Typhoon2-Audio calculadora TPS

Abre pesos Typhoon / SCB 10X 9.7B 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

509 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

Xeon Phi 5110P

8 GB · Q4_K_M · 21.0 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

350 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Typhoon2-Audio?

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
350 tok/s 210–560 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	11.1 GB	Q8_0	Cómodo
350 tok/s 210–560 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	11.1 GB	Q8_0	Cómodo
279 tok/s 168–447 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	11.1 GB	Q8_0	Cómodo
279 tok/s 168–447 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	11.1 GB	Q8_0	Cómodo
223 tok/s 134–357 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	11.1 GB	Q8_0	Cómodo
214 tok/s 128–342 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	11.1 GB	Q8_0	Cómodo
214 tok/s 128–342 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	11.1 GB	Q8_0	Cómodo
205 tok/s 123–327 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	11.1 GB	Q8_0	Cómodo
182 tok/s 109–291 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.1 GB	Q8_0	Cómodo
182 tok/s 109–291 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.1 GB	Q8_0	Cómodo
182 tok/s 109–291 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.1 GB	Q8_0	Cómodo
172 tok/s 103–276 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	11.1 GB	Q8_0	Cómodo
150 tok/s 90–241 · baja confianza	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.6 GB	Q4_K_M	Ajustado
147 tok/s 88–235 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.1 GB	Q8_0	Cómodo
147 tok/s 88–235 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	11.1 GB	Q8_0	Cómodo
147 tok/s 88–235 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.1 GB	Q8_0	Cómodo
147 tok/s 88–235 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.1 GB	Q8_0	Cómodo
147 tok/s 88–235 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.1 GB	Q8_0	Cómodo
112 tok/s 67–179 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	11.1 GB	Q8_0	Cómodo
112 tok/s 67–179 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	11.1 GB	Q8_0	Cómodo
99.1 tok/s 59–159 · baja confianza	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.8 GB	Q6_K	Ajustado
93.2 tok/s 56–149 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	11.1 GB	Q8_0	Cómodo
91.2 tok/s 55–146 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	11.1 GB	Q8_0	Cómodo
89.2 tok/s 54–143 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	11.1 GB	Q8_0	Cómodo
89.2 tok/s 54–143 · baja confianza	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	11.1 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: Typhoon / SCB 10X
Tipo de Organización: Industry
País: Thailand
Publicado: 19 December 2024
Autores: Kunat Pipatanakul, Potsawee Manakul, Natapong Nitarach, Warit Sirichotedumrong, Surapon Nonesung, Teetouch Jaknamon, Parinthapat Pengpun, Pittawat Taveekitworachai, Adisai Na-Thalang, Sittipong Sripaisarnmongkol, Krisanapong Jirayoot, Kasima Tharnpipitchai

Lo que hace

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

Dominio: Audio, Language, Speech, Multimodal
Tarea: Language modeling/generation, Speech synthesis, Speech recognition (ASR), Text-to-speech (TTS), Audio generation, Audio question answering, Translation, Speech-to-speech
Modelo base: Llama 3.1 Typhoon 2 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: 9.7B
Datos de entrenamiento: tokens

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: scb10x

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

Fuentes

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

Referencia: Typhoon 2: A Family of Open Text and Multimodal Thai Large Language Models
Última actualización: 28 November 2025

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan Typhoon2-Audio

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 Typhoon2-Audio

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

Xeon Phi 5110P

Memoria necesaria

6.6 GB

Más rápido

350 tok/s

Typhoon2-Audio llega a un recuento de parámetros de 9.7B. 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.

La tarjeta más pequeña que lo sostiene es Xeon Phi 5110P, con una capacidad de memoria de 8 GB, ejecutándolo a una compresión de Q4_K_M y produciendo alrededor 21.0 tokens por segundo

Gama alta es B200, generando aproximadamente 350 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Qué es este modelo

Typhoon2-Audio fue publicado por Typhoon / SCB 10X, en el país registrado como Thailand, durante December 2024. La organización editora está clasificada como industry.

Funciona en el dominio de Audio, Language, Speech, Multimodal, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Speech synthesis, Speech recognition (ASR), Text-to-speech (TTS), Audio generation, Audio question answering, Translation, Speech-to-speech.

En lugar de ser entrenado desde cero, se deriva de Llama 3.1 Typhoon 2 8B. La mayoría de los modelos a esta escala están adaptados de una base existente en lugar de construidos desde cero.

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. En Hugging Face está publicado bajo la organización scb10x.

Qué decide la velocidad

En cada tarjeta que puede ejecutarlo, el medio del rango se sitúa en 22.7 tokens por segundo. Excediendo velocidad de lectura directamente: 471 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.

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.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para Typhoon2-Audio

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 Typhoon2-Audio, necesitando alrededor 6.6 GB a una compresión de Q4_K_M. 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. Typhoon2-Audio.
03

Elige cuán lejos lo comprimirás.

La columna de cuantización varía por tarjeta, porque una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa., alcanzando una compresión de Q4_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

Ordenar por velocidad

Ordenar por velocidad para ver cómo se clasifican las tarjetas por Typhoon2-Audio. 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 350 tok/s
05

Verifica el veredicto de ajuste antes de comprar

Un ajuste apretado se ejecuta, pero no deja nada de sobra para una conversación más larga, en el caso de Typhoon2-Audio. 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. Typhoon2-Audio.

Respuestas

Typhoon2-Audio — preguntas comunes

Typhoon2-Audio— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?

Cada cifra se deriva del ancho de banda de VRAM y del tamaño del modelo, no está basado en benchmarks, por lo que cada una se publica como un rango en lugar de un solo número. Un ejemplo: 210–560 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.

Typhoon2-Audio— ¿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 Q4_K_M usando alrededor 6.6 GB, y produce aproximadamente 21.0 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 509.

Typhoon2-Audio— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 350 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: 471.

Typhoon2-Audio— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 6.6 GB a una compresión de Q4_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.

Typhoon2-Audio— ¿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 Q4_K_M, usando alrededor 6.6 GB y generando aproximadamente 150 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Typhoon2-Audio— ¿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 8.8 GB y generando aproximadamente 58.0 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Typhoon2-Audio— ¿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 11.1 GB y generando aproximadamente 49.4 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Typhoon2-Audio— ¿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 11.1 GB y generando aproximadamente 58.6 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Typhoon2-Audio— ¿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.

Typhoon2-Audio— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 9.7B. Table 26: 9.688B. 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.

Typhoon2-Audio— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Typhoon / SCB 10X, basado en Thailand, una organización categorizada como industry.

Typhoon2-Audio— ¿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.

Typhoon2-Audio— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Audio, Language, Speech, Multimodal, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Speech synthesis, Speech recognition (ASR), Text-to-speech (TTS), Audio generation, Audio question answering, Translation, Speech-to-speech. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.

Typhoon2-Audio— ¿Dónde puedo descargarlo?

Sus pesos están publicados en Hugging Face, bajo la organización scb10x. No alojamos archivos de modelo — este sitio calcula qué hardware se necesita para ejecutarlos.

Typhoon2-Audio— ¿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 1.2 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

Typhoon2-Audio— ¿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.

Typhoon2-Audio— ¿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: 3. 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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