Me Llama 70B calculadora TPS

Abre pesos Yale School of Medicine,University of Florida,University of Texas Health Science Center 70B parámetros February 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

61 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

A100 PCIe 40 GB

40 GB · IQ4_XS · 23.2 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

48.4 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Me Llama 70B?

Establecer las entradas, leer la respuesta

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

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

61 las tarjetas coinciden

Calculando
Necesita Cuantización Ajustar
48.4 tok/s

41–58

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 72.5 GB Q8_0 Cómodo
48.4 tok/s

41–58

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 72.5 GB Q8_0 Cómodo
38.7 tok/s

23–62 · baja confianza

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 72.5 GB Q8_0 Cómodo
38.7 tok/s

23–62 · baja confianza

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 72.5 GB Q8_0 Cómodo
30.9 tok/s

19–49 · baja confianza

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 72.5 GB Q8_0 Cómodo
29.6 tok/s

25–36

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 72.5 GB Q8_0 Cómodo
29.6 tok/s

25–36

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 72.5 GB Q8_0 Cómodo
29.5 tok/s

25–35

H100 SXM5 80 GB NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Oct 2022 56.2 GB Q6_K Cómodo
29.5 tok/s

25–35

H800 SXM5 NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Mar 2023 56.2 GB Q6_K Cómodo
28.3 tok/s

17–45 · baja confianza

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 72.5 GB Q8_0 Cómodo
26.1 tok/s

22–31

GRID A100B NVIDIA 48 GB 1,870 GB/s May 2020 39.9 GB Q4_K_M Ajustado
25.1 tok/s

15–40 · baja confianza

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 72.5 GB Q8_0 Cómodo
25.1 tok/s

15–40 · baja confianza

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 72.5 GB Q8_0 Cómodo
25.1 tok/s

15–40 · baja confianza

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 72.5 GB Q8_0 Cómodo
23.8 tok/s

20–29

H100 NVL 94 GB NVIDIA 94 GB 3,940 GB/s Mar 2023 72.5 GB Q8_0 Ajustado
23.2 tok/s

20–28

A100 PCIe 40 GB NVIDIA 40 GB 1,560 GB/s Jun 2020 35.8 GB IQ4_XS Ajustado
23.2 tok/s

20–28

A100 SXM4 40 GB NVIDIA 40 GB 1,560 GB/s May 2020 35.8 GB IQ4_XS Ajustado
23.2 tok/s

20–28

A800 PCIe 40 GB NVIDIA 40 GB 1,560 GB/s Nov 2022 35.8 GB IQ4_XS Ajustado
20.3 tok/s

17–24

H100 PCIe 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 72.5 GB Q8_0 Ajustado
20.3 tok/s

17–24

H100 SXM5 94 GB NVIDIA 94 GB 3,360 GB/s Mar 2023 72.5 GB Q8_0 Ajustado
20.3 tok/s

17–24

H100 SXM5 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 72.5 GB Q8_0 Ajustado
18.7 tok/s

16–22

RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA 48 GB 1,340 GB/s Mar 2025 39.9 GB Q4_K_M Ajustado
17.9 tok/s

15–22

A100 SXM4 80 GB NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Nov 2020 56.2 GB Q6_K Cómodo
17.9 tok/s

15–22

A100X NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Jun 2021 56.2 GB Q6_K Cómodo
17.9 tok/s

15–22

A800 SXM4 80 GB NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Aug 2022 56.2 GB Q6_K 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
Yale School of Medicine,University of Florida,University of Texas Health Science Center
Tipo de Organización
Academia,Academia,Academia
País
United States of America
Publicado
20 February 2024
Autores
Qianqian Xie, Qingyu Chen, Aokun Chen, Cheng Peng, Yan Hu, Fongci Lin, Xueqing Peng, Jimin Huang, Jeffrey Zhang, Vipina Keloth, Xinyu Zhou, Lingfei Qian, Huan He, Dennis Shung, Lucila Ohno-Machado, Yonghui Wu, Hua Xu, Jiang Bian

Lo que hace

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

Dominio
Language, Medicine
Tarea
Language modeling/generation, Question answering, Medical diagnosis, Named entity recognition (NER), Text classification, Text summarization
Modelo base
Llama 2-70B
Formato numérico
BF16

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
70B

70B

Datos de entrenamiento
129,000,000,000 tokens

"129B pre-training tokens and 214K instruction tuning samples from diverse biomedical and clinical data sources"

Épocas
1

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.

Cómo se estableció
Operation counting,Hardware
Computación de ajuste fino
4.3 × 10²² FLOP

6 FLOP / parameter / token * 70 * 10^9 parameters * 129 * 10^9 pre-training tokens [instruction-tuning is negligible] = 5.418e+22 FLOP 312000000000000 FLOP / GPU / sec [A100, bf16] * 100000 GPU-hours * 3600 sec/ hour * 0.3 [assumed utilization] = 3.3696e+22 FLOP sqrt(3.3696e+22 * 5.418e+22) = 4.2727617e+22 FLOP

La ejecución de entrenamiento

Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.

Hardware de entrenamiento
NVIDIA A100 SXM4 80 GB
Horas de chip
100,000

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 (non-commercial)
Código de entrenamiento
Unreleased

MIT license + llama 2 restirctions + PhysioNet Credentialed Health DUA 1.5.0 https://github.com/BIDS-Xu-Lab/Me-LLaMA

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
Me LLaMA: Foundation Large Language Models for Medical Applications
Última actualización
28 November 2025

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan Me Llama 70B

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..

  1. 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 48.4 tok/s
  2. 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 48.4 tok/s
  3. 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 38.7 tok/s
  4. 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 38.7 tok/s
  5. 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 30.9 tok/s
  6. 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 29.6 tok/s
  7. 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 29.6 tok/s
  8. 08 H800 SXM5 80 GB · 3,360 GB/s · Q6_K 29.5 tok/s
  9. 09 H100 SXM5 80 GB 80 GB · 3,360 GB/s · Q6_K 29.5 tok/s
  10. 10 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 28.3 tok/s

Las GPUs más pequeñas que aún funcionan Me Llama 70B

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..

  1. 01 A800 PCIe 40 GB 40 GB · Necesita 35.8 GB · IQ4_XS · Ajustado 23.2 tok/s
  2. 02 A100 PCIe 40 GB 40 GB · Necesita 35.8 GB · IQ4_XS · Ajustado 23.2 tok/s
  3. 03 A100 SXM4 40 GB 40 GB · Necesita 35.8 GB · IQ4_XS · Ajustado 23.2 tok/s
  4. 04 Radeon PRO W7900D 48 GB · Necesita 39.9 GB · Q4_K_M · Ajustado 9.4 tok/s
  5. 05 RTX PRO 5000 Blackwell 48 GB · Necesita 39.9 GB · Q4_K_M · Ajustado 18.7 tok/s
  6. 06 RTX 5880 Ada Generation 48 GB · Necesita 39.9 GB · Q4_K_M · Ajustado 12.1 tok/s
  7. 07 L20 48 GB · Necesita 39.9 GB · Q4_K_M · Ajustado 12.1 tok/s
  8. 08 Radeon PRO W7800 48 GB 48 GB · Necesita 39.9 GB · Q4_K_M · Ajustado 9.4 tok/s
  9. 09 Radeon PRO W7900 48 GB · Necesita 39.9 GB · Q4_K_M · Ajustado 9.4 tok/s
  10. 10 Data Center GPU Max 1100 48 GB · Necesita 39.9 GB · Q4_K_M · Ajustado 11.2 tok/s

Qué significan los números

Requisitos de hardware en la práctica

Mínima tarjeta

A100 PCIe 40 GB

Memoria necesaria

35.8 GB

Más rápido

48.4 tok/s

Me Llama 70B llega a un recuento de parámetros de 70B. Eso lo coloca por encima del hardware de consumo, en el rango donde se compra una tarjeta para este propósito en lugar de ser reutilizada para ello. El número de tarjetas que seguimos que pueden contenerlo: 61.

El punto de entrada es A100 PCIe 40 GB, con una capacidad de memoria de 40 GB, ejecutándolo a una compresión de IQ4_XS y produciendo alrededor 23.2 tokens por segundo

Gama alta es B200, generando aproximadamente 48.4 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Acerca de este modelo

Me Llama 70B fue publicado por Yale School of Medicine,University of Florida,University of Texas Health Science Center, en el país registrado como United States of America, durante February 2024. La categoría en la que se encuentra el editor es academia,Academia,Academia.

Funciona en el dominio de Language, Medicine, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Question answering, Medical diagnosis, Named entity recognition (NER), Text classification, Text summarization.

Se basa en Llama 2-70B. La mayoría de los modelos a esta escala están adaptados de una base existente en lugar de construidos desde cero.

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.

Qué tan rápido corre, y por qué

El resultado mediano es alrededor de 17.1 tokens por segundo. Produciendo texto más rápido de lo que la mayoría de las personas lo leen. 49 de ellos.

Cada peso participa en cada token aquí, por lo que el ancho de banda es la historia completa: el ranking a continuación es efectivamente un ranking de rendimiento de memoria.

Debido a que la arquitectura está registrada, la columna de memoria se deriva en lugar de estimarse.

Qué se necesitó para construirlo

El entrenamiento consumió un corpus de alrededor de 129,000,000,000 tokens de texto

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para Me Llama 70B

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..

  1. 01

    Verifica lo que necesita antes de cualquier otra cosa.

    Cada tarjeta aquí ha sido verificada contra Me Llama 70B, necesitando alrededor 35.8 GB a una compresión de IQ4_XS. La capacidad es la puerta: una tarjeta o la sostiene o no la sostiene.

  2. 02

    Establece la longitud de contexto en la que trabajarás.

    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. Me Llama 70B.

  3. 03

    Elige cuán lejos lo comprimirás.

    La columna de cuantización varía por tarjeta, porque una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa., alcanzando una compresión de IQ4_XS 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.

  4. 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 Me Llama 70B. 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 48.4 tok/s

  5. 05

    Verifica el veredicto de ajuste antes de comprar

    La columna de ajuste separa las TARJETAS que apenas lo gestionan de aquellas con espacio de sobra, en el caso de Me Llama 70B. 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.

  6. 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 Me Llama 70B.

Respuestas

Me Llama 70B — preguntas comunes

01

Me Llama 70B— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 48.4 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: 49.

02

Me Llama 70B— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 35.8 GB a una compresión de IQ4_XS, 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.

03

Me Llama 70B— ¿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.

04

Me Llama 70B— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 70B. 70B. 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.

05

Me Llama 70B— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Yale School of Medicine,University of Florida,University of Texas Health Science Center, basado en United States of America, una organización categorizada como academia,Academia,Academia.

06

Me Llama 70B— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en February 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.

07

Me Llama 70B— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, Medicine, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Question answering, Medical diagnosis, Named entity recognition (NER), Text classification, Text summarization. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.

08

Me Llama 70B— ¿Dónde puedo descargarlo?

Los pesos están publicados, aunque no tenemos un enlace de repositorio para ello. Este sitio calcula los requisitos de hardware en lugar de alojar archivos de modelo.

09

Me Llama 70B— ¿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 11.1 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

10

Me Llama 70B— ¿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: 61. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

11

Me Llama 70B— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa. El número de niveles de compresión utilizados en las tarjetas que la ejecutan: 4. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

12

Me Llama 70B— ¿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: 41–58 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.

13

Me Llama 70B— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es A100 PCIe 40 GB, con una capacidad de memoria de 40 GB. Funciona el modelo a una compresión de IQ4_XS usando alrededor 35.8 GB, y produce aproximadamente 23.2 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 61.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

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