XGLM-7.5B calculadora TPS

Abre pesos Meta AI,Facebook AI Research 7.5B parámetros December 2021

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

589 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

Tesla K20c

5 GB · Q3_K_M · 26.9 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

452 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? XGLM-7.5B?

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.

589 las tarjetas coinciden

Calculando

					Necesita	Cuantización	Ajustar
452 tok/s 271–723 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	8.7 GB	Q8_0	Cómodo
452 tok/s 271–723 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	8.7 GB	Q8_0	Cómodo
361 tok/s 216–577 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.7 GB	Q8_0	Cómodo
361 tok/s 216–577 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.7 GB	Q8_0	Cómodo
289 tok/s 173–462 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	8.7 GB	Q8_0	Cómodo
276 tok/s 166–442 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.7 GB	Q8_0	Cómodo
276 tok/s 166–442 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.7 GB	Q8_0	Cómodo
264 tok/s 159–423 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	8.7 GB	Q8_0	Cómodo
235 tok/s 141–375 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.7 GB	Q8_0	Cómodo
235 tok/s 141–375 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.7 GB	Q8_0	Cómodo
235 tok/s 141–375 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.7 GB	Q8_0	Cómodo
222 tok/s 134–356 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	8.7 GB	Q8_0	Cómodo
190 tok/s 114–304 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.7 GB	Q8_0	Cómodo
190 tok/s 114–304 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	8.7 GB	Q8_0	Cómodo
190 tok/s 114–304 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.7 GB	Q8_0	Cómodo
190 tok/s 114–304 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.7 GB	Q8_0	Cómodo
190 tok/s 114–304 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.7 GB	Q8_0	Cómodo
144 tok/s 87–231 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.7 GB	Q8_0	Cómodo
144 tok/s 87–231 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.7 GB	Q8_0	Cómodo
122 tok/s 73–196 · baja confianza	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.0 GB	Q6_K	Ajustado
120 tok/s 72–193 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	8.7 GB	Q8_0	Cómodo
118 tok/s 71–189 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	8.7 GB	Q8_0	Cómodo
115 tok/s 69–184 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	8.7 GB	Q8_0	Cómodo
115 tok/s 69–184 · baja confianza	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	8.7 GB	Q8_0	Cómodo
115 tok/s 69–184 · baja confianza	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	8.7 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: Meta AI,Facebook AI Research
Tipo de Organización: Industry,Industry
País: United States of America, France
Publicado: 20 December 2021
Autores: Xi Victoria Lin, Todor Mihaylov, Mikel Artetxe, Tianlu Wang, Shuohui Chen, Daniel Simig, Myle Ott, Naman Goyal, Shruti Bhosale, Jingfei Du, Ramakanth Pasunuru, Sam Shleifer, Punit Singh Koura, Vishrav Chaudhary, Brian O'Horo, Jeff Wang, Luke Zettlemoyer, Zornitsa Kozareva, Mona Diab, Veselin Stoyanov, Xian Li

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, Question answering, Language modeling/generation
Enfoque: Self-supervised learning

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: 7.5B
Datos de entrenamiento: 500,000,000,000 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: 2.3 × 10²² FLOP
Cómo se estableció: Operation counting,Hardware

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
Horas de chip: 129,024
Tiempo de reloj: 504 hours (21 days)
Consumo de energía: 206.3 kW
Costo de cómputo: $104,152

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: SOTA improvement
Confianza de registro: Confident
Citas: 381

Fuentes

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

Referencia: Few-shot Learning with Multilingual Language Models
Última actualización: 25 May 2026

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan XGLM-7.5B

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 XGLM-7.5B

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 K20c

Memoria necesaria

4.4 GB

Más rápido

452 tok/s

XGLM-7.5B llega a un recuento de parámetros de 7.5B. 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: 589.

La tarjeta más pequeña que lo sostiene es Tesla K20c, con una capacidad de memoria de 5 GB, ejecutándolo a una compresión de Q3_K_M y produciendo alrededor 26.9 tokens por segundo

Gama alta es B200, generando aproximadamente 452 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Fondo

XGLM-7.5B fue publicado por Meta AI,Facebook AI Research, en el país registrado como United States of America, durante December 2021. La organización editora está clasificada como industry,Industry.

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

Leyendo las cifras de rendimiento

La mitad de las tarjetas que lo sostienen gestionan más de 24.4 tokens por segundo. Produciendo texto más rápido de lo que la mayoría de las personas lo leen. 557 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.

Entrenamiento y procedencia

Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 2.3 × 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 500,000,000,000 tokens de texto

Se rastrea en el conjunto de datos subyacente por una razón en particular: sOTA improvement.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para XGLM-7.5B

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

La tabla enumera cada tarjeta capaz de contener XGLM-7.5B, necesitando alrededor 4.4 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

Decide cuánto duran tus conversaciones.

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. XGLM-7.5B.
03

Elige cuán lejos lo comprimirás.

La compresión es lo que hace que un modelo quepa en tarjetas más pequeñas, a costa de cierta precisión., 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.

El ranking por tokens por segundo sigue el ancho de banda de memoria en lugar de los recuentos de núcleos, para XGLM-7.5B. 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 452 tok/s
05

Lee la columna de ajuste al final

Un ajuste apretado se ejecuta, pero no deja nada de sobra para una conversación más larga, en el caso de XGLM-7.5B. 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. XGLM-7.5B.

Respuestas

XGLM-7.5B — preguntas comunes

XGLM-7.5B— ¿Quién lo creó?

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

XGLM-7.5B— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en December 2021. 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.

XGLM-7.5B— ¿Para qué se utiliza?

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

XGLM-7.5B— ¿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.

XGLM-7.5B— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 2.3 × 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.

XGLM-7.5B— ¿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 1.6 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

XGLM-7.5B— ¿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: 589. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

XGLM-7.5B— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa. El número de niveles de compresión utilizados en las tarjetas que la ejecutan: 4. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

XGLM-7.5B— ¿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: 271–723 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.

XGLM-7.5B— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es Tesla K20c, con una capacidad de memoria de 5 GB. Funciona el modelo a una compresión de Q3_K_M usando alrededor 4.4 GB, y produce aproximadamente 26.9 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 589.

XGLM-7.5B— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 452 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: 557.

XGLM-7.5B— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 4.4 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.

XGLM-7.5B— ¿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 Q6_K, usando alrededor 7.0 GB y generando aproximadamente 122 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

XGLM-7.5B— ¿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 8.7 GB y generando aproximadamente 51.5 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

XGLM-7.5B— ¿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 8.7 GB y generando aproximadamente 63.8 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

XGLM-7.5B— ¿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 8.7 GB y generando aproximadamente 75.7 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

XGLM-7.5B— ¿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.

XGLM-7.5B— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 7.5B. "Our largest model with 7.5 billion parameters sets new state of the art". 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.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 25 May 2026

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