Aya Expanse 32B calculadora TPS

Abre pesos Cohere for AI 32.3B parámetros October 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

132 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

RTX A4500

20 GB · Q3_K_M · 22.6 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

105 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Aya Expanse 32B?

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.

132 las tarjetas coinciden

Calculando

					Necesita	Cuantización	Ajustar
105 tok/s 63–168 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	35.3 GB	Q8_0	Cómodo
105 tok/s 63–168 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	35.3 GB	Q8_0	Cómodo
83.8 tok/s 50–134 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	35.3 GB	Q8_0	Cómodo
83.8 tok/s 50–134 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	35.3 GB	Q8_0	Cómodo
67.0 tok/s 40–107 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	35.3 GB	Q8_0	Cómodo
64.1 tok/s 38–103 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	35.3 GB	Q8_0	Cómodo
64.1 tok/s 38–103 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	35.3 GB	Q8_0	Cómodo
61.4 tok/s 37–98 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	35.3 GB	Q8_0	Cómodo
54.5 tok/s 33–87 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	35.3 GB	Q8_0	Cómodo
54.5 tok/s 33–87 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	35.3 GB	Q8_0	Cómodo
54.5 tok/s 33–87 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	35.3 GB	Q8_0	Cómodo
51.7 tok/s 31–83 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	35.3 GB	Q8_0	Cómodo
44.1 tok/s 26–70 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.3 GB	Q8_0	Cómodo
44.1 tok/s 26–70 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	35.3 GB	Q8_0	Cómodo
44.1 tok/s 26–70 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.3 GB	Q8_0	Cómodo
44.1 tok/s 26–70 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.3 GB	Q8_0	Cómodo
44.1 tok/s 26–70 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.3 GB	Q8_0	Cómodo
40.6 tok/s 24–65 · baja confianza	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	20.2 GB	Q4_K_M	Ajustado
36.9 tok/s 22–59 · baja confianza	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	20.2 GB	Q4_K_M	Ajustado
35.6 tok/s 21–57 · baja confianza	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	27.8 GB	Q6_K	Ajustado
35.6 tok/s 21–57 · baja confianza	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	27.8 GB	Q6_K	Ajustado
34.1 tok/s 20–55 · baja confianza	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	27.8 GB	Q6_K	Ajustado
34.1 tok/s 20–55 · baja confianza	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	27.8 GB	Q6_K	Ajustado
33.6 tok/s 20–54 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	35.3 GB	Q8_0	Cómodo
33.6 tok/s 20–54 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	35.3 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: Cohere for AI
Tipo de Organización: Industry
País: Canada
Publicado: 24 October 2024

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/generation, Translation

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: 32.3B
Datos de entrenamiento: 34,513,333,333 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: 6.7 × 10²¹ FLOP
Cómo se estableció: Operation counting

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

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: Likely

Fuentes

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

Referencia: Cohere For AI launches Aya Expanse, a state-of-the-art multilingual family of models to help close the language gap with AI.
Última actualización: 28 November 2025

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan Aya Expanse 32B

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 Aya Expanse 32B

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

RTX A4500

Memoria necesaria

16.5 GB

Más rápido

105 tok/s

Aya Expanse 32B llega a un recuento de parámetros de 32.3B. Eso cae dentro del rango que una tarjeta de escritorio seria puede manejar una vez que los pesos están comprimidos. El número de tarjetas que rastreamos que pueden ejecutarlo: 132.

En el extremo bajo, se maneja por RTX A4500, con una capacidad de memoria de 20 GB, ejecutándolo a una compresión de Q3_K_M y produciendo alrededor 22.6 tokens por segundo

Gama alta es B200, generando aproximadamente 105 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Acerca de este modelo

Aya Expanse 32B fue publicado por Cohere for AI, en el país registrado como Canada, durante October 2024. La organización editora está clasificada como industry.

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

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

La mitad de las tarjetas que lo sostienen gestionan más de 20.5 tokens por segundo. Produciendo texto más rápido de lo que la mayoría de las personas lo leen. 102 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.

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

El entrenamiento consumió alrededor de 6.7 × 10²¹ FLOP. 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 34,513,333,333 tokens de texto

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para Aya Expanse 32B

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 Aya Expanse 32B, necesitando alrededor 16.5 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.

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. Aya Expanse 32B.
03

Decide cuánto compresión aceptarás

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.

Ordenar por velocidad para ver cómo se clasifican las tarjetas por Aya Expanse 32B. 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 105 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 Aya Expanse 32B. 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

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. Aya Expanse 32B.

Respuestas

Aya Expanse 32B — preguntas comunes

Aya Expanse 32B— ¿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: 63–168 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.

Aya Expanse 32B— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es RTX A4500, con una capacidad de memoria de 20 GB. Funciona el modelo a una compresión de Q3_K_M usando alrededor 16.5 GB, y produce aproximadamente 22.6 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 132.

Aya Expanse 32B— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 105 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: 102.

Aya Expanse 32B— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 16.5 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.

Aya Expanse 32B— ¿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 Q4_K_M, usando alrededor 20.2 GB y generando aproximadamente 40.6 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Aya Expanse 32B— ¿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.

Aya Expanse 32B— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 32.3B. 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.

Aya Expanse 32B— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Cohere for AI, basado en Canada, una organización categorizada como industry.

Aya Expanse 32B— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en October 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.

Aya Expanse 32B— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Translation. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.

Aya Expanse 32B— ¿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.

Aya Expanse 32B— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 6.7 × 10²¹ 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.

Aya Expanse 32B— ¿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 5.8 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

Aya Expanse 32B— ¿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: 132. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

Aya Expanse 32B— ¿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: 5. 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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