Deephermes 3 Llama 3 8B Preview calculadora TPS

Abre pesos Nous Research 8B parámetros February 2025

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

582 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

Quadro 6000

6 GB · Q3_K_M · 17.4 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

424 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Deephermes 3 Llama 3 8B Preview?

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.

582 las tarjetas coinciden

Calculando

					Necesita	Cuantización	Ajustar
424 tok/s 360–508	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	9.8 GB	Q8_0	Cómodo
424 tok/s 360–508	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	9.8 GB	Q8_0	Cómodo
338 tok/s 203–541 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.8 GB	Q8_0	Cómodo
338 tok/s 203–541 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.8 GB	Q8_0	Cómodo
270 tok/s 162–433 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	9.8 GB	Q8_0	Cómodo
259 tok/s 220–311	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.8 GB	Q8_0	Cómodo
259 tok/s 220–311	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.8 GB	Q8_0	Cómodo
248 tok/s 149–396 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	9.8 GB	Q8_0	Cómodo
220 tok/s 132–352 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.8 GB	Q8_0	Cómodo
220 tok/s 132–352 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.8 GB	Q8_0	Cómodo
220 tok/s 132–352 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.8 GB	Q8_0	Cómodo
209 tok/s 177–250	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	9.8 GB	Q8_0	Cómodo
178 tok/s 151–213	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.8 GB	Q8_0	Cómodo
178 tok/s 151–213	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	9.8 GB	Q8_0	Cómodo
178 tok/s 151–213	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.8 GB	Q8_0	Cómodo
178 tok/s 151–213	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.8 GB	Q8_0	Cómodo
178 tok/s 151–213	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.8 GB	Q8_0	Cómodo
141 tok/s 120–169	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.0 GB	Q5_K_M	Ajustado
135 tok/s 81–217 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.8 GB	Q8_0	Cómodo
135 tok/s 81–217 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.8 GB	Q8_0	Cómodo
120 tok/s 102–144	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	7.9 GB	Q6_K	Ajustado
113 tok/s 68–181 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	9.8 GB	Q8_0	Cómodo
110 tok/s 66–177 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	9.8 GB	Q8_0	Cómodo
108 tok/s 92–130	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	9.8 GB	Q8_0	Cómodo
108 tok/s 92–130	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	9.8 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: Nous Research
Tipo de Organización: Industry
País: United States of America
Publicado: 14 February 2025
Autores: Teknium, Roger Jin, Chen Guang, Jai Suphavadeeprasit, Jeffrey Quesnelle

Lo que hace

Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.

Dominio: Language
Tarea: Mathematical reasoning, Quantitative reasoning, Language modeling/generation, Question answering
Modelo base: Llama 3.1-8B

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: 8B
Datos de entrenamiento: 1,500,000,000 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.

Cómo se estableció: Operation counting
Computación de ajuste fino: 7.2 × 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 (restricted use)
Código de entrenamiento: Unreleased
Hugging Face: NousResearch

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: Speculative

Fuentes

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

Referencia: ‘Personalized, unrestricted’ AI lab Nous Research launches first toggle-on reasoning model: DeepHermes-3
Última actualización: 28 November 2025

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan Deephermes 3 Llama 3 8B Preview

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 Deephermes 3 Llama 3 8B Preview

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

Quadro 6000

Memoria necesaria

5.1 GB

Más rápido

424 tok/s

Deephermes 3 Llama 3 8B Preview llega a un recuento de parámetros de 8B. 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: 582.

En el extremo bajo, se maneja por Quadro 6000, con una capacidad de memoria de 6 GB, ejecutándolo a una compresión de Q3_K_M y produciendo alrededor 17.4 tokens por segundo

Gama alta es B200, generando aproximadamente 424 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

De dónde vino

Deephermes 3 Llama 3 8B Preview fue publicado por Nous Research, en el país registrado como United States of America, durante February 2025. La categoría en la que se encuentra el editor es industry.

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

Su punto de partida fue un modelo base existente, Llama 3.1-8B. Por eso comparte la forma y el tamaño general del modelo base.

Debido a que sus pesos fueron liberados, nada sobre ejecutar el modelo depende de un proveedor que permanezca disponible — es tuyo una vez descargado. En Hugging Face está publicado bajo la organización NousResearch.

Entendiendo las velocidades

La mitad de las tarjetas que lo sostienen gestionan más de 23.8 tokens por segundo. Produciendo texto más rápido de lo que la mayoría de las personas lo leen. 551 de ellos.

Cada peso participa en cada token aquí, por lo que el ancho de banda es la historia completa: el ranking a continuación es efectivamente un ranking de rendimiento de memoria.

Debido a que la arquitectura está registrada, la columna de memoria se deriva en lugar de estimarse.

Qué se necesitó para construirlo

El entrenamiento consumió un corpus de alrededor de 1,500,000,000 tokens de texto

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para Deephermes 3 Llama 3 8B Preview

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.

La tabla enumera cada tarjeta capaz de contener Deephermes 3 Llama 3 8B Preview, necesitando alrededor 5.1 GB a una compresión de Q3_K_M. Ninguna cantidad de potencia de procesamiento compensa una CARD que no puede sostenerla.
02

Decide cuánto duran tus conversaciones.

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 Deephermes 3 Llama 3 8B Preview.
03

Establecer un umbral de calidad

Cada tarjeta ejecuta la copia menos comprimida que puede contener., 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 Deephermes 3 Llama 3 8B Preview. 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 424 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 Deephermes 3 Llama 3 8B Preview. 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

Abre la tarjeta que has elegido.

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. Deephermes 3 Llama 3 8B Preview.

Respuestas

Deephermes 3 Llama 3 8B Preview — preguntas comunes

Deephermes 3 Llama 3 8B Preview— ¿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: 360–508 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.

Deephermes 3 Llama 3 8B Preview— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es Quadro 6000, con una capacidad de memoria de 6 GB. Funciona el modelo a una compresión de Q3_K_M usando alrededor 5.1 GB, y produce aproximadamente 17.4 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 582.

Deephermes 3 Llama 3 8B Preview— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 424 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: 551.

Deephermes 3 Llama 3 8B Preview— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 5.1 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.

Deephermes 3 Llama 3 8B Preview— ¿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 Q5_K_M, usando alrededor 7.0 GB y generando aproximadamente 141 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Deephermes 3 Llama 3 8B Preview— ¿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 9.8 GB y generando aproximadamente 48.3 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Deephermes 3 Llama 3 8B Preview— ¿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 9.8 GB y generando aproximadamente 59.8 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Deephermes 3 Llama 3 8B Preview— ¿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 9.8 GB y generando aproximadamente 70.9 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Deephermes 3 Llama 3 8B Preview— ¿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.

Deephermes 3 Llama 3 8B Preview— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 8B. 8B. 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.

Deephermes 3 Llama 3 8B Preview— ¿Quién lo creó?

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

Deephermes 3 Llama 3 8B Preview— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en February 2025.

Deephermes 3 Llama 3 8B Preview— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de mathematical reasoning, Quantitative reasoning, Language modeling/generation, Question answering. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.

Deephermes 3 Llama 3 8B Preview— ¿Dónde puedo descargarlo?

Sus pesos están publicados en Hugging Face, bajo la organización NousResearch. No alojamos archivos de modelo — este sitio calcula qué hardware se necesita para ejecutarlos.

Deephermes 3 Llama 3 8B Preview— ¿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 1.5 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

Deephermes 3 Llama 3 8B Preview— ¿Correrían dos GPUS más rápido?

La capacidad se suma entre las tarjetas; el rendimiento no. El número de tarjetas que ya lo tienen por sí solas: 582. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

Deephermes 3 Llama 3 8B Preview— ¿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.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

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