Pythia-12b calculadora TPS

Abre pesos EleutherAI,Booz Allen Hamilton, McLean,University of Cambridge,Indraprastha Institute of Information Technology Delhi,Stability AI,datasaur.ai,University of Amsterdam 12B parámetros April 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 · 19.8 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

282 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Pythia-12b?

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
282 tok/s 169–452 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	13.5 GB	Q8_0	Cómodo
282 tok/s 169–452 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	13.5 GB	Q8_0	Cómodo
225 tok/s 135–361 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	13.5 GB	Q8_0	Cómodo
225 tok/s 135–361 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	13.5 GB	Q8_0	Cómodo
180 tok/s 108–289 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	13.5 GB	Q8_0	Cómodo
173 tok/s 104–276 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	13.5 GB	Q8_0	Cómodo
173 tok/s 104–276 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	13.5 GB	Q8_0	Cómodo
165 tok/s 99–264 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	13.5 GB	Q8_0	Cómodo
147 tok/s 88–235 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	13.5 GB	Q8_0	Cómodo
147 tok/s 88–235 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	13.5 GB	Q8_0	Cómodo
147 tok/s 88–235 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	13.5 GB	Q8_0	Cómodo
142 tok/s 85–227 · baja confianza	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.6 GB	Q3_K_M	Ajustado
139 tok/s 83–222 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	13.5 GB	Q8_0	Cómodo
127 tok/s 76–203 · baja confianza	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.0 GB	Q4_K_M	Ajustado
119 tok/s 71–190 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	13.5 GB	Q8_0	Cómodo
119 tok/s 71–190 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	13.5 GB	Q8_0	Cómodo
119 tok/s 71–190 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	13.5 GB	Q8_0	Cómodo
119 tok/s 71–190 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	13.5 GB	Q8_0	Cómodo
119 tok/s 71–190 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	13.5 GB	Q8_0	Cómodo
90.3 tok/s 54–144 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	13.5 GB	Q8_0	Cómodo
90.3 tok/s 54–144 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	13.5 GB	Q8_0	Cómodo
75.3 tok/s 45–120 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	13.5 GB	Q8_0	Cómodo
73.6 tok/s 44–118 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	13.5 GB	Q8_0	Cómodo
73.1 tok/s 44–117 · baja confianza	RTX A5000-8Q NVIDIA	8 GB	768 GB/s	Apr 2021	6.6 GB	Q3_K_M	Ajustado
72.0 tok/s 43–115 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	13.5 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,Booz Allen Hamilton, McLean,University of Cambridge,Indraprastha Institute of Information Technology Delhi,Stability AI,datasaur.ai,University of Amsterdam
Tipo de Organización: Research collective,Industry,Academia,Academia,Industry,Industry,Academia
País: United States of America, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, India, Netherlands
Publicado: 3 April 2023
Autores: Stella Biderman, Hailey Schoelkopf, Quentin Anthony, Herbie Bradley, Kyle O'Brien, Eric Hallahan, Mohammad Aflah Khan, Shivanshu Purohit, USVSN Sai Prashanth, Edward Raff, Aviya Skowron, Lintang Sutawika, Oskar van der Wal

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

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: 12B
Datos de entrenamiento: 299,892,736,000 tokens
Épocas: 1
Tamaño de lote: 2,097,152

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: 2.2 × 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
Horas de chip: 72,300
Utilización de hardware: MFU 26.6%
Consumo de energía: 204.1 kW
Proveedor de nube: Amazon Web Services
Centro de datos: AWS US East

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.

Confianza de registro: Confident
Citas: 1,862
Datos de referencia: Pythia-12b

Fuentes

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

Referencia: Pythia: A Suite for Analyzing Large Language Models Across Training and Scaling
Última actualización: 25 May 2026

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan Pythia-12b

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 Pythia-12b

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

Requisitos de hardware en la práctica

Mínima tarjeta

Xeon Phi 5110P

Memoria necesaria

6.6 GB

Más rápido

282 tok/s

Pythia-12b llega a un recuento de parámetros de 12B. 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 punto de entrada es Xeon Phi 5110P, con una capacidad de memoria de 8 GB, ejecutándolo a una compresión de Q3_K_M y produciendo alrededor 19.8 tokens por segundo

El resultado más rápido proviene de B200, generando aproximadamente 282 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Fondo

Pythia-12b fue publicado por EleutherAI,Booz Allen Hamilton, McLean,University of Cambridge,Indraprastha Institute of Information Technology Delhi,Stability AI,datasaur.ai,University of Amsterdam, en el país registrado como United States of America, durante April 2023. La organización editora está clasificada como research collective,Industry,Academia,Academia,Industry,Industry,Academia.

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

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

Leyendo las cifras de rendimiento

El resultado mediano es alrededor de 20.8 tokens por segundo. Excediendo velocidad de lectura directamente: 455 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 2.2 × 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.

El conjunto de entrenamiento se ejecutó a aproximadamente 299,892,736,000 tokens de texto

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para Pythia-12b

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 Pythia-12b, necesitando alrededor 6.6 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.

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. Pythia-12b.
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

Clasifica por rendimiento en lugar de la hoja de especificaciones.

La velocidad de ordenación es efectivamente un ordenamiento por ancho de banda de GPU. Pythia-12b. 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 282 tok/s
05

Verifica el veredicto de ajuste antes de comprar

Tight significa que se carga y funciona sin espacio para aumentar el contexto más tarde, en el caso de Pythia-12b. 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

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. Pythia-12b.

Respuestas

Pythia-12b — preguntas comunes

Pythia-12b— ¿Para qué se utiliza?

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

Pythia-12b— ¿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.

Pythia-12b— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 2.2 × 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.

Pythia-12b— ¿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 2.6 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

Pythia-12b— ¿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.

Pythia-12b— ¿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.

Pythia-12b— ¿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: 169–452 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.

Pythia-12b— ¿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 6.6 GB, y produce aproximadamente 19.8 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 509.

Pythia-12b— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 282 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: 455.

Pythia-12b— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 6.6 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.

Pythia-12b— ¿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 6.6 GB y generando aproximadamente 142 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Pythia-12b— ¿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 Q6_K, usando alrededor 10.8 GB y generando aproximadamente 46.8 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Pythia-12b— ¿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 13.5 GB y generando aproximadamente 39.9 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Pythia-12b— ¿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 13.5 GB y generando aproximadamente 47.3 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Pythia-12b— ¿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.

Pythia-12b— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 12B. See Table 1 for non-embedding 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.

Pythia-12b— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por EleutherAI,Booz Allen Hamilton, McLean,University of Cambridge,Indraprastha Institute of Information Technology Delhi,Stability AI,datasaur.ai,University of Amsterdam, basado en United States of America, una organización categorizada como research collective,Industry,Academia,Academia,Industry,Industry,Academia.

Pythia-12b— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en April 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.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 25 May 2026

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