Polyglot-Ko-12.8B calculadora TPS

Abre pesos EleutherAI 12.9B parámetros June 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 · 18.4 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

263 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Polyglot-Ko-12.8B?

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
263 tok/s 158–420 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	14.5 GB	Q8_0	Cómodo
263 tok/s 158–420 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	14.5 GB	Q8_0	Cómodo
210 tok/s 126–336 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	14.5 GB	Q8_0	Cómodo
210 tok/s 126–336 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	14.5 GB	Q8_0	Cómodo
168 tok/s 101–268 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	14.5 GB	Q8_0	Cómodo
161 tok/s 96–257 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	14.5 GB	Q8_0	Cómodo
161 tok/s 96–257 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	14.5 GB	Q8_0	Cómodo
154 tok/s 92–246 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	14.5 GB	Q8_0	Cómodo
136 tok/s 82–218 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	14.5 GB	Q8_0	Cómodo
136 tok/s 82–218 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	14.5 GB	Q8_0	Cómodo
136 tok/s 82–218 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	14.5 GB	Q8_0	Cómodo
132 tok/s 79–211 · baja confianza	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.0 GB	Q3_K_M	Ajustado
129 tok/s 78–207 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	14.5 GB	Q8_0	Cómodo
118 tok/s 71–189 · baja confianza	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.5 GB	Q4_K_M	Ajustado
110 tok/s 66–177 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	14.5 GB	Q8_0	Cómodo
110 tok/s 66–177 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	14.5 GB	Q8_0	Cómodo
110 tok/s 66–177 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	14.5 GB	Q8_0	Cómodo
110 tok/s 66–177 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	14.5 GB	Q8_0	Cómodo
110 tok/s 66–177 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	14.5 GB	Q8_0	Cómodo
84.0 tok/s 50–134 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	14.5 GB	Q8_0	Cómodo
84.0 tok/s 50–134 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	14.5 GB	Q8_0	Cómodo
70.0 tok/s 42–112 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	14.5 GB	Q8_0	Cómodo
68.5 tok/s 41–110 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	14.5 GB	Q8_0	Cómodo
68.1 tok/s 41–109 · baja confianza	RTX A5000-8Q NVIDIA	8 GB	768 GB/s	Apr 2021	7.0 GB	Q3_K_M	Ajustado
67.0 tok/s 40–107 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	14.5 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: EleutherAI
Tipo de Organización: Research collective
País: United States of America
Publicado: 4 June 2023
Autores: Hyunwoong Ko, Kichang Yang, Minho Ryu, Taekyoon Choi, Seungmu Yang, Jiwung Hyun, Sungho Park, Kyubyong Park

Lo que hace

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

Dominio: Language
Tarea: Translation, Language modeling/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: 12.9B
Datos de entrenamiento: 95,793,000,000 tokens
Tamaño de lote: 554,817

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: 1.3 × 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
Chips utilizados: 256
Consumo de energía: 203.9 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 (unrestricted)

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
Citas: 35

Fuentes

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

Referencia: A Technical Report for Polyglot-Ko: Open-Source Large-Scale Korean Language Models
Última actualización: 25 May 2026

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan Polyglot-Ko-12.8B

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 Polyglot-Ko-12.8B

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

Xeon Phi 5110P

Memoria necesaria

7.0 GB

Más rápido

263 tok/s

Polyglot-Ko-12.8B llega a un recuento de parámetros de 12.9B. 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.

La tarjeta más pequeña que lo sostiene es Xeon Phi 5110P, con una capacidad de memoria de 8 GB, ejecutándolo a una compresión de Q3_K_M y produciendo alrededor 18.4 tokens por segundo

Lo más rápido que calculamos para ello es B200, generando aproximadamente 263 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

De dónde vino

Polyglot-Ko-12.8B fue publicado por EleutherAI, en el país registrado como United States of America, durante June 2023. La categoría en la que se encuentra el editor es research collective.

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

Debido a que sus pesos fueron liberados, nada sobre ejecutar el modelo depende de un proveedor que permanezca disponible — es tuyo una vez descargado.

Entendiendo las velocidades

El resultado mediano es alrededor de 21.4 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.

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.

Entrenamiento y procedencia

Entrenarlo tomó un presupuesto de computación de aproximadamente 1.3 × 10²² FLOP, en hardware registrado como NVIDIA A100. 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 95,793,000,000 tokens de texto

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para Polyglot-Ko-12.8B

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

Cada tarjeta aquí ha sido verificada contra Polyglot-Ko-12.8B, necesitando alrededor 7.0 GB a una compresión de Q3_K_M. Ninguna cantidad de potencia de procesamiento compensa una CARD que no puede sostenerla.
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. Polyglot-Ko-12.8B.
03

Decide cuánto compresión aceptarás

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

La velocidad de ordenación es efectivamente un ordenamiento por ancho de banda de GPU. Polyglot-Ko-12.8B. 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 263 tok/s
05

Mira el margen, no solo la compatibilidad.

Un ajuste apretado se ejecuta, pero no deja nada de sobra para una conversación más larga, en el caso de Polyglot-Ko-12.8B. 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

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. Polyglot-Ko-12.8B.

Respuestas

Polyglot-Ko-12.8B — preguntas comunes

Polyglot-Ko-12.8B— ¿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.

Polyglot-Ko-12.8B— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 1.3 × 10²² FLOP, en hardware registrado como NVIDIA A100. 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.

Polyglot-Ko-12.8B— ¿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 3.1 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

Polyglot-Ko-12.8B— ¿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.

Polyglot-Ko-12.8B— ¿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.

Polyglot-Ko-12.8B— ¿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: 158–420 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.

Polyglot-Ko-12.8B— ¿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 7.0 GB, y produce aproximadamente 18.4 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 509.

Polyglot-Ko-12.8B— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 263 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.

Polyglot-Ko-12.8B— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 7.0 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.

Polyglot-Ko-12.8B— ¿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 7.0 GB y generando aproximadamente 132 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Polyglot-Ko-12.8B— ¿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 10.0 GB y generando aproximadamente 53.5 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Polyglot-Ko-12.8B— ¿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 11.5 GB y generando aproximadamente 53.9 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Polyglot-Ko-12.8B— ¿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 14.5 GB y generando aproximadamente 44.0 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Polyglot-Ko-12.8B— ¿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.

Polyglot-Ko-12.8B— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 12.9B. 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.

Polyglot-Ko-12.8B— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por EleutherAI, basado en United States of America, una organización categorizada como research collective.

Polyglot-Ko-12.8B— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en June 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.

Polyglot-Ko-12.8B— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de translation, Language modeling/generation. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 25 May 2026

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