Jamba 1.6 Mini Υπολογιστής TPS

Ανοιχτά βάρη AI21 Labs 52B παράμετροι March 2025

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

93 κάρτες που μπορούν να το τρέξουν

818 κάρτες που κρατάμε προδιαγραφές για

Η μικρότερη κάρτα που χωράει

Radeon PRO V710

28 GB · Q3_K_M · 37.4 tok/s

Ταχύτερη κάρτα

B200

282 tok/s · 180 GB

Ποιες GPU μπορούν να τρέξουν Jamba 1.6 Mini?

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

93 οι κάρτες ταιριάζουν

Υπολογισμός

					Χρειάζεται	Ποσοτικοποίηση	Καλά
282 tok/s 169–452 · χαμηλή εμπιστοσύνη	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	55.4 GB	Q8_0	Άνετο
282 tok/s 169–452 · χαμηλή εμπιστοσύνη	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	55.4 GB	Q8_0	Άνετο
225 tok/s 135–361 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	55.4 GB	Q8_0	Άνετο
225 tok/s 135–361 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	55.4 GB	Q8_0	Άνετο
180 tok/s 108–289 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	55.4 GB	Q8_0	Άνετο
173 tok/s 104–276 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	55.4 GB	Q8_0	Άνετο
173 tok/s 104–276 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	55.4 GB	Q8_0	Άνετο
165 tok/s 99–264 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	55.4 GB	Q8_0	Άνετο
162 tok/s 97–259 · χαμηλή εμπιστοσύνη	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	28.1 GB	IQ4_XS	Στενά
162 tok/s 97–259 · χαμηλή εμπιστοσύνη	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	28.1 GB	IQ4_XS	Στενά
155 tok/s 93–248 · χαμηλή εμπιστοσύνη	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	28.1 GB	IQ4_XS	Στενά
155 tok/s 93–248 · χαμηλή εμπιστοσύνη	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	28.1 GB	IQ4_XS	Στενά
147 tok/s 88–235 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	55.4 GB	Q8_0	Άνετο
147 tok/s 88–235 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	55.4 GB	Q8_0	Άνετο
147 tok/s 88–235 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	55.4 GB	Q8_0	Άνετο
139 tok/s 83–222 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	55.4 GB	Q8_0	Άνετο
127 tok/s 76–203 · χαμηλή εμπιστοσύνη	A100 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Jun 2020	31.2 GB	Q4_K_M	Στενά
127 tok/s 76–203 · χαμηλή εμπιστοσύνη	A100 SXM4 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	May 2020	31.2 GB	Q4_K_M	Στενά
127 tok/s 76–203 · χαμηλή εμπιστοσύνη	A800 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Nov 2022	31.2 GB	Q4_K_M	Στενά
119 tok/s 71–190 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	55.4 GB	Q8_0	Άνετο
119 tok/s 71–190 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	55.4 GB	Q8_0	Άνετο
119 tok/s 71–190 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	55.4 GB	Q8_0	Άνετο
119 tok/s 71–190 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	55.4 GB	Q8_0	Άνετο
119 tok/s 71–190 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	55.4 GB	Q8_0	Άνετο
118 tok/s 71–189 · χαμηλή εμπιστοσύνη	GRID A100B NVIDIA	48 GB	1,870 GB/s	May 2020	37.2 GB	Q5_K_M	Στενά

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: AI21 Labs
Τύπος οργανισμού: Industry
Χώρα: Israel
Δημοσιευμένο: 6 March 2025

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, Code generation, Retrieval-augmented generation, Chat, Quantitative reasoning, Table tasks, Translation

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: 52B
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 (restricted use)
Κωδικός εκπαίδευσης: Unreleased
Αγκαλιάζοντας το Πρόσωπο: ai21labs

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: AI21’s Jamba 1.6: The Best Open Model for Private Enterprise Deployment
Τελευταία ενημέρωση: 28 November 2025

Οι ακραίοι

Οι δέκα ταχύτερες GPUs που τρέχουν Jamba 1.6 Mini

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 Jamba 1.6 Mini

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

Τι χρειάζεται για να τρέξει αυτό το μοντέλο

Ελάχιστη κάρτα

Radeon PRO V710

Μνήμη που απαιτείται

25.1 GB

Ταχύτερος

282 tok/s

Jamba 1.6 Mini φτάνει σε αριθμό παραμέτρων του 52B. 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: 93.

Η μικρότερη κάρτα που το κρατάει είναι Radeon PRO V710, με χωρητικότητα μνήμης 28 GB, τρέχοντας το σε μια συμπίεση του Q3_K_M και παράγοντας περίπου 37.4 tokens ανά δευτερόλεπτο

Κορυφαία κατηγορία είναι B200, γεννά προσεγγιστικά 282 tokens ανά δευτερόλεπτο με βάση τη μνήμη bandwidth ενός 8,000 GB/s.

Υπόβαθρο

Jamba 1.6 Mini δημοσιεύθηκε από AI21 Labs, στην χώρα καταγεγραμμένη ως Israel, κατά τη διάρκεια March 2025. Προέρχεται από έναν οργανισμό που κατατάσσεται ως industry.

Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του language modeling/generation, Question answering, Code generation, Retrieval-augmented generation, Chat, Quantitative reasoning, Table tasks, Translation.

Οι δημοσιευμένοι σταθμισμένοι παράμετροι σημαίνουν ότι το μοντέλο εκτελείται στον υπολογιστή σας αντί για κάποιου άλλου, το οποίο είναι αυτό που καθιστά την ερώτηση για το υλικό παρακάτω απαντήσιμη σε κάθε περίπτωση. Στο Hugging Face δημοσιεύεται υπό την οργάνωση ai21labs.

Διαβάζοντας τα νούμερα απόδοσης

Η διάμεση τιμή είναι γύρω από 72.0 δεδομένα ανά δευτερόλεπτο 89 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 Jamba 1.6 Mini

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

Αρχίστε από τη στήλη μνήμης

Κάθε κάρτα εδώ έχει ελεγχθεί σε σχέση με Jamba 1.6 Mini, χρειάζεστε γύρω 25.1 GB σε συμπίεση ενός Q3_K_M. Η Χωρητικότητα είναι η πύλη — μια κάρτα είτε την κρατά είτε δεν την κρατά.
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 Jamba 1.6 Mini.
03

Ορίστε ένα ποιοτικό κατώφλι

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

Ταξινόμηση κατά ταχύτητα

Η κατάταξη κατά τους αριθμούς ανά δευτερόλεπτο ακολουθεί την εύρος μνήμης αντί για τον αριθμό πυρήνων, για Jamba 1.6 Mini. 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 282 τοκ/σ.
05

Διαβάστε την τελευταίο στήλη εφαρμογής

Μια σφιχτή εφαρμογή τρέχει, αλλά δεν αφήνει τίποτα ελεύθερο για μια μεγαλύτερη συζήτηση, στην περίπτωση του Jamba 1.6 Mini. 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

Ακολουθώντας μια κάρτα μέχρι τη δική της σελίδα δείχνει κάθε άλλο μοντέλο που μπορεί να κρατήσει, το οποίο είναι το ερώτημα που προκύπτει μόλις αποφασίσετε για Jamba 1.6 Mini.

Απαντήσεις

Jamba 1.6 Mini — κοινές ερωτήσεις

Jamba 1.6 Mini— πόσο VRAM χρειάζεται;

Χρειάζεται περίπου 25.1 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.

Jamba 1.6 Mini— 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.

Jamba 1.6 Mini— πόσες παραμέτρους έχει;

Έχει αριθμό παραμέτρων 52B. 12B active/52B total. 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.

Jamba 1.6 Mini— ποιος το δημιούργησε;

Δημοσιεύθηκε από AI21 Labs, βασισμένο σε Israel, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.

Jamba 1.6 Mini— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύθηκε σε March 2025.

Jamba 1.6 Mini— για τί χρησιμοποιείται;

Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του language modeling/generation, Question answering, Code generation, Retrieval-augmented generation, Chat, Quantitative reasoning, Table tasks, Translation. Αυτές είναι οι περιοχές γύρω από τις οποίες σχεδιάστηκε; Περιγράφουν την πρόθεση παρά ένα αυστηρό όριο.

Jamba 1.6 Mini— πού μπορώ να το κατεβάσω;

Τα βάρη του είναι δημοσιευμένα στο Hugging Face, υπό την οργάνωση ai21labs. Δεν φιλοξενούμε αρχεία μοντέλων — αυτός ο ιστότοπος υπολογίζει ποιο υλικό απαιτείται για να τα εκτελέσετε.

Jamba 1.6 Mini— 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 9.6 GB Κάθε αριθμός εδώ υποθέτει ότι ολόκληρο το μοντέλο είναι εγκατεστημένο στην κάρτα.

Jamba 1.6 Mini— θα τρέξουν δύο GPU πιο γρήγορα;

Η ικανότητα προστίθεται σε κάρτες; η απόδοση δεν προστίθεται. Ο αριθμός των καρτών που το κρατούν ήδη μόνες τους: 93. Έτσι, μια δεύτερη κάρτα σπάνια είναι η απάντηση εδώ.

Jamba 1.6 Mini— 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.

Jamba 1.6 Mini— πόσο ακριβείς είναι αυτές οι εκτιμήσεις ταχύτητας;

Αυτές είναι εκτιμήσεις με πραγματικά περιθώρια σφάλματος, και οποιαδήποτε από αυτές θα μπορούσε λογικά να βρεθεί οπουδήποτε εντός της δημοσιευμένης περιοχής της, ανάλογα με το ποιο τρέξιμο χρησιμοποιείτε. Το ταχύτερο αποτέλεσμα εδώ: 169–452 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.

Jamba 1.6 Mini— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;

Η μικρότερη κάρτα στον κατάλογό μας που το κρατάει είναι Radeon PRO V710, με χωρητικότητα μνήμης 28 GB. Τρέχει το μοντέλο σε συμπίεση της Q3_K_M χρησιμοποιώντας περίπου 25.1 GB, και παράγει περίπου 37.4 δεκάρια ανά δευτερόλεπτο. Ο αριθμός των καρτών που είναι ικανές να το εκτελέσουν συνολικά: 93.

Jamba 1.6 Mini— πώς γρήγορα είναι σε μια GPU;

Εξαρτάται από την ΚΑΡΤΑ. Ο πιο γρήγορος υπολογισμός που κάνουμε είναι B200, γύρω από 282 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: 89.

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