T0-XXL calculadora TPS

Abre pesos Hugging Face,Brown University 11B parámetros October 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

509 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

Xeon Phi 5110P

8 GB · IQ4_XS · 19.7 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

308 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? T0-XXL?

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
308 tok/s 185–493 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	12.5 GB	Q8_0	Cómodo
308 tok/s 185–493 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	12.5 GB	Q8_0	Cómodo
246 tok/s 148–394 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	12.5 GB	Q8_0	Cómodo
246 tok/s 148–394 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	12.5 GB	Q8_0	Cómodo
197 tok/s 118–315 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	12.5 GB	Q8_0	Cómodo
188 tok/s 113–301 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	12.5 GB	Q8_0	Cómodo
188 tok/s 113–301 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	12.5 GB	Q8_0	Cómodo
180 tok/s 108–288 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	12.5 GB	Q8_0	Cómodo
160 tok/s 96–256 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	12.5 GB	Q8_0	Cómodo
160 tok/s 96–256 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	12.5 GB	Q8_0	Cómodo
160 tok/s 96–256 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	12.5 GB	Q8_0	Cómodo
152 tok/s 91–243 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	12.5 GB	Q8_0	Cómodo
141 tok/s 85–225 · baja confianza	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.7 GB	IQ4_XS	Ajustado
129 tok/s 78–207 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.5 GB	Q8_0	Cómodo
129 tok/s 78–207 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	12.5 GB	Q8_0	Cómodo
129 tok/s 78–207 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.5 GB	Q8_0	Cómodo
129 tok/s 78–207 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.5 GB	Q8_0	Cómodo
129 tok/s 78–207 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.5 GB	Q8_0	Cómodo
107 tok/s 64–172 · baja confianza	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.6 GB	Q5_K_M	Ajustado
98.5 tok/s 59–158 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	12.5 GB	Q8_0	Cómodo
98.5 tok/s 59–158 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	12.5 GB	Q8_0	Cómodo
82.1 tok/s 49–131 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	12.5 GB	Q8_0	Cómodo
80.3 tok/s 48–129 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	12.5 GB	Q8_0	Cómodo
78.6 tok/s 47–126 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	12.5 GB	Q8_0	Cómodo
78.6 tok/s 47–126 · baja confianza	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	12.5 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: Hugging Face,Brown University
Tipo de Organización: Industry,Academia
País: United States of America
Publicado: 15 October 2021
Autores: Victor Sanh, Albert Webson, Colin Raffel, Stephen H. Bach, Lintang Sutawika, Zaid Alyafeai, Antoine Chaffin, Arnaud Stiegler, Teven Le Scao, Arun Raja, Manan Dey, M Saiful Bari, Canwen Xu, Urmish Thakker, Shanya Sharma, Eliza Szczechla, Taewoon Kim, Gunjan Chhablani, Nihal V. Nayak, Debajyoti Datta, Jonathan Chang, Mike Tian-Jian Jiang, Han Wang, Matteo Manica, Sheng Shen, Zheng-Xin Yong, Harshit…

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
Modelo base: T5-11B

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: 11B
Datos de entrenamiento: 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: 9.2 × 10²⁰ FLOP
Cómo se estableció: 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: Google TPU v3
Chips utilizados: 256
Horas de chip: 69,120
Tiempo de reloj: 27 hours
Consumo de energía: 232.4 kW
Costo de cómputo: $11,672

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: 1,988

Fuentes

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

Referencia: Multitask Prompted Training Enables Zero-Shot Task Generalization
Última actualización: 25 May 2026

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan T0-XXL

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 T0-XXL

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

6.7 GB

Más rápido

308 tok/s

T0-XXL llega a un recuento de parámetros de 11B. 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 IQ4_XS y produciendo alrededor 19.7 tokens por segundo

Gama alta es B200, generando aproximadamente 308 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Fondo

T0-XXL fue publicado por Hugging Face,Brown University, en el país registrado como United States of America, durante October 2021. Sale de una organización categorizada como industry,Academia.

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

En lugar de ser entrenado desde cero, se deriva de T5-11B. Esa es la forma habitual en que se produce un modelo especializado.

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

Leyendo las cifras de rendimiento

El resultado mediano es alrededor de 21.2 tokens por segundo. Excediendo velocidad de lectura directamente: 460 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 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.

Entrenamiento y procedencia

Entrenarlo tomó un presupuesto de computación de aproximadamente 9.2 × 10²⁰ FLOP, en hardware registrado como Google TPU v3. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para T0-XXL

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.

Cada tarjeta aquí ha sido verificada contra T0-XXL, necesitando alrededor 6.7 GB a una compresión de IQ4_XS. La capacidad es la puerta: una tarjeta o la sostiene o no la sostiene.
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. T0-XXL.
03

Establecer un umbral de calidad

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

Ordenar por velocidad

La velocidad de ordenación es efectivamente un ordenamiento por ancho de banda de GPU. T0-XXL. 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 308 tok/s
05

Lee la columna de ajuste al final

La columna de ajuste separa las TARJETAS que apenas lo gestionan de aquellas con espacio de sobra, en el caso de T0-XXL. 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 T0-XXL.

Respuestas

T0-XXL — preguntas comunes

T0-XXL— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 9.2 × 10²⁰ FLOP, en hardware registrado como Google TPU v3. 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.

T0-XXL— ¿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 2.0 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

T0-XXL— ¿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: 509. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

T0-XXL— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Cada tarjeta se muestra ejecutando la copia menos comprimida que puede contener. El número de niveles de compresión distintos entre las tarjetas que lo soportan: 4. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

T0-XXL— ¿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: 185–493 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.

T0-XXL— ¿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 IQ4_XS usando alrededor 6.7 GB, y produce aproximadamente 19.7 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 509.

T0-XXL— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 308 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: 460.

T0-XXL— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 6.7 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.

T0-XXL— ¿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 IQ4_XS, usando alrededor 6.7 GB y generando aproximadamente 141 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

T0-XXL— ¿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 9.9 GB y generando aproximadamente 51.0 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

T0-XXL— ¿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 12.5 GB y generando aproximadamente 43.5 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

T0-XXL— ¿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 12.5 GB y generando aproximadamente 51.6 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

T0-XXL— ¿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.

T0-XXL— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 11B. "Unless specified otherwise, we use the XXL version which has 11B 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.

T0-XXL— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Hugging Face,Brown University, basado en United States of America, una organización categorizada como industry,Academia.

T0-XXL— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en October 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.

T0-XXL— ¿Para qué se utiliza?

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

T0-XXL— ¿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.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 25 May 2026

La otra dirección

¿Mirándolo desde el otro lado?

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