Stable Code 3B calculadora TPS

Abre pesos Stability AI 2.8B parámetros January 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

818 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

Tesla C1080

4 GB · Q6_K · 19.2 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

1,212 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Stable Code 3B?

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.

818 las tarjetas coinciden

Calculando

					Necesita	Cuantización	Ajustar
1,212 tok/s 727–1,939 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	3.7 GB	Q8_0	Cómodo
1,212 tok/s 727–1,939 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	3.7 GB	Q8_0	Cómodo
968 tok/s 581–1,548 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.7 GB	Q8_0	Cómodo
968 tok/s 581–1,548 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.7 GB	Q8_0	Cómodo
774 tok/s 464–1,238 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	3.7 GB	Q8_0	Cómodo
741 tok/s 444–1,185 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.7 GB	Q8_0	Cómodo
741 tok/s 444–1,185 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.7 GB	Q8_0	Cómodo
709 tok/s 425–1,134 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	3.7 GB	Q8_0	Cómodo
629 tok/s 377–1,007 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.7 GB	Q8_0	Cómodo
629 tok/s 377–1,007 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.7 GB	Q8_0	Cómodo
629 tok/s 377–1,007 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.7 GB	Q8_0	Cómodo
597 tok/s 358–955 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	3.7 GB	Q8_0	Cómodo
509 tok/s 305–814 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.7 GB	Q8_0	Cómodo
509 tok/s 305–814 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	3.7 GB	Q8_0	Cómodo
509 tok/s 305–814 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.7 GB	Q8_0	Cómodo
509 tok/s 305–814 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.7 GB	Q8_0	Cómodo
509 tok/s 305–814 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.7 GB	Q8_0	Cómodo
387 tok/s 232–620 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.7 GB	Q8_0	Cómodo
387 tok/s 232–620 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.7 GB	Q8_0	Cómodo
323 tok/s 194–517 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	3.7 GB	Q8_0	Cómodo
316 tok/s 190–506 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	3.7 GB	Q8_0	Cómodo
309 tok/s 185–494 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	3.7 GB	Q8_0	Cómodo
309 tok/s 185–494 · baja confianza	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	3.7 GB	Q8_0	Cómodo
309 tok/s 185–494 · baja confianza	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	3.7 GB	Q8_0	Cómodo
309 tok/s 185–494 · baja confianza	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	3.7 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: Stability AI
Tipo de Organización: Industry
País: United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
Publicado: 9 January 2024
Autores: Pinnaparaju, Nikhil and Adithyan, Reshinth and Phung, Duy and Tow, Jonathan and Baicoianu, James and and Cooper, Nathan

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, Code generation

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: 2.8B
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: 2.1 × 10²² FLOP
Cómo se estableció: Operation counting

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 40 GB
Chips utilizados: 256
Consumo de energía: 202.9 kW

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)

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: Likely

Fuentes

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

Referencia: Stable Code 3B
Última actualización: 28 November 2025

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan Stable Code 3B

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 Stable Code 3B

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

Lo que se necesita para ejecutar este modelo

Mínima tarjeta

Tesla C1080

Memoria necesaria

3.0 GB

Más rápido

1,212 tok/s

Stable Code 3B llega a un recuento de parámetros de 2.8B. 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: 818.

La tarjeta más pequeña que lo sostiene es Tesla C1080, con una capacidad de memoria de 4 GB, ejecutándolo a una compresión de Q6_K y produciendo alrededor 19.2 tokens por segundo

En el otro extremo se encuentra B200, generando aproximadamente 1,212 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Acerca de este modelo

Stable Code 3B fue publicado por Stability AI, en el país registrado como United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durante January 2024. La organización editora está clasificada como industry.

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

Los PESOS están publicados, por lo que se puede descargar y ejecutar en su propio HARDWARE indefinidamente, SIN CONEXIÓN, sin cuenta adjunta.

Qué tan rápido corre, y por qué

En cada tarjeta que puede ejecutarlo, el medio del rango se sitúa en 38.5 tokens por segundo. Produciendo texto más rápido de lo que la mayoría de las personas lo leen. 784 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.

Cómo fue entrenado

El entrenamiento consumió alrededor de 2.1 × 10²² FLOP, en hardware registrado como NVIDIA A100 SXM4 40 GB. 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 Stable Code 3B

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

Cada tarjeta aquí ha sido verificada contra Stable Code 3B, necesitando alrededor 3.0 GB a una compresión de Q6_K. Esa cifra, no el rendimiento principal de una CARD, es lo que decide si se ejecuta.
02

Decide cuánto duran tus conversaciones.

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. Stable Code 3B.
03

Decide cuánto compresión aceptarás

Cada tarjeta ejecuta la copia menos comprimida que puede contener., alcanzando una compresión de Q6_K 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.

Ordenar por velocidad para ver cómo se clasifican las tarjetas por Stable Code 3B. 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 1,212 tok/s
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 Stable Code 3B. 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

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 Stable Code 3B.

Respuestas

Stable Code 3B — preguntas comunes

Stable Code 3B— ¿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.

Stable Code 3B— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 2.1 × 10²² FLOP, en hardware registrado como NVIDIA A100 SXM4 40 GB. 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.

Stable Code 3B— ¿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. Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

Stable Code 3B— ¿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: 818. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

Stable Code 3B— ¿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: 2. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

Stable Code 3B— ¿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: 727–1,939 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.

Stable Code 3B— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es Tesla C1080, con una capacidad de memoria de 4 GB. Funciona el modelo a una compresión de Q6_K usando alrededor 3.0 GB, y produce aproximadamente 19.2 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 818.

Stable Code 3B— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 1,212 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: 784.

Stable Code 3B— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 3.0 GB a una compresión de Q6_K, 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.

Stable Code 3B— ¿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 Q8_0, usando alrededor 3.7 GB y generando aproximadamente 226 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Stable Code 3B— ¿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 3.7 GB y generando aproximadamente 138 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Stable Code 3B— ¿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 3.7 GB y generando aproximadamente 171 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Stable Code 3B— ¿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 3.7 GB y generando aproximadamente 203 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Stable Code 3B— ¿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.

Stable Code 3B— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 2.8B. 2796431360 from https://huggingface.co/stabilityai/stable-code-3b#model-architecture "stable-code-3b is a 2.7B billion parameter decoder-only language model pre-trained on 1.3 trillion tokens of diverse textual and code datasets. ". 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.

Stable Code 3B— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Stability AI, basado en United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, una organización categorizada como industry.

Stable Code 3B— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en January 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.

Stable Code 3B— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Code generation. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

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