FinGPT-13B calculadora TPS

Abre pesos University of California Los Angeles (UCLA),Columbia University,New York University (NYU) 13B parámetros October 2023

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

509 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

Xeon Phi 5110P

8 GB · Q3_K_M · 18.3 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

261 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? FinGPT-13B?

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.

509 las tarjetas coinciden

Calculando

					Necesita	Cuantización	Ajustar
261 tok/s 156–417 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	14.6 GB	Q8_0	Cómodo
261 tok/s 156–417 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	14.6 GB	Q8_0	Cómodo
208 tok/s 125–333 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	14.6 GB	Q8_0	Cómodo
208 tok/s 125–333 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	14.6 GB	Q8_0	Cómodo
166 tok/s 100–266 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	14.6 GB	Q8_0	Cómodo
159 tok/s 96–255 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	14.6 GB	Q8_0	Cómodo
159 tok/s 96–255 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	14.6 GB	Q8_0	Cómodo
152 tok/s 91–244 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	14.6 GB	Q8_0	Cómodo
135 tok/s 81–217 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	14.6 GB	Q8_0	Cómodo
135 tok/s 81–217 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	14.6 GB	Q8_0	Cómodo
135 tok/s 81–217 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	14.6 GB	Q8_0	Cómodo
131 tok/s 79–210 · baja confianza	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.1 GB	Q3_K_M	Ajustado
128 tok/s 77–205 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	14.6 GB	Q8_0	Cómodo
117 tok/s 70–188 · baja confianza	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.6 GB	Q4_K_M	Ajustado
109 tok/s 66–175 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	14.6 GB	Q8_0	Cómodo
109 tok/s 66–175 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	14.6 GB	Q8_0	Cómodo
109 tok/s 66–175 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	14.6 GB	Q8_0	Cómodo
109 tok/s 66–175 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	14.6 GB	Q8_0	Cómodo
109 tok/s 66–175 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	14.6 GB	Q8_0	Cómodo
83.4 tok/s 50–133 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	14.6 GB	Q8_0	Cómodo
83.4 tok/s 50–133 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	14.6 GB	Q8_0	Cómodo
69.5 tok/s 42–111 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	14.6 GB	Q8_0	Cómodo
68.0 tok/s 41–109 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	14.6 GB	Q8_0	Cómodo
67.5 tok/s 41–108 · baja confianza	RTX A5000-8Q NVIDIA	8 GB	768 GB/s	Apr 2021	7.1 GB	Q3_K_M	Ajustado
66.5 tok/s 40–106 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	14.6 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: University of California Los Angeles (UCLA),Columbia University,New York University (NYU)
Tipo de Organización: Academia,Academia,Academia
País: United States of America
Publicado: 7 October 2023
Autores: Neng Wang, Hongyang Yang, Christina Dan Wang

Lo que hace

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

Dominio: Language
Tarea: Named entity recognition (NER), Sentiment classification, Language modeling/generation, Financial management
Enfoque: Supervised
Modelo base: Llama 2-13B
Formato numérico: FP16

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: 13B
Datos de entrenamiento: 76,800 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: 1.6 × 10²³ FLOP
Cómo se estableció: Hardware
Computación de ajuste fino: 6.5 × 10¹⁷ 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 GeForce RTX 3090
Chips utilizados: 1
Tiempo de reloj: 17 hours
Consumo de energía: 382 W

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: Open source

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
Por qué se rastrea: SOTA improvement
Confianza de registro: Likely
Citas: 113

Fuentes

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

Referencia: FinGPT: Instruction Tuning Benchmark for Open-Source Large Language Models in Financial Datasets
Última actualización: 25 May 2026

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan FinGPT-13B

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 FinGPT-13B

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 necesitas para ejecutar esto

Mínima tarjeta

Xeon Phi 5110P

Memoria necesaria

7.1 GB

Más rápido

261 tok/s

FinGPT-13B llega a un recuento de parámetros de 13B. 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: 509.

El hardware mínimo que funciona es Xeon Phi 5110P, con una capacidad de memoria de 8 GB, ejecutándolo a una compresión de Q3_K_M y produciendo alrededor 18.3 tokens por segundo

Gama alta es B200, generando aproximadamente 261 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Qué es este modelo

FinGPT-13B fue publicado por University of California Los Angeles (UCLA),Columbia University,New York University (NYU), en el país registrado como United States of America, durante October 2023. La organización editora está clasificada como academia,Academia,Academia.

Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de named entity recognition (NER), Sentiment classification, Language modeling/generation, Financial management.

En lugar de ser entrenado desde cero, se deriva de Llama 2-13B. Por eso comparte la forma y el tamaño general del modelo base.

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 decide la velocidad

El resultado mediano es alrededor de 21.2 tokens por segundo. Produciendo texto más rápido de lo que la mayoría de las personas lo leen. 459 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.

Su arquitectura interna no está en nuestra base de datos, por lo que la memoria se aproxima a partir del conteo de parámetros y se marca en consecuencia. Se espera que la cifra real difiera, más aún en contextos largos.

Qué se necesitó para construirlo

Entrenarlo tomó un presupuesto de computación de aproximadamente 1.6 × 10²³ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA GeForce RTX 3090. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.

Fue entrenado en un corpus de aproximadamente 76,800 tokens de texto

La razón por la que aparece en este catálogo en absoluto: sOTA improvement.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para FinGPT-13B

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

Verifica lo que necesita antes de cualquier otra cosa.

La tabla enumera cada tarjeta capaz de contener FinGPT-13B, necesitando alrededor 7.1 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.

Las conversaciones más largas consumen memoria además de lo que los pesos necesitan. Mueve el control deslizante a tu longitud de trabajo real antes de confiar en cualquier fila para FinGPT-13B.
03

Establecer un umbral de calidad

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

Ordenar por velocidad

El ranking por tokens por segundo sigue el ancho de banda de memoria en lugar de los recuentos de núcleos, para FinGPT-13B. 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 261 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 FinGPT-13B. 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 página de tarjeta repite este barrido para cada modelo que tenemos, respondiendo a qué más es bueno el hardware más allá de FinGPT-13B.

Respuestas

FinGPT-13B — preguntas comunes

FinGPT-13B— ¿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 Q6_K, usando alrededor 11.6 GB y generando aproximadamente 53.5 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

FinGPT-13B— ¿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 14.6 GB y generando aproximadamente 43.7 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

FinGPT-13B— ¿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.

FinGPT-13B— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 13B. Finetunes using LoRA, so only trains 3.67 million 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.

FinGPT-13B— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por University of California Los Angeles (UCLA),Columbia University,New York University (NYU), basado en United States of America, una organización categorizada como academia,Academia,Academia.

FinGPT-13B— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en October 2023. 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.

FinGPT-13B— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de named entity recognition (NER), Sentiment classification, Language modeling/generation, Financial management. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.

FinGPT-13B— ¿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.

FinGPT-13B— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 1.6 × 10²³ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA GeForce RTX 3090. 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.

FinGPT-13B— ¿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 3.2 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

FinGPT-13B— ¿Correrían dos GPUS más rápido?

Dos tarjetas compran memoria en lugar de velocidad, lo cual solo importa si una tarjeta no puede contenerlo. El número que puede: 509. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

FinGPT-13B— ¿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: 5. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

FinGPT-13B— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?

Cada cifra se deriva del ancho de banda de VRAM y del tamaño del modelo, no está basado en benchmarks, por lo que cada una se publica como un rango en lugar de un solo número. Un ejemplo: 156–417 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.

FinGPT-13B— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es Xeon Phi 5110P, con una capacidad de memoria de 8 GB. Funciona el modelo a una compresión de Q3_K_M usando alrededor 7.1 GB, y produce aproximadamente 18.3 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 509.

FinGPT-13B— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 261 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: 459.

FinGPT-13B— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 7.1 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.

FinGPT-13B— ¿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 Q3_K_M, usando alrededor 7.1 GB y generando aproximadamente 131 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

FinGPT-13B— ¿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 Q5_K_M, usando alrededor 10.1 GB y generando aproximadamente 53.1 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 25 May 2026

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