Yi-1.5-9B calculadora TPS

Abre pesos 01.AI 8.8B parámetros May 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 · 15.8 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

384 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Yi-1.5-9B?

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
384 tok/s 230–614 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	10.2 GB	Q8_0	Cómodo
384 tok/s 230–614 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	10.2 GB	Q8_0	Cómodo
306 tok/s 184–490 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	10.2 GB	Q8_0	Cómodo
306 tok/s 184–490 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	10.2 GB	Q8_0	Cómodo
245 tok/s 147–392 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	10.2 GB	Q8_0	Cómodo
235 tok/s 141–375 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	10.2 GB	Q8_0	Cómodo
235 tok/s 141–375 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	10.2 GB	Q8_0	Cómodo
224 tok/s 135–359 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	10.2 GB	Q8_0	Cómodo
199 tok/s 120–319 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.2 GB	Q8_0	Cómodo
199 tok/s 120–319 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.2 GB	Q8_0	Cómodo
199 tok/s 120–319 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.2 GB	Q8_0	Cómodo
189 tok/s 113–302 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	10.2 GB	Q8_0	Cómodo
161 tok/s 97–258 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.2 GB	Q8_0	Cómodo
161 tok/s 97–258 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	10.2 GB	Q8_0	Cómodo
161 tok/s 97–258 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.2 GB	Q8_0	Cómodo
161 tok/s 97–258 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.2 GB	Q8_0	Cómodo
161 tok/s 97–258 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.2 GB	Q8_0	Cómodo
128 tok/s 77–204 · baja confianza	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.1 GB	Q5_K_M	Ajustado
123 tok/s 74–196 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	10.2 GB	Q8_0	Cómodo
123 tok/s 74–196 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	10.2 GB	Q8_0	Cómodo
109 tok/s 65–174 · baja confianza	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.1 GB	Q6_K	Ajustado
102 tok/s 61–164 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	10.2 GB	Q8_0	Cómodo
100 tok/s 60–160 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	10.2 GB	Q8_0	Cómodo
97.9 tok/s 59–157 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	10.2 GB	Q8_0	Cómodo
97.9 tok/s 59–157 · baja confianza	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	10.2 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: 01.AI
Tipo de Organización: Industry
País: China
Publicado: 13 May 2024

Lo que hace

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

Dominio: Language
Tarea: Language modeling/generation, Question answering, Chat

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: 8.8B
Datos de entrenamiento: tokens

Cómputo de entrenamiento

La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.

Cómputo de entrenamiento: 1.9 × 10²³ FLOP
Cómo se estableció: Operation counting

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 (unrestricted)
Código de entrenamiento: Unreleased
Hugging Face: 01-ai

Cómo está clasificado

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

Probablemente por encima de 10²³ FLOP: Yes
Confianza de registro: Confident

Fuentes

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

Referencia: Yi-1.5 is an upgraded version of Yi.
Última actualización: 28 November 2025

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan Yi-1.5-9B

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 Yi-1.5-9B

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

5.0 GB

Más rápido

384 tok/s

Yi-1.5-9B llega a un recuento de parámetros de 8.8B. 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 15.8 tokens por segundo

En el otro extremo se encuentra B200, generando aproximadamente 384 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Fondo

Yi-1.5-9B fue publicado por 01.AI, en el país registrado como China, durante May 2024. Sale de una organización categorizada como industry.

Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Question answering, Chat.

Los pesos publicados significan que el modelo se ejecuta en tu máquina en lugar de en la de alguien más, lo que hace que la pregunta sobre hardware a continuación sea respondible. En Hugging Face está publicado bajo la organización 01-ai.

Leyendo las cifras de rendimiento

El resultado mediano es alrededor de 21.6 tokens por segundo. Produciendo texto más rápido de lo que la mayoría de las personas lo leen. 541 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.

Sin el diseño de atención en nuestro archivo, la columna de memoria es una aproximación. Es lo suficientemente cercana como para elegir hardware, y menos confiable en contexto largo.

Qué se necesitó para construirlo

Entrenarlo tomó un presupuesto de computación de aproximadamente 1.9 × 10²³ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para Yi-1.5-9B

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

Lee la cifra de MEMORIA primero

La tabla enumera cada tarjeta capaz de contener Yi-1.5-9B, necesitando alrededor 5.0 GB a una compresión de Q3_K_M. Esa cifra, no el rendimiento principal de una CARD, es lo que decide si se ejecuta.
02

Establece la longitud de contexto en la que trabajarás.

Establece el contexto a lo que realmente usarás. La caché crece con la conversación, y es la razón habitual por la que una card que parecía bien deja de fit. Yi-1.5-9B.
03

Elige cuán lejos lo comprimirás.

Cada tarjeta ejecuta la copia menos comprimida que puede contener., 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

Compara tokens por segundo, no especificaciones

La velocidad de ordenación es efectivamente un ordenamiento por ancho de banda de GPU. Yi-1.5-9B. 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 384 tok/s
05

Lee la columna de ajuste al final

Tight significa que se carga y funciona sin espacio para aumentar el contexto más tarde, en el caso de Yi-1.5-9B. 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

Mira qué más ejecuta esa tarjeta

Cada nombre de tarjeta enlaza a su propia página, que ejecuta el mismo cálculo en todo el catálogo del modelo. Una tarjeta generalmente se compra para más de un modelo, por lo que vale la pena echar un vistazo antes de comprar para Yi-1.5-9B.

Respuestas

Yi-1.5-9B — preguntas comunes

Yi-1.5-9B— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 8.8B. 8.83B (safetensors). 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.

Yi-1.5-9B— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por 01.AI, basado en China, una organización categorizada como industry.

Yi-1.5-9B— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en May 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.

Yi-1.5-9B— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Question answering, Chat. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.

Yi-1.5-9B— ¿Dónde puedo descargarlo?

Sus pesos están publicados en Hugging Face, bajo la organización 01-ai. No alojamos archivos de modelo — este sitio calcula qué hardware se necesita para ejecutarlos.

Yi-1.5-9B— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 1.9 × 10²³ FLOP. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.

Yi-1.5-9B— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?

Se puede dividir entre la tarjeta y la memoria del sistema, pero se genera muy lentamente de esa manera. El fallo más cercano que calculamos se queda corto por 1.5 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

Yi-1.5-9B— ¿Correrían dos GPUS más rápido?

Una segunda tarjeta duplica aproximadamente la memoria disponible, pero no la tasa de generación. El número ya capaz de ejecutarlo solo: 582. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

Yi-1.5-9B— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Debido a que la capacidad varía, también varía cuán difícil tiene que ser exprimido. El número de niveles distintos en la tabla de arriba: 4. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

Yi-1.5-9B— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?

Estas son estimaciones con barras de error reales, y cualquiera de ellas podría razonablemente situarse en cualquier parte de su rango publicado dependiendo del runtime que utilices. El resultado más rápido aquí: 230–614 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.

Yi-1.5-9B— ¿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 5.0 GB, y produce aproximadamente 15.8 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 582.

Yi-1.5-9B— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 384 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: 541.

Yi-1.5-9B— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 5.0 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.

Yi-1.5-9B— ¿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 Q5_K_M, usando alrededor 7.1 GB y generando aproximadamente 128 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Yi-1.5-9B— ¿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 Q8_0, usando alrededor 10.2 GB y generando aproximadamente 43.8 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Yi-1.5-9B— ¿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 10.2 GB y generando aproximadamente 54.2 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Yi-1.5-9B— ¿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 10.2 GB y generando aproximadamente 64.3 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Yi-1.5-9B— ¿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

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