North Mini Code Υπολογιστής TPS
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
818 κάρτες που κρατάμε προδιαγραφές για
Η μικρότερη κάρτα που χωράει
Xeon Phi 7120P
16 GB · Q3_K_M · 48.4 tok/s
Ταχύτερη κάρτα
B200
627 tok/s · 180 GB
Ποιες GPU μπορούν να τρέξουν North Mini Code?
Ορίστε τις εισόδους, διαβάστε την απάντηση
Μια μεγαλύτερη συζήτηση χρειάζεται περισσότερη μνήμη, γεγονός που μπορεί να απομακρύνει αυτό το μοντέλο από μικρότερες κάρτες..
Κρύβει κάρτες που θα χωρούσαν μόνο το μοντέλο συμπιέζοντας το κάτω από αυτό το σημείο.
241 οι κάρτες ταιριάζουν
Υπολογισμός| Χρειάζεται | Ποσοτικοποίηση | Καλά | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
627
tok/s
376–1,004 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 31.2 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
627
tok/s
376–1,004 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 31.2 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
501
tok/s
301–802 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 31.2 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
501
tok/s
301–802 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 31.2 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
401
tok/s
240–641 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
384
tok/s
230–614 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 31.2 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
384
tok/s
230–614 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 31.2 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
367
tok/s
220–587 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 31.2 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
326
tok/s
195–521 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
326
tok/s
195–521 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
326
tok/s
195–521 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
309
tok/s
185–494 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
264
tok/s
158–422 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
264
tok/s
158–422 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 31.2 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
264
tok/s
158–422 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
264
tok/s
158–422 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
264
tok/s
158–422 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
239
tok/s
143–383 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA | 16 GB | 1,130 GB/s | Nov 2019 | 13.7 GB | Q3_K_M | Στενά |
|
213
tok/s
128–341 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
DRIVE A100 PROD NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 24.2 GB | Q6_K | Στενά |
|
213
tok/s
128–341 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
GRID A100A NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 24.2 GB | Q6_K | Στενά |
|
204
tok/s
122–326 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
GeForce RTX 5090 NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 24.2 GB | Q6_K | Στενά |
|
204
tok/s
122–326 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
GeForce RTX 5090 D NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 24.2 GB | Q6_K | Στενά |
|
203
tok/s
122–325 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
GeForce RTX 5080 NVIDIA | 16 GB | 960 GB/s | Jan 2025 | 13.7 GB | Q3_K_M | Στενά |
|
201
tok/s
120–321 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 31.2 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
201
tok/s
120–321 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 31.2 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
- Cohere
- Τύπος οργανισμού
- Industry
- Χώρα
- Canada
- Δημοσιευμένο
- 9 June 2026
- Συγγραφείς
- Jay Alammar, Sophia Althammer, Dennis Aumiller, Leon Engländer, Yannis Flet-Berliac, Eden Gilbert, Sarra Habchi, Kylie He, Dhruti Joshi, Jozef Mokrý, David Mora, Josh Netto-Rosen, Deniz Qian, Lawrence Rodgers, Willem Röpke, Tom Sherborne, Ahmet Üstün, Minjie Xu, Diana Abagyan, Sammie Bae, Björn Bebensee, Walter Beller-Morales, Sepideh Shaterian Bidgoli, Bas Büller, David Cairuz, Kris Cao, Roman Ca…
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Language
- Εργασία
- Coding, 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
- 30B
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- tokens
30B total, 3B active
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
- CohereLabs
Apache 2.0 license
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
- Introducing North Mini Code: Cohere’s first model for developers
- Τελευταία ενημέρωση
- 10 June 2026
Οι ακραίοι
Οι δέκα ταχύτερες GPUs που τρέχουν North Mini Code
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..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 627 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 627 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 501 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 501 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 401 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 384 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 384 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 367 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 326 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 326 tok/s
Οι μικρότερες GPUs που ακόμη λειτουργούν North Mini Code
Η φθηνότερη διαδρομή, κατά χωρητικότητα μνήμης. Μια σφιχτή εφαρμογή τρέχει το μοντέλο αλλά δεν αφήνει τίποτα επιπλέον για μια μεγαλύτερη συνομιλία..
- 01 Ryzen AI Z2 Extreme GPU 16 GB · Χρειάζεται 13.7 GB · Q3_K_M · Στενά 42.3 tok/s
- 02 Radeon RX 7700 16 GB · Χρειάζεται 13.7 GB · Q3_K_M · Στενά 103 tok/s
- 03 Arc Pro B50 16 GB · Χρειάζεται 13.7 GB · Q3_K_M · Στενά 30.8 tok/s
- 04 RTX PRO 2000 Blackwell 16 GB · Χρειάζεται 13.7 GB · Q3_K_M · Στενά 61.0 tok/s
- 05 Ryzen Z2 Extreme GPU 16 GB · Χρειάζεται 13.7 GB · Q3_K_M · Στενά 21.1 tok/s
- 06 Radeon RX 9060 XT 16 GB 16 GB · Χρειάζεται 13.7 GB · Q3_K_M · Στενά 53.2 tok/s
- 07 GeForce RTX 5060 Ti 16 GB 16 GB · Χρειάζεται 13.7 GB · Q3_K_M · Στενά 94.8 tok/s
- 08 GeForce RTX 5080 Mobile 16 GB · Χρειάζεται 13.7 GB · Q3_K_M · Στενά 190 tok/s
- 09 Radeon RX 9070 16 GB · Χρειάζεται 13.7 GB · Q3_K_M · Στενά 106 tok/s
- 10 Radeon RX 9070 XT 16 GB · Χρειάζεται 13.7 GB · Q3_K_M · Στενά 106 tok/s
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Απαιτήσεις υλικού στην πράξη
Ελάχιστη κάρτα
Xeon Phi 7120P
Μνήμη που απαιτείται
13.7 GB
Ταχύτερος
627 tok/s
North Mini Code φτάνει σε αριθμό παραμέτρων του 30B. 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: 241.
Το σημείο εισόδου είναι Xeon Phi 7120P, με χωρητικότητα μνήμης 16 GB, τρέχοντας το σε μια συμπίεση του Q3_K_M και παράγοντας περίπου 48.4 tokens ανά δευτερόλεπτο
Στην άλλη άκρη κάθεται B200, γεννά προσεγγιστικά 627 tokens ανά δευτερόλεπτο με βάση τη μνήμη bandwidth ενός 8,000 GB/s.
Από πού προήλθε
North Mini Code δημοσιεύθηκε από Cohere, στην χώρα καταγεγραμμένη ως Canada, κατά τη διάρκεια June 2026. Ο εκδοτικός οργανισμός κατηγοριοποιείται ως industry.
Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του coding, Language modeling/generation, Question answering.
Επειδή τα βάρη του απελευθερώθηκαν, τίποτα σχετικά με την εκτέλεσή του δεν εξαρτάται από το να παραμείνει διαθέσιμος ένας προμηθευτής - είναι δικό σας μόλις το κατεβάσετε. Στο Hugging Face δημοσιεύεται υπό την οργάνωση CohereLabs.
Κατανόηση των ταχυτήτων
Η μισή από τις κάρτες που το κρατούν διαχειρίζονται περισσότερα από 95.1 δεκάδες ανά δευτερόλεπτο 239 τους
Επειδή δρομολογεί κάθε token μέσω μιας υπο-ομάδας από τα βάρη του, παράγει κείμενο με τον ρυθμό ενός πολύ μικρότερου μοντέλου. Το κακό είναι ότι η μνήμη: όλα αυτά πρέπει να χωρέσουν, οπότε η ταχύτητα είναι ένα μπόνους αντί για έκπτωση στο υλικό.
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 North Mini Code
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
Διάβασε πρώτα την εικόνα μνήμης
Κάθε κάρτα εδώ έχει ελεγχθεί σε σχέση με North Mini Code, χρειάζεστε γύρω 13.7 GB σε συμπίεση ενός Q3_K_M. Η Χωρητικότητα είναι η πύλη — μια κάρτα είτε την κρατά είτε δεν την κρατά.
-
02
Αποφασίστε πόσο πολύ διαρκούν οι συνομιλίες σας
Ρυθμίστε το πλαίσιο σε αυτό που θα χρησιμοποιήσετε πραγματικά. Η μνήμη αυξάνεται με την συνομιλία, και είναι ο συνηθισμένος λόγος που μια κάρτα που φαινόταν εντάξει σταματά να ταιριάζει. North Mini Code.
-
03
Αποφασίστε πόση συμπίεση θα αποδεχθείτε
Κάθε κάρτα εκτελεί την λιγότερο συμπιεσμένη έκδοση που μπορεί να κρατήσει, 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
Η ταχύτητα παραγγελίας είναι στην ουσία μια παραγγελία με βάση το εύρος ζώνης μνήμης, για North Mini Code. 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 627 τοκ/σ.
-
05
Κοίτα τον χώρο, όχι μόνο την εφαρμογή
Η στήλη καταλληλότητας χωρίζει τις κάρτες που απλά τα καταφέρνουν από αυτές που έχουν περιθώριο, στην περίπτωση του North Mini Code. 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
Έλεγξε την κάρτα από την άλλη πλευρά
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 North Mini Code.
Απαντήσεις
North Mini Code — κοινές ερωτήσεις
North Mini Code— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από Cohere, βασισμένο σε Canada, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.
North Mini Code— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε June 2026.
North Mini Code— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του coding, Language modeling/generation, Question answering. Ένα ΜΟΝΤΕΛ μπορεί να φέρει πολλά από το καθένα, οπότε αυτές είναι οι περιοχές για τις οποίες κατασκευάστηκε παρά περιορισμός σε ό,τι θα προσπαθήσει.
North Mini Code— πού μπορώ να το κατεβάσω;
Τα βάρη του είναι δημοσιευμένα στο Hugging Face, υπό την οργάνωση CohereLabs. Δεν φιλοξενούμε αρχεία μοντέλων — αυτός ο ιστότοπος υπολογίζει ποιο υλικό απαιτείται για να τα εκτελέσετε.
North Mini Code— μπορώ να το τρέξω αν δεν χωράει στην GPU μου;
Μερικώς. Οι στρώσεις που δεν χωρούν βρίσκονται στη μνήμη του συστήματος και λειτουργούν με κλάσμα της ταχύτητας, οπότε ένα μοντέλο που είναι κυρίως εκφορτωμένο σπάνια αξίζει να χρησιμοποιηθεί. Η πλησιέστερη αποτυχία που υπολογίζουμε υπολείπεται κατά 6.4 GB Κάθε αριθμός εδώ υποθέτει ότι ολόκληρο το μοντέλο είναι εγκατεστημένο στην κάρτα.
North Mini Code— θα τρέξουν δύο GPU πιο γρήγορα;
Μια δεύτερη ΚΑΡΤΑ περίπου διπλασιάζει τη διαθέσιμη ΜΝΗΜΗ αλλά όχι το ρυθμό παραγωγής. Ο αριθμός που είναι ήδη ικανός να το τρέξει μόνος του: 241. Έτσι, μια δεύτερη κάρτα σπάνια είναι η απάντηση εδώ.
North Mini Code— γιατί διαφέρει η ποσοτικοποίηση μεταξύ των καρτών;
Κάθε κάρτα εμφανίζεται τρέχοντας την λιγότερο συμπιεσμένη έκδοση που μπορεί να κρατήσει. Ο αριθμός των διακριτών επιπέδων συμπίεσης στις κάρτες που ταιριάζουν σε αυτήν: 5. Οι μεγαλύτερες κάρτες παίρνουν την πιο ακριβή έκδοση, και η ποιότητα του δαπέδου πάνω από τις βελονίτσες συγκρατεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.
North Mini Code— 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: 376–1,004 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.
North Mini Code— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;
Η μικρότερη κάρτα στον κατάλογό μας που το κρατάει είναι Xeon Phi 7120P, με χωρητικότητα μνήμης 16 GB. Τρέχει το μοντέλο σε συμπίεση της Q3_K_M χρησιμοποιώντας περίπου 13.7 GB, και παράγει περίπου 48.4 δεκάρια ανά δευτερόλεπτο. Ο αριθμός των καρτών που είναι ικανές να το εκτελέσουν συνολικά: 241.
North Mini Code— πώς γρήγορα είναι σε μια GPU;
Εξαρτάται από την ΚΑΡΤΑ. Ο πιο γρήγορος υπολογισμός που κάνουμε είναι B200, γύρω από 627 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: 239.
North Mini Code— πόσο VRAM χρειάζεται;
Χρειάζεται περίπου 13.7 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.
North Mini Code— μπορώ να το τρέξω σε μια GPU holding 16 GB?
Ναι. Η GPU Tesla V100 SXM2 16 GB, κρατώντας 16 ΓΒ, το τρέχει με συμπίεση από Q3_K_M, χρησιμοποιώντας περίπου 13.7 GB και παράγοντας περίπου 239 οι τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι σφιχτή.
North Mini Code— 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 Q5_K_M, χρησιμοποιώντας περίπου 20.7 GB και παράγοντας περίπου 188 οι τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι σφιχτή.
North Mini Code— 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.
North Mini Code— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 30B. 30B total, 3B active. 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.
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.