Eurus-2-7B-PRIME Υπολογιστής TPS

Ανοιχτά βάρη Tsinghua University,University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC),Shanghai AI Lab,Peking University,Shanghai Jiao Tong University,CUHK Shenzhen Research Institute 7B παράμετροι February 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

589 κάρτες που μπορούν να το τρέξουν

818 κάρτες που κρατάμε προδιαγραφές για

Η μικρότερη κάρτα που χωράει

Tesla K20c

5 GB · Q3_K_M · 28.9 tok/s

Ταχύτερη κάρτα

B200

484 tok/s · 180 GB

Ποιες GPU μπορούν να τρέξουν Eurus-2-7B-PRIME?

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.

589 οι κάρτες ταιριάζουν

Υπολογισμός
Χρειάζεται Ποσοτικοποίηση Καλά
484 tok/s

290–774 · χαμηλή εμπιστοσύνη

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 8.2 GB Q8_0 Άνετο
484 tok/s

290–774 · χαμηλή εμπιστοσύνη

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 8.2 GB Q8_0 Άνετο
387 tok/s

232–618 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 8.2 GB Q8_0 Άνετο
387 tok/s

232–618 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 8.2 GB Q8_0 Άνετο
309 tok/s

185–495 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 8.2 GB Q8_0 Άνετο
296 tok/s

178–473 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 8.2 GB Q8_0 Άνετο
296 tok/s

178–473 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 8.2 GB Q8_0 Άνετο
283 tok/s

170–453 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 8.2 GB Q8_0 Άνετο
251 tok/s

151–402 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 8.2 GB Q8_0 Άνετο
251 tok/s

151–402 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 8.2 GB Q8_0 Άνετο
251 tok/s

151–402 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 8.2 GB Q8_0 Άνετο
238 tok/s

143–381 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H100 NVL 94 GB NVIDIA 94 GB 3,940 GB/s Mar 2023 8.2 GB Q8_0 Άνετο
203 tok/s

122–325 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H100 PCIe 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 8.2 GB Q8_0 Άνετο
203 tok/s

122–325 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H100 SXM5 80 GB NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Oct 2022 8.2 GB Q8_0 Άνετο
203 tok/s

122–325 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H100 SXM5 94 GB NVIDIA 94 GB 3,360 GB/s Mar 2023 8.2 GB Q8_0 Άνετο
203 tok/s

122–325 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H100 SXM5 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 8.2 GB Q8_0 Άνετο
203 tok/s

122–325 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H800 SXM5 NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Mar 2023 8.2 GB Q8_0 Άνετο
155 tok/s

93–248 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI250 AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 8.2 GB Q8_0 Άνετο
155 tok/s

93–248 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI250X AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 8.2 GB Q8_0 Άνετο
131 tok/s

79–210 · χαμηλή εμπιστοσύνη

CMP 170HX 8 GB NVIDIA 8 GB 1,490 GB/s Sep 2021 6.6 GB Q6_K Στενά
129 tok/s

77–206 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Data Center GPU Max 1550 Intel 128 GB 3,280 GB/s Jan 2023 8.2 GB Q8_0 Άνετο
126 tok/s

76–202 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Data Center GPU Max Subsystem Intel 128 GB 3,210 GB/s Jan 2023 8.2 GB Q8_0 Άνετο
123 tok/s

74–197 · χαμηλή εμπιστοσύνη

A100 SXM4 80 GB NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Nov 2020 8.2 GB Q8_0 Άνετο
123 tok/s

74–197 · χαμηλή εμπιστοσύνη

A100X NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Jun 2021 8.2 GB Q8_0 Άνετο
123 tok/s

74–197 · χαμηλή εμπιστοσύνη

A800 SXM4 80 GB NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Aug 2022 8.2 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
Tsinghua University,University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC),Shanghai AI Lab,Peking University,Shanghai Jiao Tong University,CUHK Shenzhen Research Institute
Τύπος οργανισμού
Academia,Academia,Academia,Academia,Academia
Χώρα
China, United States of America
Δημοσιευμένο
3 February 2025
Συγγραφείς
Ganqu Cui, Lifan Yuan, Zefan Wang, Hanbin Wang, Wendi Li, Bingxiang He, Yuchen Fan, Tianyu Yu, Qixin Xu, Weize Chen, Jiarui Yuan, Huayu Chen, Kaiyan Zhang, Xingtai Lv, Shuo Wang, Yuan Yao, Xu Han, Hao Peng, Yu Cheng, Zhiyuan Liu, Maosong Sun, Bowen Zhou, Ning Ding

Τι κάνει

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

τομέας
Mathematics
Εργασία
Mathematical reasoning, Code generation
Βασικό μοντέλο
Qwen2.5-Math-7B-Base
Αριθμητική μορφή
BF16

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
7B
Δεδομένα εκπαίδευσης
830,000 tokens

"We finally obtain 230K SFT data and the average response length is 1390 tokens." Does not include the RL finetuning data

Εποχές
3

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
Open source

Apache 2.0 https://huggingface.co/PRIME-RL/Eurus-2-7B-PRIME Apache 2.0 https://github.com/PRIME-RL/PRIME

Αγκαλιάζοντας το Πρόσωπο
PRIME-RL

Πώς ταξινομείται

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

Γιατί παρακολουθείται
SOTA improvement

Table 2 "Eurus-2-7B-PRIME excels at competition-level mathematics benchmarks, outperforming advanced math models and larger models." "Eurus-2-7B-PRIME achieves 26.7% pass@1 on AIME 2024, surpassing GPT-4o, Llama-3.1-70B-Instruct, and Qwen2.5-Math-7B-Instruct, demonstrating its excellent reasoning ability."

Εγγραφή εμπιστοσύνης
Speculative
Παραπομπές
333

Πηγές

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

Αναφορά
Process Reinforcement through Implicit Rewards
Τελευταία ενημέρωση
25 May 2026

Οι ακραίοι

Οι δέκα ταχύτερες GPUs που τρέχουν Eurus-2-7B-PRIME

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..

  1. 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 484 tok/s
  2. 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 484 tok/s
  3. 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 387 tok/s
  4. 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 387 tok/s
  5. 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 309 tok/s
  6. 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 296 tok/s
  7. 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 296 tok/s
  8. 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 283 tok/s
  9. 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 251 tok/s
  10. 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 251 tok/s

Τι σημαίνουν οι αριθμοί

Απαιτήσεις υλικού στην πράξη

Ελάχιστη κάρτα

Tesla K20c

Μνήμη που απαιτείται

4.1 GB

Ταχύτερος

484 tok/s

Eurus-2-7B-PRIME φτάνει σε αριθμό παραμέτρων του 7B. Αυτό είναι αρκετά μικρό ώστε το υλικό σπάνια να είναι το εμπόδιο, συμπεριλαμβανομένων καρτών αρκετών ετών. Ο αριθμός των καρτών που παρακολουθούμε που μπορούν να το τρέξουν: 589.

Το σημείο εισόδου είναι Tesla K20c, με χωρητικότητα μνήμης 5 GB, τρέχοντας το σε μια συμπίεση του Q3_K_M και παράγοντας περίπου 28.9 tokens ανά δευτερόλεπτο

Κορυφαία κατηγορία είναι B200, γεννά προσεγγιστικά 484 tokens ανά δευτερόλεπτο με βάση τη μνήμη bandwidth ενός 8,000 GB/s.

Τι είναι αυτό το μοντέλο

Eurus-2-7B-PRIME δημοσιεύθηκε από Tsinghua University,University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC),Shanghai AI Lab,Peking University,Shanghai Jiao Tong University,CUHK Shenzhen Research Institute, στην χώρα καταγεγραμμένη ως China, κατά τη διάρκεια February 2025. Η κατηγορία στην οποία υπάγεται ο εκδότης είναι academia,Academia,Academia,Academia,Academia.

Λειτουργεί στον τομέα της Mathematics, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του mathematical reasoning, Code generation.

Το σημείο εκκίνησής του ήταν ένα υπάρχον μοντέλο βάσης, Qwen2.5-Math-7B-Base. Γι' αυτό μοιράζεται τη γενική μορφή και μέγεθος του βασικού μοντέλου.

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 PRIME-RL.

Τι αποφασίζει την ταχύτητα

Σε κάθε κάρτα που μπορεί να το εκτελέσει, το μέσο της γκάμας βρίσκεται σε 26.1 τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Παραγωγή κειμένου ταχύτερα από το μεγαλύτερο μέρος των ανθρώπων το διαβάζουν. 559 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.

Χωρίς τη διάταξη προσοχής σε αρχείο, η στήλη μνήμης είναι μια προσέγγιση. Είναι αρκετά κοντά για να επιλέξετε υλικό, και λιγότερο αξιόπιστη σε μεγάλο context.

Τι χρειάστηκε για την κατασκευή του

Εκπαιδεύτηκε σε ένα σώμα περίπου 830,000 κωδικοί κειμένου

Ο λόγος που εμφανίζεται σε αυτόν τον κατάλογο είναι: sOTA improvement.

Βήμα προς βήμα

Πώς να επιλέξετε μια GPU για Eurus-2-7B-PRIME

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.

  1. 01

    Έλεγξε τι χρειάζεται πριν από οτιδήποτε άλλο

    Αρχίστε από αυτό που πραγματικά χρειάζεται, το οποίο είναι η απαίτηση του Eurus-2-7B-PRIME, χρειάζεστε γύρω 4.1 GB σε συμπίεση ενός Q3_K_M. Η Χωρητικότητα είναι η πύλη — μια κάρτα είτε την κρατά είτε δεν την κρατά.

  2. 02

    Αποφασίστε πόσο πολύ διαρκούν οι συνομιλίες σας

    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 Eurus-2-7B-PRIME.

  3. 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.

  4. 04

    Σύγκριση TPS, όχι προδιαγραφές

    Ταξινόμηση κατά ταχύτητα για να δείτε πώς οι ΚΑΡΤΕΣ κατατάσσονται για Eurus-2-7B-PRIME. 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 484 τοκ/σ.

  5. 05

    Διαβάστε την τελευταίο στήλη εφαρμογής

    Η στήλη καταλληλότητας χωρίζει τις κάρτες που απλά τα καταφέρνουν από αυτές που έχουν περιθώριο, στην περίπτωση του Eurus-2-7B-PRIME. 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.

  6. 06

    Άνοιξε την κάρτα στην οποία έχεις καταλήξει

    Κάθε σελίδα κάρτας επαναλαμβάνει αυτή τη διαδικασία για κάθε μοντέλο που διαθέτουμε, απαντώντας σε το τι άλλο είναι καλό για το υλικό πέρα από Eurus-2-7B-PRIME.

Απαντήσεις

Eurus-2-7B-PRIME — κοινές ερωτήσεις

01

Eurus-2-7B-PRIME— 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.

02

Eurus-2-7B-PRIME— πόσες παραμέτρους έχει;

Έχει αριθμό παραμέτρων 7B. 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.

03

Eurus-2-7B-PRIME— ποιος το δημιούργησε;

Δημοσιεύθηκε από Tsinghua University,University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC),Shanghai AI Lab,Peking University,Shanghai Jiao Tong University,CUHK Shenzhen Research Institute, βασισμένο σε China, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως academia,Academia,Academia,Academia,Academia.

04

Eurus-2-7B-PRIME— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύθηκε σε February 2025.

05

Eurus-2-7B-PRIME— για τί χρησιμοποιείται;

Λειτουργεί στον τομέα της Mathematics, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του mathematical reasoning, Code generation. Αυτές είναι οι περιοχές γύρω από τις οποίες σχεδιάστηκε; Περιγράφουν την πρόθεση παρά ένα αυστηρό όριο.

06

Eurus-2-7B-PRIME— πού μπορώ να το κατεβάσω;

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

07

Eurus-2-7B-PRIME— 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 1.3 GB Κάθε αριθμός εδώ υποθέτει ότι ολόκληρο το μοντέλο είναι εγκατεστημένο στην κάρτα.

08

Eurus-2-7B-PRIME— 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: 589. Έτσι, μια δεύτερη κάρτα σπάνια είναι η απάντηση εδώ.

09

Eurus-2-7B-PRIME— 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: 4. Οι μεγαλύτερες κάρτες παίρνουν την πιο ακριβή έκδοση, και η ποιότητα του δαπέδου πάνω από τις βελονίτσες συγκρατεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.

10

Eurus-2-7B-PRIME— 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: 290–774 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.

11

Eurus-2-7B-PRIME— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;

Η μικρότερη κάρτα στον κατάλογό μας που το κρατάει είναι Tesla K20c, με χωρητικότητα μνήμης 5 GB. Τρέχει το μοντέλο σε συμπίεση της Q3_K_M χρησιμοποιώντας περίπου 4.1 GB, και παράγει περίπου 28.9 δεκάρια ανά δευτερόλεπτο. Ο αριθμός των καρτών που είναι ικανές να το εκτελέσουν συνολικά: 589.

12

Eurus-2-7B-PRIME— πώς γρήγορα είναι σε μια GPU;

Εξαρτάται από την ΚΑΡΤΑ. Ο πιο γρήγορος υπολογισμός που κάνουμε είναι B200, γύρω από 484 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: 559.

13

Eurus-2-7B-PRIME— πόσο VRAM χρειάζεται;

Χρειάζεται περίπου 4.1 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.

14

Eurus-2-7B-PRIME— μπορώ να το τρέξω σε μια GPU holding 8 GB?

Ναι. Η GPU CMP 170HX 8 GB, κρατώντας 8 ΓΒ, το τρέχει με συμπίεση από Q6_K, χρησιμοποιώντας περίπου 6.6 GB και παράγοντας περίπου 131 οι τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι σφιχτή.

15

Eurus-2-7B-PRIME— μπορώ να το τρέξω σε μια GPU holding 12 GB?

Ναι. Η GPU GeForce RTX 3080 Ti, κρατώντας 12 ΓΒ, το τρέχει με συμπίεση από Q8_0, χρησιμοποιώντας περίπου 8.2 GB και παράγοντας περίπου 55.2 εγγραφές ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι άνετη.

16

Eurus-2-7B-PRIME— 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 Q8_0, χρησιμοποιώντας περίπου 8.2 GB και παράγοντας περίπου 68.4 εγγραφές ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι άνετη.

17

Eurus-2-7B-PRIME— 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 Q8_0, χρησιμοποιώντας περίπου 8.2 GB και παράγοντας περίπου 81.1 εγγραφές ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι άνετη.

Πηγή

Αρχική δημοσίευση

Η καταγραφή ενημερώθηκε τελευταία φορά 25 May 2026

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.