SEA-LION V3 Llama3.1 8B calculadora TPS

Abre pesos AI Singapore 8B parámetros December 2024

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? SEA-LION V3 Llama3.1 8B?

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: AI Singapore
Tipo de Organización: Government
País: Singapore
Publicado: 19 December 2024
Autores: AI Singapore

Lo que hace

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

Dominio: Language
Tarea: Question answering, Chat, Language modeling/generation
Enfoque: Self-supervised learning
Modelo base: Llama 3.1-8B
Formato numérico: BF16

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: 200,000,000,000 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.

Cómputo de entrenamiento: 1.2 × 10²⁴ FLOP
Cómo se estableció: Hardware,Operation counting
Computación de ajuste fino: 9.4 × 10²¹ FLOP

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 H200 SXM
Chips utilizados: 64
Tiempo de reloj: 136 hours
Consumo de energía: 88.1 kW

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: Open source
Hugging Face: aisingapore

Cómo está clasificado

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

Probablemente por encima de 10²³ FLOP: Yes
Confianza de registro: Confident

Fuentes

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

Referencia: SEA-LION V3
Última actualización: 28 November 2025

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan SEA-LION V3 Llama3.1 8B

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 SEA-LION V3 Llama3.1 8B

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

Requisitos de hardware en la práctica

Mínima tarjeta

Quadro 6000

Memoria necesaria

5.1 GB

Más rápido

424 tok/s

SEA-LION V3 Llama3.1 8B 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.

El punto de entrada es 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

En el otro extremo se encuentra B200, generando aproximadamente 424 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Qué es este modelo

SEA-LION V3 Llama3.1 8B fue publicado por AI Singapore, en el país registrado como Singapore, durante December 2024. La organización editora está clasificada como government.

Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de question answering, Chat, Language modeling/generation.

En lugar de ser entrenado desde cero, se deriva de Llama 3.1-8B. Esa es la forma habitual en que se produce un modelo especializado.

Los PESOS están publicados, por lo que se puede descargar y ejecutar en su propio HARDWARE indefinidamente, SIN CONEXIÓN, sin cuenta adjunta. En Hugging Face está publicado bajo la organización aisingapore.

Qué decide la velocidad

El resultado mediano es alrededor de 23.8 tokens por segundo. Produciendo texto más rápido de lo que la mayoría de las personas lo leen. 551 de ellos.

Siendo denso, lee todo de sí mismo por token, razón por la cual el orden según velocidad a continuación sigue tan de cerca el orden por ancho de banda de memoria.

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

Qué se necesitó para construirlo

Entrenarlo tomó un presupuesto de computación de aproximadamente 1.2 × 10²⁴ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA H200 SXM. 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 200,000,000,000 tokens de texto

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para SEA-LION V3 Llama3.1 8B

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 SEA-LION V3 Llama3.1 8B, necesitando alrededor 5.1 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.

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 SEA-LION V3 Llama3.1 8B.
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 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.

La velocidad de ordenación es efectivamente un ordenamiento por ancho de banda de GPU. SEA-LION V3 Llama3.1 8B. 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

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 SEA-LION V3 Llama3.1 8B. 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.

Cada página de tarjeta repite este barrido para cada modelo que tenemos, respondiendo a qué más es bueno el hardware más allá de SEA-LION V3 Llama3.1 8B.

Respuestas

SEA-LION V3 Llama3.1 8B — preguntas comunes

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por AI Singapore, basado en Singapore, una organización categorizada como government.

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en December 2024. 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.

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— ¿Para qué se utiliza?

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

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— ¿Dónde puedo descargarlo?

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

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 1.2 × 10²⁴ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA H200 SXM. 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.

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— ¿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. 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.

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— ¿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.

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— ¿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.

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— ¿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: 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.

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— ¿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.

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— ¿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.

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— ¿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.

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— ¿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.

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— ¿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.

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— ¿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.

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— ¿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.

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— ¿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.

SEA-LION V3 Llama3.1 8B— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 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.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

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