CausalLM 34B β Υπολογιστής TPS

Ανοιχτά βάρη CausalLM 34.4B παράμετροι February 2024

Κάθε κάρτα παρακάτω αξιολογείται σύμφωνα με αυτό το μοντέλο στη διάρκεια συμφραζομένων και την ελάχιστη ποιότητα που επιλέγετε. Η ταχύτητα είναι μια εκτίμηση για ένα μόνο αίτημα, υπολογισμένη από το εύρος ζώνης μνήμης της κάρτας και το μέγεθος του μοντέλου μόλις συμπιεστεί..

Υπολογίστηκε για αυτό το μοντέλο

132 κάρτες που μπορούν να το τρέξουν

818 κάρτες που κρατάμε προδιαγραφές για

Η μικρότερη κάρτα που χωράει

RTX A4500

20 GB · Q3_K_M · 21.3 tok/s

Ταχύτερη κάρτα

B200

98.5 tok/s · 180 GB

Ποιες GPU μπορούν να τρέξουν CausalLM 34B β?

Ορίστε τις εισόδους, διαβάστε την απάντηση

Μήκος συμφραζομένων μουσικά κομμάτια

Μια μεγαλύτερη συζήτηση χρειάζεται περισσότερη μνήμη, γεγονός που μπορεί να απομακρύνει αυτό το μοντέλο από μικρότερες κάρτες..

Ελάχιστη ποιότητα

Κρύβει κάρτες που θα χωρούσαν μόνο το μοντέλο συμπιέζοντας το κάτω από αυτό το σημείο.

Αναζήτηση καρτών

Μνήμη κάρτας

Επίσης δείξτε κάρτες που δεν μπορούν να το τρέξουν

132 οι κάρτες ταιριάζουν

Υπολογισμός

					Χρειάζεται	Ποσοτικοποίηση	Καλά
98.5 tok/s 59–158 · χαμηλή εμπιστοσύνη	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	37.5 GB	Q8_0	Άνετο
98.5 tok/s 59–158 · χαμηλή εμπιστοσύνη	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	37.5 GB	Q8_0	Άνετο
78.7 tok/s 47–126 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	37.5 GB	Q8_0	Άνετο
78.7 tok/s 47–126 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	37.5 GB	Q8_0	Άνετο
62.9 tok/s 38–101 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	37.5 GB	Q8_0	Άνετο
60.2 tok/s 36–96 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	37.5 GB	Q8_0	Άνετο
60.2 tok/s 36–96 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	37.5 GB	Q8_0	Άνετο
57.6 tok/s 35–92 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	37.5 GB	Q8_0	Άνετο
51.1 tok/s 31–82 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	37.5 GB	Q8_0	Άνετο
51.1 tok/s 31–82 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	37.5 GB	Q8_0	Άνετο
51.1 tok/s 31–82 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	37.5 GB	Q8_0	Άνετο
48.5 tok/s 29–78 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	37.5 GB	Q8_0	Άνετο
41.4 tok/s 25–66 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.5 GB	Q8_0	Άνετο
41.4 tok/s 25–66 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	37.5 GB	Q8_0	Άνετο
41.4 tok/s 25–66 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.5 GB	Q8_0	Άνετο
41.4 tok/s 25–66 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.5 GB	Q8_0	Άνετο
41.4 tok/s 25–66 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.5 GB	Q8_0	Άνετο
41.1 tok/s 25–66 · χαμηλή εμπιστοσύνη	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.5 GB	Q5_K_M	Στενά
41.1 tok/s 25–66 · χαμηλή εμπιστοσύνη	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.5 GB	Q5_K_M	Στενά
39.4 tok/s 24–63 · χαμηλή εμπιστοσύνη	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.5 GB	Q5_K_M	Στενά
39.4 tok/s 24–63 · χαμηλή εμπιστοσύνη	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.5 GB	Q5_K_M	Στενά
38.1 tok/s 23–61 · χαμηλή εμπιστοσύνη	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	21.5 GB	Q4_K_M	Στενά
34.7 tok/s 21–55 · χαμηλή εμπιστοσύνη	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	21.5 GB	Q4_K_M	Στενά
31.5 tok/s 19–50 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	37.5 GB	Q8_0	Άνετο
31.5 tok/s 19–50 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	37.5 GB	Q8_0	Άνετο

Οι ταχύτητες είναι εκτιμήσεις για ένα μόνο αίτημα — μία συνομιλία τη φορά — υπολογισμένες από την μνήμη, το μέγεθος του μοντέλου και την ποσοτικοποίηση. Η πραγματική διακύμανση έξοδου ποικίλλει με τον χρόνο εκτέλεσης συμπερασμάτων και την έκδοσή του. Οι αριθμοί που δημοσιεύονται από τους προμηθευτές υλικού μετρούν πολλές ταυτόχρονες αιτήσεις και είναι πολύ υψηλότεροι..

Σε καταγραφή

Πλήρης προδιαγραφή

Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..

Προέλευση

Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.

Οργάνωση: CausalLM
Χώρα: China
Δημοσιευμένο: 6 February 2024

Τι κάνει

Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.

τομέας: Language
Εργασία: Language modeling/generation, Question answering

Μέγεθος

Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.

παράμετροι: 34.4B
Δεδομένα εκπαίδευσης: tokens

Διαθεσιμότητα

Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στο δικό σας υλικό, το οποίο αποφασίζει αν οποιαδήποτε από τις αριθμούς της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύει.

Βάρη: Open — downloadable
Πρόσβαση μοντέλου: Open weights (unrestricted)
Κωδικός εκπαίδευσης: Unreleased
Αγκαλιάζοντας το Πρόσωπο: CausalLM

Πώς ταξινομείται

Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.

Εγγραφή εμπιστοσύνης: Confident

Πηγές

Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.

Αναφορά: CausalLM 34B β
Τελευταία ενημέρωση: 28 November 2025

Οι ακραίοι

Οι δέκα ταχύτερες GPUs που τρέχουν CausalLM 34B β

Καταταγμένο κατά εκτιμώμενα tokens ανά δευτερόλεπτο, η νέα κάρτα πρώτα όπου οι ταχύτητες ισοφαρίζουν. Επειδή η γενιά εξαρτάται από την μνήμη μπάδνγουθ, αυτή η ταξινόμηση ακολουθεί την μπάδνγουθ παρά οποιοδήποτε benchmark παιχνιδιού..

Οι μικρότερες GPUs που ακόμη λειτουργούν CausalLM 34B β

Η φθηνότερη διαδρομή, κατά χωρητικότητα μνήμης. Μια σφιχτή εφαρμογή τρέχει το μοντέλο αλλά δεν αφήνει τίποτα επιπλέον για μια μεγαλύτερη συνομιλία..

Τι σημαίνουν οι αριθμοί

Απαιτήσεις υλικού στην πράξη

Ελάχιστη κάρτα

RTX A4500

Μνήμη που απαιτείται

17.5 GB

Ταχύτερος

98.5 tok/s

CausalLM 34B β φτάνει σε αριθμό παραμέτρων του 34.4B. Αυτό προσγειώνεται στο εύρος που μπορεί να χειριστεί μια σοβαρή επιτραπέζια κάρτα μόλις τα βάρη συμπιεστούν. Ο αριθμός των καρτών που παρακολουθούμε που μπορούν να το εκτελέσουν: 132.

Το σημείο εισόδου είναι RTX A4500, με χωρητικότητα μνήμης 20 GB, τρέχοντας το σε μια συμπίεση του Q3_K_M και παράγοντας περίπου 21.3 tokens ανά δευτερόλεπτο

Κορυφαία κατηγορία είναι B200, γεννά προσεγγιστικά 98.5 tokens ανά δευτερόλεπτο με βάση τη μνήμη bandwidth ενός 8,000 GB/s.

Από πού προήλθε

CausalLM 34B β δημοσιεύθηκε από CausalLM, στην χώρα καταγεγραμμένη ως China, κατά τη διάρκεια February 2024.

Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του language modeling/generation, Question answering.

Τα βάρη είναι δημοσιευμένα, έτσι ώστε να μπορούν να κατεβούν και να τρέξουν στον δικό σας υπολογιστή επ' αόριστον, εκτός σύνδεσης, χωρίς λογαριασμό συνδεδεμένο. Στο Hugging Face δημοσιεύεται υπό την οργάνωση CausalLM.

Κατανόηση των ταχυτήτων

Η μισή από τις κάρτες που το κρατούν διαχειρίζονται περισσότερα από 20.9 τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Παραγωγή κειμένου ταχύτερα από το μεγαλύτερο μέρος των ανθρώπων το διαβάζουν. 103 τους

Είναι ένα πυκνό μοντέλο, οπότε κάθε παράμετρος διαβάζεται για κάθε τοκέτο που παράγεται. Αυτό καθιστά την ταχύτητα να παρακολουθεί σχεδόν ακριβώς τη μνήμη μπάκανθ — μια κάρτα με διπλάσια μπάκανθ παράγει περίπου διπλάσια γρήγορα.

Η εσωτερική του αρχιτεκτονική δεν είναι καταχωρημένη, οπότε η μνήμη προσεγγίζεται από τον αριθμό παραμέτρων και σημειώνεται αναλόγως. Αναμένετε η πραγματική τιμή να διαφέρει, περισσότερο σε μεγάλο πλαίσιο.

Βήμα προς βήμα

Πώς να επιλέξετε μια GPU για CausalLM 34B β

Ο πίνακας παραπάνω έχει ήδη αξιολογήσει κάθε κάρτα για την οποία έχουμε προδιαγραφές σε σχέση με αυτό το μοντέλο. Η εύρεση της απάντησής σας απαιτεί έξι βήματα.

01

Έλεγξε τι χρειάζεται πριν από οτιδήποτε άλλο

Αρχίστε από αυτό που πραγματικά χρειάζεται, το οποίο είναι η απαίτηση του CausalLM 34B β, χρειάζεστε γύρω 17.5 GB σε συμπίεση ενός Q3_K_M. Αυτή η τιμή, όχι η κύρια απόδοση μιας κάρτας, είναι αυτή που αποφασίζει αν θα τρέξει.
02

Ρύθμισε το context length που θα εργαστείς.

Η συζήτηση καταναλώνει μνήμη επίσης, και μεγαλώνει καθώς προχωρά. Ρυθμίστε τον διακόπτη στο μήκος που αναμένετε, γιατί σε μεγάλο context μια κάρτα που χειρίζεται εύκολα σύντομες ερωτήσεις μπορεί να απορριφθεί από CausalLM 34B β.
03

Αποφασίστε πόση συμπίεση θα αποδεχθείτε

Η στήλη ποσοτικοποίησης διαφέρει ανά κάρτα, διότι μια μεγαλύτερη κάρτα κρατά μια πιο ακριβή αντιγραφή., φτάνοντας σε μια συμπίεση του Q3_K_M στην μικρότερη κάρτα που χωρά. Η ρύθμιση μιας ελάχιστης ποιότητας απορρίπτει τις κάρτες που το διαχειρίζονται μόνο σφίγγοντας περισσότερο από αυτό που θα θέλατε, και διατηρεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.
04

Κατάταξη με βάση την απόδοση αντί για το φύλλο προδιαγραφών

Ταξινόμηση κατά ταχύτητα για να δείτε πώς οι ΚΑΡΤΕΣ κατατάσσονται για CausalLM 34B β. Δεν θα ταιριάξει σε μια παραγγελία παιχνιδιών, επειδή η γενιά περιορίζεται από το memory bandwidth. Η κάρτα που είναι στην κορυφή της λίστας είναι B200, σε 98.5 τοκ/σ.
05

Διαβάστε την τελευταίο στήλη εφαρμογής

Η στήλη καταλληλότητας χωρίζει τις κάρτες που απλά τα καταφέρνουν από αυτές που έχουν περιθώριο, στην περίπτωση του CausalLM 34B β. Άνετο σημαίνει ότι μπορείτε να επεκτείνετε το context αργότερα. Αυτή η διαφορά έχει μεγαλύτερη σημασία από μερικά tokens ανά δευτερόλεπτο, οπότε αγοράστε για άνετο αν το περιμένετε.
06

Άνοιξε την κάρτα στην οποία έχεις καταλήξει

Κάθε όνομα κάρτας συνδέεται με τη δική της σελίδα, η οποία εκτελεί την ίδια υπολογιστική διαδικασία σε όλο τον κατάλογο μοντέλων. Μια κάρτα συνήθως αγοράζεται για περισσότερα από ένα μοντέλο, οπότε αξίζει να ρίξετε μια ματιά πριν από την αγορά για CausalLM 34B β.

Απαντήσεις

CausalLM 34B β — κοινές ερωτήσεις

CausalLM 34B β— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύθηκε σε February 2024. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.

CausalLM 34B β— για τί χρησιμοποιείται;

Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του language modeling/generation, Question answering. Αυτές είναι οι περιοχές γύρω από τις οποίες σχεδιάστηκε; Περιγράφουν την πρόθεση παρά ένα αυστηρό όριο.

CausalLM 34B β— πού μπορώ να το κατεβάσω;

Τα βάρη του είναι δημοσιευμένα στο Hugging Face, υπό την οργάνωση CausalLM. Δεν φιλοξενούμε αρχεία μοντέλων — αυτός ο ιστότοπος υπολογίζει ποιο υλικό απαιτείται για να τα εκτελέσετε.

CausalLM 34B β— μπορώ να το τρέξω αν δεν χωράει στην GPU μου;

Μπορεί να χωριστεί μεταξύ της κάρτας και της μνήμης του συστήματος, αλλά παράγει επώδυνα αργά με αυτόν τον τρόπο. Η πλησιέστερη αποτυχία που υπολογίζουμε υπολείπεται κατά 7.1 GB Κάθε αριθμός εδώ υποθέτει ότι ολόκληρο το μοντέλο είναι εγκατεστημένο στην κάρτα.

CausalLM 34B β— θα τρέξουν δύο GPU πιο γρήγορα;

Δύο κάρτες αγοράζουν μνήμη rather than ταχύτητα, η οποία έχει σημασία μόνο αν μία κάρτα δεν μπορεί να το κρατήσει. Ο αριθμός που μπορεί: 132. Έτσι, μια δεύτερη κάρτα σπάνια είναι η απάντηση εδώ.

CausalLM 34B β— γιατί διαφέρει η ποσοτικοποίηση μεταξύ των καρτών;

Επειδή η χωρητικότητα διαφέρει, έτσι διαφέρει και πόσο σφιχτά πρέπει να συμπιεστεί. Ο αριθμός των διακριτών επιπέδων στον παραπάνω πίνακα: 5. Οι μεγαλύτερες κάρτες παίρνουν την πιο ακριβή έκδοση, και η ποιότητα του δαπέδου πάνω από τις βελονίτσες συγκρατεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.

CausalLM 34B β— πόσο ακριβείς είναι αυτές οι εκτιμήσεις ταχύτητας;

Κάθε νούμερο προκύπτει από το εύρος ζώνης μνήμης και το μέγεθος του μοντέλου, χωρίς να έχουν αξιολογηθεί, γι' αυτό και κάθε ένα δημοσιεύεται ως εύρος αντί για έναν μόνο αριθμό. Ένα παράδειγμα: 59–158 tok/s στον B200. Το ίδιο μοντέλο και κάρτα διαφέρουν κατά τριάντα έως πενήντα τοις εκατό ανάλογα με το λογισμικό συμπερασμού και την έκδοσή του.

CausalLM 34B β— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;

Η μικρότερη κάρτα στον κατάλογό μας που το κρατάει είναι RTX A4500, με χωρητικότητα μνήμης 20 GB. Τρέχει το μοντέλο σε συμπίεση της Q3_K_M χρησιμοποιώντας περίπου 17.5 GB, και παράγει περίπου 21.3 δεκάρια ανά δευτερόλεπτο. Ο αριθμός των καρτών που είναι ικανές να το εκτελέσουν συνολικά: 132.

CausalLM 34B β— πώς γρήγορα είναι σε μια GPU;

Εξαρτάται από την ΚΑΡΤΑ. Ο πιο γρήγορος υπολογισμός που κάνουμε είναι B200, γύρω από 98.5 tokens ανά δευτερόλεπτο; ο πιο αργός που εξακολουθεί να τρέχει διαχειρίζεται σημαντικά λιγότερα. Η ταχύτητα ανάγνωσης είναι γύρω από δέκα tokens ανά δευτερόλεπτο, και ο αριθμός των καρτών που καθαρίζουν αυτό: 103.

CausalLM 34B β— πόσο VRAM χρειάζεται;

Χρειάζεται περίπου 17.5 GB σε συμπίεση Q3_K_M, ποια είναι η μικρότερη κάρτα που το τρέχει. Λιγότερη συμπίεση χρειάζεται περισσότερα: οι αριθμοί στη στήλη μνήμης παραπάνω υπολογίζονται ξανά για κάθε κάρτα, επειδή κάθε μία κρατά την λιγότερο συμπιεσμένη έκδοση που μπορεί.

CausalLM 34B β— μπορώ να το τρέξω σε μια GPU holding 24 GB?

Ναι. Η GPU GeForce RTX 5090 D V2, κρατώντας 24 ΓΒ, το τρέχει με συμπίεση από Q4_K_M, χρησιμοποιώντας περίπου 21.5 GB και παράγοντας περίπου 38.1 οι τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι σφιχτή.

CausalLM 34B β— είναι ανοιχτού κώδικα;

Οι βάσεις του είναι δημοσιευμένες, οπότε μπορεί να κατέβει και να τρέξει σε δικό σας υλικό. Σημειώστε ότι τα open weights δεν είναι το ίδιο με το open source με την πλήρη έννοια — δεν λέει τίποτα για τα δεδομένα εκπαίδευσης, τον κώδικα εκπαίδευσης ή τους εμπορικούς όρους που συσχετίζονται.

CausalLM 34B β— πόσες παραμέτρους έχει;

Έχει αριθμό παραμέτρων 34.4B. Αυτή η φιγούρα είναι το σύνολο, και είναι αυτό που αποφασίζει πόση μνήμη χρειάζεται το μοντέλο - περίπου μισό γιγαμπάιτ ανά δισεκατομμύριο με τη συμπίεση που χρησιμοποιεί το πιο πολλοί άνθρωποι.

CausalLM 34B β— ποιος το δημιούργησε;

Δημοσιεύθηκε από CausalLM, βασισμένο σε China.

Πηγή

Αρχική δημοσίευση

Η καταγραφή ενημερώθηκε τελευταία φορά 28 November 2025

Η άλλη κατεύθυνση

Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;

Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.

Όλα τα μοντέλα AI