LLaMA-13B calculadora TPS

Abre pesos Meta AI 13B parámetros February 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

306 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

P102-101

10 GB · IQ4_XS · 21.8 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

261 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? LLaMA-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.

306 las tarjetas coinciden

Calculando

					Necesita	Cuantización	Ajustar
261 tok/s 222–313	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	15.4 GB	Q8_0	Cómodo
261 tok/s 222–313	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	15.4 GB	Q8_0	Cómodo
208 tok/s 125–333 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	15.4 GB	Q8_0	Cómodo
208 tok/s 125–333 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	15.4 GB	Q8_0	Cómodo
166 tok/s 100–266 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	15.4 GB	Q8_0	Cómodo
159 tok/s 135–191	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	15.4 GB	Q8_0	Cómodo
159 tok/s 135–191	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	15.4 GB	Q8_0	Cómodo
152 tok/s 91–244 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	15.4 GB	Q8_0	Cómodo
135 tok/s 81–217 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	15.4 GB	Q8_0	Cómodo
135 tok/s 81–217 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	15.4 GB	Q8_0	Cómodo
135 tok/s 81–217 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	15.4 GB	Q8_0	Cómodo
128 tok/s 109–154	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	15.4 GB	Q8_0	Cómodo
125 tok/s 106–150	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.6 GB	IQ4_XS	Ajustado
109 tok/s 93–131	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.4 GB	Q8_0	Cómodo
109 tok/s 93–131	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	15.4 GB	Q8_0	Cómodo
109 tok/s 93–131	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.4 GB	Q8_0	Cómodo
109 tok/s 93–131	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.4 GB	Q8_0	Cómodo
109 tok/s 93–131	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.4 GB	Q8_0	Cómodo
83.4 tok/s 50–133 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	15.4 GB	Q8_0	Cómodo
83.4 tok/s 50–133 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	15.4 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	15.4 GB	Q8_0	Cómodo
68.6 tok/s 58–82	GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA	12 GB	912 GB/s	Jan 2022	9.3 GB	Q4_K_M	Ajustado
68.6 tok/s 58–82	GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA	12 GB	912 GB/s	May 2021	9.3 GB	Q4_K_M	Ajustado
68.0 tok/s 41–109 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	15.4 GB	Q8_0	Cómodo
66.5 tok/s 56–80	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	15.4 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: Meta AI
Tipo de Organización: Industry
País: United States of America
Publicado: 27 February 2023
Autores: Hugo Touvron, Thibaut Lavril, Gautier Izacard, Xavier Martinet, Marie-Anne Lachaux, Timothée Lacroix, Baptiste Rozière, Naman Goyal, Eric Hambro, Faisal Azhar, Aurelien Rodriguez, Armand Joulin, Edouard Grave, Guillaume Lample

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, 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: 13B
Datos de entrenamiento: 1,000,000,000,000 tokens
Épocas: 1
Tamaño de lote: 4,000,000

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: 7.8 × 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
Utilización de hardware: MFU 51.4%
Costo de cómputo: $61,301

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

Cómo está clasificado

Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.

Por qué se rastrea: Highly cited
Confianza de registro: Confident
Citas: 19,926
Datos de referencia: LLaMA-13B

Fuentes

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

Referencia: LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models
Última actualización: 25 May 2026

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan LLaMA-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 LLaMA-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

El lado de hardware

Mínima tarjeta

P102-101

Memoria necesaria

8.6 GB

Más rápido

261 tok/s

LLaMA-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: 306.

En el extremo bajo, se maneja por P102-101, con una capacidad de memoria de 10 GB, ejecutándolo a una compresión de IQ4_XS y produciendo alrededor 21.8 tokens por segundo

Lo más rápido que calculamos para ello es B200, generando aproximadamente 261 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Acerca de este modelo

LLaMA-13B fue publicado por Meta AI, en el país registrado como United States of America, durante February 2023. Sale de una organización categorizada como industry.

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

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

En cada tarjeta que puede ejecutarlo, el medio del rango se sitúa en 24.3 tokens por segundo. Limpiando los diez tokens por segundo que corresponden aproximadamente a la velocidad de lectura: 269 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.

Su disposición de atención está en nuestra base de datos, por lo que las cifras de VRAM se calculan exactamente en lugar de aproximarse.

Entrenamiento y procedencia

Entrenarlo tomó un presupuesto de computación de aproximadamente 7.8 × 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.

El entrenamiento consumió un corpus de alrededor de 1,000,000,000,000 tokens de texto

La razón por la que aparece en este catálogo en absoluto: highly cited.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para LLaMA-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

Lee la cifra de MEMORIA primero

Cada tarjeta aquí ha sido verificada contra LLaMA-13B, necesitando alrededor 8.6 GB a una compresión de IQ4_XS. 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. LLaMA-13B.
03

Establecer un umbral de calidad

Cada tarjeta ejecuta la copia menos comprimida que puede contener., 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.
04

Clasifica por rendimiento en lugar de la hoja de especificaciones.

Ordenar por velocidad para ver cómo se clasifican las tarjetas por LLaMA-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

Lee la columna de ajuste al final

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

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. LLaMA-13B.

Respuestas

LLaMA-13B — preguntas comunes

LLaMA-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: 4. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

LLaMA-13B— ¿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: 222–313 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.

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

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es P102-101, con una capacidad de memoria de 10 GB. Funciona el modelo a una compresión de IQ4_XS usando alrededor 8.6 GB, y produce aproximadamente 21.8 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 306.

LLaMA-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: 269.

LLaMA-13B— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 8.6 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.

LLaMA-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 Q4_K_M, usando alrededor 9.3 GB y generando aproximadamente 68.6 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

LLaMA-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 12.3 GB y generando aproximadamente 53.5 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

LLaMA-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 15.4 GB y generando aproximadamente 43.7 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

LLaMA-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.

LLaMA-13B— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 13B. 13.0B. 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.

LLaMA-13B— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Meta AI, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.

LLaMA-13B— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en February 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.

LLaMA-13B— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling, Code generation. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.

LLaMA-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.

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

El entrenamiento consumió alrededor 7.8 × 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.

LLaMA-13B— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?

En parte. Las capas que no se ajustan se encuentran en la memoria del sistema y funcionan a una fracción de la velocidad, por lo que un modelo mayoritariamente descargado rara vez merece la pena utilizar. El fallo más cercano que calculamos se queda corto por 2.1 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

LLaMA-13B— ¿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: 306. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 25 May 2026

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