jedes wird mit der besten Kompression angezeigt, die die CARD halten kann..
Die schnellsten AI-Modelle auf einer GeForce RTX 4070
Wo diese Karte die Token am schnellsten produziert. Kleinere Modelle dominieren hier, weil das Generieren jedes Tokens bedeutet, das gesamte Modell einmal aus dem VRAM zu lesen..
Schritt für Schritt
Wie man die Tokens pro Sekunde eines GeForce RTX 4070
Du musst nichts von Hand berechnen — der gputps.com Rechner auf dieser Seite hat es bereits für jedes Modell, das diese Karte halten kann, herausgefunden. Das Ablesen der Antwort erfordert sechs Schritte..
-
01
Modell: KI-Modell Lauf: KI-Modell ausführen Passt nicht: Passt nicht in GPU VRAM Eng: Kaum lauffähig Komfortabel: Läuft leicht Offenes Gewicht: Open-Source KI-Modell In der Datei: In unserer Datenbank Veröffentlichungen: Neu veröffentlichte GPUs Speicher/Speichergebunden: GPU VRAM/Bandbreite Karte: GPU-Karte Kontextlänge: KI-Kontextfenster
Die Tabelle listet 396 Modelle, die diese Karte ausführen kann. Nach Namen oder Größe suchen – das Eingeben von 27b stimmt mit der Parameteranzahl überein, auch wenn der Name es nie angibt.
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02
Setzen Sie die Kontextlänge, die Sie tatsächlich verwenden werden.
Ziehe den Regler auf die Gesprächslänge, mit der du arbeiten möchtest. Der Cache wächst mit dem Gespräch und gegen eine Karte, die hält 12 GB Es ist oft das, was ein großes Modell über die Kante drängt.
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03
Vergleiche an ein Qualitätsniveau anheften
Kompression ist das, was größere Modelle passend macht. Die Qualitätskontrolle verwirft jedes Modell, das mehr davon benötigt, als Sie bereit sind zu geben.
-
04
Lese die Geschwindigkeit und die Reichweite
Die Zahlen sind berechnet, nicht gemessen. Das schnellste Ergebnis auf dieser Karte ist 214 tok/s auf Gemma 3 QAT 1B. Die gleiche Karte und das Modell variieren zwischen dreißig und fünfzig Prozent bei den Inferenzlaufzeiten.
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05
Überprüfen Sie den Spielraum, bevor Sie entscheiden.
Die Passform-Spalte trennt Modelle, die gerade so passen, von solchen mit Platz zur Verfügung — es lohnt sich, dies zu überprüfen, bevor man sich für einen entscheidet, gegen einen verfügbaren 12 GB.
-
06
Überprüfung mit anderer Hardware
Jede Modellseite wiederholt diese Berechnung für den gesamten Katalog. Ein Blick wert, bevor man entscheidet: es zeigt, was sonst das gleiche Modell ausführt, neben GeForce RTX 4070.
Antworten
GeForce RTX 4070 — Häufige Fragen
GeForce RTX 4070— Wie viele Tokens pro Sekunde produziert es?
Es hängt vom Modell ab. Das schnellste Modell, das wir hier verfolgen, ist Gemma 3 QAT 1B ungefähr 214 Tokens pro Sekunde, während größere Modelle verhältnismäßig langsamer laufen, da jedes Token das vollständige Modell einmal aus dem Speicher lesen muss. Geschwindigkeiten sind Schätzungen für ein einzelnes Gespräch gleichzeitig.
GeForce RTX 4070— Kann es laufen 7B Modelle?
Ja. Es läuft. DeepSeek Coder 6.7B bei Q6_K, verwenden von etwa 9.9 GB VRAM und generieren etwa 46.3 Token pro Sekunde
GeForce RTX 4070— Kann es laufen 13B Modelle?
Ja. Es läuft. DeepSeekMoE-16B bei Q4_K_M, verwenden von etwa 10.0 GB VRAM und generieren etwa 171 Token pro Sekunde
GeForce RTX 4070— wie viel VRAM hat es?
Diese Karte hat 12 GB von GDDR6X. Rund ein Zehntel wird von der Inferenzlaufzeit und dem Treiber reserviert, was ungefähr 10.8 GB verfügbar für ein Modell und dessen Konversation.
GeForce RTX 4070— Was ist seine Speicherbandbreite?
Der Speicherbandbreite erreicht 504 GB/s über einen Bus von 192 Bits. Dies ist der einzige beste Prädiktor dafür, wie schnell es Text generiert, da das Erzeugen jedes Tokens bedeutet, das gesamte Modell einmal aus dem Speicher zu lesen.
GeForce RTX 4070— Welche Art von MEMORY verwendet es?
Es verwendet GDDR6X getaktet bei 1.31 GHz. HBM-Typen sind auf Rechenzentrum-Beschleunigern zu finden und verfügen über weitaus mehr Bandbreite als das GDDR, das auf Desktop-Karten verwendet wird, weshalb sie bei gleicher Kapazität erheblich schneller Tokens erzeugen.
GeForce RTX 4070— Wer macht es?
Dies ist ein Produkt von NVIDIA, mit dem von ... hergestellten Chip TSMC, einem Prozess von 5 nm.
GeForce RTX 4070— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in April 2023.
GeForce RTX 4070— Wie viel Leistung verbraucht es?
Bewertete Boardleistung ist 200 W, und das empfohlene Systemnetzteil ist 550 W. Die Textgenerierung erfordert während der Spitzenzeiten viel Leistung und idle zwischen den Anfragen, sodass der durchschnittliche Verbrauch während einer Arbeitssitzung normalerweise weit unter der angegebenen Zahl liegt.
GeForce RTX 4070— Wie viel Cache hat es?
Der L1-Cache ist 128 KB, und der L2-Cache ist 36 MB. Der Cache absorbiert einen Teil des Speicherverkehrs, der sonst den Hauptbus erreichen würde, sodass ein größeres L2 eine bescheidene Steigerung der Generierungsgeschwindigkeit über das hinaus bietet, was die Bandbreite allein vorhersagt.
GeForce RTX 4070— Was sind seine TFLOPS?
Es ist bewertet mit 29.2 TFLOPS bei halber Genauigkeit und 29.2 TFLOPS bei einfacher Präzision. Dies sind Spitzenarithmetik-Obergrenzen anstelle von erreichbaren Raten, und die Textgenerierung erreicht nur einen kleinen Bruchteil davon, da sie stattdessen durch die Speicherm_bandbreite begrenzt ist.
GeForce RTX 4070— Wie viele Tensor-Kerne hat es?
Es hat 184 Tensor-Kerne über 46 Streaming-Multiprozessoren. Sie beschleunigen die Matrixarithmetik, aus der ein Transformer besteht, was hauptsächlich die Verarbeitung eines langen Prompts beschleunigt, anstatt die Antwort zu erzeugen.
GeForce RTX 4070— Unterstützt es CUDA?
Ja. Es berichtet über die CUDA-Berechnungskompetenz 8.9. Die Fähigkeit 7.0 und höher verfügt über Tensor-Kerne, die von moderner Inferenzsoftware verwendet werden; darunter greift sie auf langsamere Code-Pfade für quantisierte Modelle zurück.
GeForce RTX 4070— Welche Bus-Schnittstelle verwendet es?
Es verwendet PCIe 4.0 x16. Dies bestimmt, wie schnell ein Modell auf die GPU-Karte geladen wird, anstatt wie schnell es läuft, nachdem es geladen wurde, sodass es beim Start ein paar Sekunden kostet und während der Generierung nichts.
GeForce RTX 4070— Ist es gut, um lokale AI-Modelle auszuführen?
Sein VRAM deckt kleine und mittelgroße Modelle ab, obwohl die größten außerhalb der Reichweite liegen und seine Bandbreite brauchbare, wenn auch unspektakuläre, Generierungsgeschwindigkeiten bietet. Insgesamt läuft es 396 der Modelle, die wir verfolgen. Ob das genug ist, hängt ganz davon ab, welches Modell Sie möchten – die obige Tabelle beantwortet das direkt.
GeForce RTX 4070— kann es ein Modell ausführen, das nicht in seinen VRAM passt?
Nur teilweise. Schichten über die GPU-Karte. 12 GB im System-Speicher sitzen und mit einem Bruchteil der Geschwindigkeit laufen, sodass ein größtenteils ausgelagerter Modell selten den Einsatz wert ist. Jede Zahl hier geht davon aus, dass es vollständig auf der Karte resident ist.
Würden zwei GeForce RTX 4070 Karten doppelt so schnell sein?
Kapazität addiert, Durchsatz nicht. Zwei von ihnen geben Ihnen 24 GB um mit zu arbeiten, anstatt zweimal die Tokens pro Sekunde - jede Zahl hier bezieht sich auf eine einzelne Karte.
GeForce RTX 4070— Welche AI-Modelle kann es ausführen?
396 des 679 Open-Source-Sprachmodelle, die wir verfolgen, passen auf diese Karte und können lokal ausgeführt werden. Die Tabelle auf dieser Seite listet jedes einzelne auf, mit dem benötigten MEMORY, der QUANTISIERUNG, auf der es läuft, und einer geschätzten Generierungsgeschwindigkeit.
GeForce RTX 4070— Was ist das größte AI-MODEL, das es ausführen kann?
Das größte Modell in unserem Katalog, das passt, ist ERNIE-4.5-21B-A3B bei 21B Parameter, komprimiert auf Q3_K_M. Es generiert ungefähr 152 Tokens pro Sekunde und benötigt etwa 10.1 GB des Speichers der Karte.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
Diese Seite beginnt mit der Hardware. Wenn Sie bereits wissen, welches Modell Sie möchten und wissen müssen, was benötigt wird, um es auszuführen., Beginnen Sie mit dem Modell anstelle..