Segatron XL base, M=384 calculadora TPS

Abre pesos University of Waterloo,RSVP.ai,Peking University 257M parámetros April 2020

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

818 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 143 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

13,184 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Segatron XL base, M=384?

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.

818 las tarjetas coinciden

Calculando

					Necesita	Cuantización	Ajustar
13,184 tok/s 7,910–21,094 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
13,184 tok/s 7,910–21,094 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
10,528 tok/s 6,317–16,844 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
10,528 tok/s 6,317–16,844 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
8,420 tok/s 5,052–13,471 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
8,059 tok/s 4,835–12,894 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
8,059 tok/s 4,835–12,894 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
7,713 tok/s 4,628–12,340 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
6,845 tok/s 4,107–10,952 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
6,845 tok/s 4,107–10,952 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
6,845 tok/s 4,107–10,952 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
6,493 tok/s 3,896–10,389 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
5,537 tok/s 3,322–8,860 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
5,537 tok/s 3,322–8,860 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
5,537 tok/s 3,322–8,860 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
5,537 tok/s 3,322–8,860 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
5,537 tok/s 3,322–8,860 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
4,216 tok/s 2,530–6,746 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
4,216 tok/s 2,530–6,746 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
3,513 tok/s 2,108–5,622 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
3,439 tok/s 2,063–5,502 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
3,362 tok/s 2,017–5,379 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
3,362 tok/s 2,017–5,379 · baja confianza	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
3,362 tok/s 2,017–5,379 · baja confianza	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
3,362 tok/s 2,017–5,379 · baja confianza	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.0 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: University of Waterloo,RSVP.ai,Peking University
Tipo de Organización: Academia,Industry,Academia
País: Canada, China
Publicado: 30 April 2020
Autores: He Bai, Peng Shi, Jimmy Lin, Yuqing Xie, Luchen Tan, Kun Xiong, Wen Gao, Ming 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: Language modeling

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: 257M
Datos de entrenamiento: tokens
Épocas: 18.64

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: 2.7 × 10¹⁹ FLOP

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: Open (non-commercial)

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
Datos de referencia: Segatron XL base, M=384

Fuentes

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

Referencia: Segatron: Segment-Aware Transformer for Language Modeling and Understanding
Última actualización: 28 November 2025

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan Segatron XL base, M=384

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 Segatron XL base, M=384

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 C1080

Memoria necesaria

1.0 GB

Más rápido

13,184 tok/s

Segatron XL base, M=384 llega a un recuento de parámetros de 257M. 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: 818.

La tarjeta más pequeña que lo sostiene es Tesla C1080, con una capacidad de memoria de 4 GB, ejecutándolo a una compresión de Q8_0 y produciendo alrededor 143 tokens por segundo

En el otro extremo se encuentra B200, generando aproximadamente 13,184 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Acerca de este modelo

Segatron XL base, M=384 fue publicado por University of Waterloo,RSVP.ai,Peking University, en el país registrado como Canada, durante April 2020. La organización editora está clasificada como academia,Industry,Academia.

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

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

El resultado mediano es alrededor de 370.2 tokens por segundo. Excediendo velocidad de lectura directamente: 818 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.

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.

Cómo fue entrenado

Entrenarlo tomó un presupuesto de computación de aproximadamente 2.7 × 10¹⁹ FLOP. 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 Segatron XL base, M=384

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.

Empieza desde lo que realmente necesita, que es el requerimiento de Segatron XL base, M=384, necesitando alrededor 1.0 GB a una compresión de Q8_0. Ninguna cantidad de potencia de procesamiento compensa una CARD que no puede sostenerla.
02

Establece la longitud de contexto en la que trabajarás.

Las conversaciones más largas consumen memoria además de lo que los pesos necesitan. Mueve el control deslizante a tu longitud de trabajo real antes de confiar en cualquier fila para Segatron XL base, M=384.
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 Q8_0 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

Compara tokens por segundo, no especificaciones

Ordenar por velocidad para ver cómo se clasifican las tarjetas por Segatron XL base, M=384. 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 13,184 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 Segatron XL base, M=384. 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

Cada página de tarjeta repite este barrido para cada modelo que tenemos, respondiendo a qué más es bueno el hardware más allá de Segatron XL base, M=384.

Respuestas

Segatron XL base, M=384 — preguntas comunes

Segatron XL base, M=384— ¿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.

Segatron XL base, M=384— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 257M. 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.

Segatron XL base, M=384— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por University of Waterloo,RSVP.ai,Peking University, basado en Canada, una organización categorizada como academia,Industry,Academia.

Segatron XL base, M=384— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en April 2020. 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.

Segatron XL base, M=384— ¿Para qué se utiliza?

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

Segatron XL base, M=384— ¿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.

Segatron XL base, M=384— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 2.7 × 10¹⁹ FLOP. 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.

Segatron XL base, M=384— ¿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. Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

Segatron XL base, M=384— ¿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: 818. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

Segatron XL base, M=384— ¿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: 1. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

Segatron XL base, M=384— ¿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: 7,910–21,094 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.

Segatron XL base, M=384— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es Tesla C1080, con una capacidad de memoria de 4 GB. Funciona el modelo a una compresión de Q8_0 usando alrededor 1.0 GB, y produce aproximadamente 143 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 818.

Segatron XL base, M=384— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 13,184 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: 818.

Segatron XL base, M=384— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 1.0 GB a una compresión de Q8_0, 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.

Segatron XL base, M=384— ¿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 Q8_0, usando alrededor 1.0 GB y generando aproximadamente 2,455 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Segatron XL base, M=384— ¿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 1.0 GB y generando aproximadamente 1,504 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Segatron XL base, M=384— ¿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 1.0 GB y generando aproximadamente 1,862 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Segatron XL base, M=384— ¿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 1.0 GB y generando aproximadamente 2,208 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

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