Shuka-1 calculadora TPS

Abre pesos Sarvam 9.6B parámetros August 2024

Cada tarjeta a continuación se evalúa en función de este modelo en la longitud de contexto y calidad mínima que elijas. La velocidad es una estimación para una sola solicitud, calculada a partir del ancho de banda de memoria de la tarjeta y el tamaño del modelo una vez comprimido..

Calculado para este modelo

582 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

Quadro 6000

6 GB · Q3_K_M · 14.6 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

354 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Shuka-1?

Establecer las entradas, leer la respuesta

Longitud del contexto tokens

Una conversación más larga necesita más VRAM, lo que puede expulsar este modelo de tarjetas más pequeñas..

Calidad mínima

Oculta tarjetas que solo se ajustarían al modelo comprimiéndolo por debajo de este punto..

Buscar tarjetas

Memoria de la tarjeta

También muestra tarjetas que no pueden ejecutarlo.

582 las tarjetas coinciden

Calculando

					Necesita	Cuantización	Ajustar
354 tok/s 213–567 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	10.9 GB	Q8_0	Cómodo
354 tok/s 213–567 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	10.9 GB	Q8_0	Cómodo
283 tok/s 170–453 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	10.9 GB	Q8_0	Cómodo
283 tok/s 170–453 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	10.9 GB	Q8_0	Cómodo
226 tok/s 136–362 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	10.9 GB	Q8_0	Cómodo
217 tok/s 130–347 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	10.9 GB	Q8_0	Cómodo
217 tok/s 130–347 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	10.9 GB	Q8_0	Cómodo
207 tok/s 124–332 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	10.9 GB	Q8_0	Cómodo
184 tok/s 110–294 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.9 GB	Q8_0	Cómodo
184 tok/s 110–294 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.9 GB	Q8_0	Cómodo
184 tok/s 110–294 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.9 GB	Q8_0	Cómodo
175 tok/s 105–279 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	10.9 GB	Q8_0	Cómodo
152 tok/s 91–244 · baja confianza	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.5 GB	Q4_K_M	Ajustado
149 tok/s 89–238 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.9 GB	Q8_0	Cómodo
149 tok/s 89–238 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	10.9 GB	Q8_0	Cómodo
149 tok/s 89–238 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.9 GB	Q8_0	Cómodo
149 tok/s 89–238 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.9 GB	Q8_0	Cómodo
149 tok/s 89–238 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.9 GB	Q8_0	Cómodo
113 tok/s 68–181 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	10.9 GB	Q8_0	Cómodo
113 tok/s 68–181 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	10.9 GB	Q8_0	Cómodo
100 tok/s 60–161 · baja confianza	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.7 GB	Q6_K	Ajustado
94.5 tok/s 57–151 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	10.9 GB	Q8_0	Cómodo
92.4 tok/s 55–148 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	10.9 GB	Q8_0	Cómodo
90.4 tok/s 54–145 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	10.9 GB	Q8_0	Cómodo
90.4 tok/s 54–145 · baja confianza	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	10.9 GB	Q8_0	Cómodo

Las velocidades son estimaciones para una sola solicitud — una conversación a la vez — calculadas a partir del ancho de banda de memoria, el tamaño del modelo y la cuantificación. El rendimiento real varía con el tiempo de inferencia y su versión. Las cifras publicadas por los proveedores de hardware miden muchas solicitudes simultáneas y son mucho más altas..

En registro

especificación completa

Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..

Origen

Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.

Organización: Sarvam
Tipo de Organización: Industry
País: India
Publicado: 30 August 2024

Lo que hace

Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.

Dominio: Speech
Tarea: Speech recognition (ASR), Speech-to-text
Modelo base: Saaras v1,Llama 3-8B

Tamaño

Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.

parámetros: 9.6B
Datos de entrenamiento: tokens

Disponibilidad

Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.

Pesos: Open — downloadable
Acceso al modelo: Open weights (restricted use)
Código de entrenamiento: Unreleased
Hugging Face: sarvamai

Cómo está clasificado

Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.

Confianza de registro: Confident

Fuentes

De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.

Referencia: Shuka v1: Revolutionizing Audio Understanding for Indic Languages
Última actualización: 28 November 2025

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan Shuka-1

Clasificado por tokens estimados por segundo, la tarjeta más nueva primero donde las velocidades están empatadas. Debido a que la generación está limitada por el ancho de banda de memoria, este orden sigue el ancho de banda en lugar de cualquier referencia de juego..

Las GPUs más pequeñas que aún funcionan Shuka-1

La ruta más barata para entrar, por capacidad de memoria. Un ajuste apretado ejecuta el modelo pero no deja nada de sobra para una conversación más larga..

Qué significan los números

El lado de hardware

Mínima tarjeta

Quadro 6000

Memoria necesaria

5.4 GB

Más rápido

354 tok/s

Shuka-1 llega a un recuento de parámetros de 9.6B. Eso es lo suficientemente pequeño como para que el hardware rara vez sea el obstáculo, incluso en tarjetas de varios años. El número de tarjetas que rastreamos que pueden ejecutarlo: 582.

En el extremo bajo, se maneja por Quadro 6000, con una capacidad de memoria de 6 GB, ejecutándolo a una compresión de Q3_K_M y produciendo alrededor 14.6 tokens por segundo

En el otro extremo se encuentra B200, generando aproximadamente 354 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Fondo

Shuka-1 fue publicado por Sarvam, en el país registrado como India, durante August 2024. La categoría en la que se encuentra el editor es industry.

Funciona en el dominio de Speech, y se registra como realizando la tarea de speech recognition (ASR), Speech-to-text.

Su punto de partida fue un modelo base existente, Saaras v1,Llama 3-8B. Esa es la forma habitual en que se produce un modelo especializado.

Los PESOS están publicados, por lo que se puede descargar y ejecutar en su propio HARDWARE indefinidamente, SIN CONEXIÓN, sin cuenta adjunta. En Hugging Face está publicado bajo la organización sarvamai.

Leyendo las cifras de rendimiento

La mitad de las tarjetas que lo sostienen gestionan más de 23.0 tokens por segundo. Limpiando los diez tokens por segundo que corresponden aproximadamente a la velocidad de lectura: 545 de ellos.

Es un modelo denso, por lo que cada parámetro se lee para cada token producido. Eso hace que la velocidad rastree el ancho de banda de la memoria casi exactamente: una tarjeta con el doble de ancho de banda genera aproximadamente el doble de rápido.

La memoria aquí se estima a partir del tamaño en lugar de calcularse a partir de la arquitectura, que no se registra para este modelo — los números son indicativos en lugar de exactos.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para Shuka-1

La tabla de arriba ya ha evaluado cada tarjeta para la que tenemos especificaciones en contra de este modelo. Llegar a tu respuesta toma seis pasos..

01

Comienza desde la columna de memoria

La tabla enumera cada tarjeta capaz de contener Shuka-1, necesitando alrededor 5.4 GB a una compresión de Q3_K_M. La capacidad es la puerta: una tarjeta o la sostiene o no la sostiene.
02

Decide cuánto duran tus conversaciones.

La conversación ocupa memoria también, y crece a medida que avanza. Ajusta el controlador a la longitud que esperas, porque en un contexto largo una CARD que maneja preguntas cortas fácilmente puede no encajar. Shuka-1.
03

Elige cuán lejos lo comprimirás.

La compresión es lo que hace que un modelo quepa en tarjetas más pequeñas, a costa de cierta precisión., alcanzando una compresión de Q3_K_M en la tarjeta más pequeña que cabe. Establecer una calidad mínima elimina las tarjetas que solo la manejan apretando más de lo que desearías, y mantiene la comparación en un nivel.
04

Clasifica por rendimiento en lugar de la hoja de especificaciones.

El ranking por tokens por segundo sigue el ancho de banda de memoria en lugar de los recuentos de núcleos, para Shuka-1. No se ajustará a un pedido de gaming, porque la generación está limitada por el ancho de banda de memoria. La tarjeta que encabeza la lista es B200, en 354 tok/s
05

Lee la columna de ajuste al final

Un ajuste apretado se ejecuta, pero no deja nada de sobra para una conversación más larga, en el caso de Shuka-1. Cómodo significa que puedes aumentar el contexto más adelante. Esa diferencia importa más que unos pocos tokens por segundo, así que compra por cómodo si esperas hacerlo.
06

Revisa la tarjeta del otro lado

Seguir un GPU a su propia página muestra cada otro modelo que puede contener, que es la pregunta que sigue una vez que te has decidido por. Shuka-1.

Respuestas

Shuka-1 — preguntas comunes

Shuka-1— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 9.6B. "Our state-of-the-art, in-house, audio encoder: Saaras v1 Meta’s Llama3-8B-Instruct as the decoder The encoder and decoder are connected by a small projector with ~60M parameters.". Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.

Shuka-1— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Sarvam, basado en India, una organización categorizada como industry.

Shuka-1— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en August 2024. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.

Shuka-1— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Speech, y se registra como manejando la tarea de speech recognition (ASR), Speech-to-text. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.

Shuka-1— ¿Dónde puedo descargarlo?

Sus pesos están publicados en Hugging Face, bajo la organización sarvamai. No alojamos archivos de modelo — este sitio calcula qué hardware se necesita para ejecutarlos.

Shuka-1— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?

Solo al descargar, lo cual suele ser una falsa economía: la parte mantenida en la memoria del sistema arrastra todo. El fallo más cercano que calculamos se queda corto por 2.0 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

Shuka-1— ¿Correrían dos GPUS más rápido?

La capacidad se suma entre las tarjetas; el rendimiento no. El número de tarjetas que ya lo tienen por sí solas: 582. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

Shuka-1— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Cada tarjeta se muestra ejecutando la copia menos comprimida que puede contener. El número de niveles de compresión distintos entre las tarjetas que lo soportan: 4. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

Shuka-1— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?

Se calculan a partir de especificaciones en lugar de ser medidas, y cada una tiene un rango. Un ejemplo: 213–567 tok/s en B200. El mismo modelo y tarjeta varían entre el treinta y el cincuenta por ciento dependiendo del software de inferencia y su versión.

Shuka-1— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es Quadro 6000, con una capacidad de memoria de 6 GB. Funciona el modelo a una compresión de Q3_K_M usando alrededor 5.4 GB, y produce aproximadamente 14.6 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 582.

Shuka-1— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 354 tokens por segundo; el más lento que aún lo ejecuta consigue considerablemente menos. La velocidad de lectura es de alrededor de diez tokens por segundo, y el número de cards que logran eso: 545.

Shuka-1— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 5.4 GB a una compresión de Q3_K_M, cuál es la tarjeta más pequeña que lo ejecuta. Menos compresión necesita más: las cifras en la columna de memoria anterior se recalculan para cada tarjeta, porque cada una sostiene la versión menos comprimida que puede.

Shuka-1— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 8 GB?

Sí. La tarjeta CMP 170HX 8 GB, sosteniendo 8 GB, lo ejecuta a una compresión de Q4_K_M, usando alrededor 6.5 GB y generando aproximadamente 152 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Shuka-1— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 12 GB?

Sí. La tarjeta GeForce RTX 3080 Ti, sosteniendo 12 GB, lo ejecuta a una compresión de Q6_K, usando alrededor 8.7 GB y generando aproximadamente 58.7 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Shuka-1— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 16 GB?

Sí. La tarjeta Tesla V100 SXM2 16 GB, sosteniendo 16 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 10.9 GB y generando aproximadamente 50.1 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Shuka-1— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 24 GB?

Sí. La tarjeta GeForce RTX 5090 D V2, sosteniendo 24 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 10.9 GB y generando aproximadamente 59.4 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Shuka-1— ¿Es de código abierto?

Sus pesos están publicados, por lo que se pueden descargar y ejecutar en su propio hardware. Tenga en cuenta que OPEN WEIGHTS no es lo mismo que OPEN SOURCE en el sentido completo: no dice nada sobre los datos de entrenamiento, el código de entrenamiento o los términos comerciales adjuntos.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

La otra dirección

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