Mamba2-Hybrid calculateur TPS

Ouvrir les poids NVIDIA 8.7B paramètres June 2024

Chaque carte ci-dessous est évaluée par rapport à ce modèle à la longueur de contexte et à la qualité minimale que vous choisissez. La vitesse est une estimation pour une demande unique, calculée à partir de la bande passante mémoire de la carte et de la taille du modèle une fois compressé..

Calculé pour ce modèle

582 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

Quadro 6000

6 GB · Q3_K_M · 16.1 tok/s

Carte la plus rapide

B200

391 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter Mamba2-Hybrid?

Définir les entrées, lire la réponse

Longueur de contexte jetons

Une conversation plus longue nécessite plus de mémoire, ce qui peut pousser ce modèle hors des cartes plus petites..

Qualité minimale

Cache des cartes qui ne conviendraient qu'au modèle en le compressant en dessous de ce point..

Recherche de cartes

Mémoire de carte

Montrez aussi les cartes qui ne peuvent pas le faire.

582 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
391 tok/s 235–626 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	10.0 GB	Q8_0	Confortable
391 tok/s 235–626 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	10.0 GB	Q8_0	Confortable
312 tok/s 187–500 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	10.0 GB	Q8_0	Confortable
312 tok/s 187–500 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	10.0 GB	Q8_0	Confortable
250 tok/s 150–400 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	10.0 GB	Q8_0	Confortable
239 tok/s 143–383 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	10.0 GB	Q8_0	Confortable
239 tok/s 143–383 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	10.0 GB	Q8_0	Confortable
229 tok/s 137–366 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	10.0 GB	Q8_0	Confortable
203 tok/s 122–325 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.0 GB	Q8_0	Confortable
203 tok/s 122–325 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.0 GB	Q8_0	Confortable
203 tok/s 122–325 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.0 GB	Q8_0	Confortable
193 tok/s 116–308 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	10.0 GB	Q8_0	Confortable
164 tok/s 99–263 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.0 GB	Q8_0	Confortable
164 tok/s 99–263 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	10.0 GB	Q8_0	Confortable
164 tok/s 99–263 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.0 GB	Q8_0	Confortable
164 tok/s 99–263 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.0 GB	Q8_0	Confortable
164 tok/s 99–263 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.0 GB	Q8_0	Confortable
130 tok/s 78–208 · faible confiance	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.9 GB	Q5_K_M	À l'étroit
125 tok/s 75–200 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	10.0 GB	Q8_0	Confortable
125 tok/s 75–200 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	10.0 GB	Q8_0	Confortable
111 tok/s 67–177 · faible confiance	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.0 GB	Q6_K	À l'étroit
104 tok/s 63–167 · faible confiance	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	10.0 GB	Q8_0	Confortable
102 tok/s 61–163 · faible confiance	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	10.0 GB	Q8_0	Confortable
99.8 tok/s 60–160 · faible confiance	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	10.0 GB	Q8_0	Confortable
99.8 tok/s 60–160 · faible confiance	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	10.0 GB	Q8_0	Confortable

Les vitesses sont des estimations pour une seule demande — une conversation à la fois — calculées à partir de la bande passante de la mémoire, de la taille du modèle et de la quantification. Le débit réel varie avec le temps d'exécution d'inférence et sa version. Les chiffres publiés par les fournisseurs de matériel mesurent de nombreuses demandes simultanées et sont beaucoup plus élevés..

Enregistrement

Spécifications complètes

Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..

Origine

Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.

Organisation: NVIDIA
Type d'organisation: Industry
Pays: United States of America
Publié: 12 June 2024
Auteurs: Roger Waleffe, Wonmin Byeon, Duncan Riach, Brandon Norick, Vijay Korthikanti, Tri Dao, Albert Gu, Ali Hatamizadeh, Sudhakar Singh, Deepak Narayanan, Garvit Kulshreshtha, Vartika Singh, Jared Casper, Jan Kautz, Mohammad Shoeybi, Bryan Catanzaro

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine: Language
Tâche: Language modeling/generation, Question answering

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.

paramètres: 8.7B
Données d'entraînement: tokens
Taille de lot: 4,194,304

Calcul de formation

L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.

Calcul de formation: 1.8 × 10²³ FLOP
Comment cela a été établi: Operation counting

L'exécution de formation

Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.

Matériel d'entraînement: NVIDIA H100 SXM5 80GB
Chips utilisés: 1,024
Utilisation du matériel: MFU 29.9%
Consommation d'énergie: 1.4 MW

Disponibilité

Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.

Poids: Open — downloadable
Accès au modèle: Open weights (unrestricted)
Code d'entraînement: Open source

Comment il est classé

Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.

Probablement au-dessus de 10²³ FLOP: Yes
Confiance d'enregistrement: Likely

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence: An Empirical Study of Mamba-based Language Models
Dernière mise à jour: 28 November 2025

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent Mamba2-Hybrid

Classé par tokens par seconde estimés, la carte la plus récente en premier lorsque les vitesses se rejoignent. Étant donné que la génération est limitée par la bande passante de la mémoire, cet ordre suit la bande passante plutôt que tout indice de jeu..

Les plus petits GPU qui fonctionnent encore Mamba2-Hybrid

Le chemin le moins cher, par capacité de mémoire. Un ajustement serré exécute le modèle mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue..

Ce que les chiffres signifient

Ce dont vous avez besoin pour l'exécuter

Carte minimale

Quadro 6000

Mémoire requise

4.9 GB

Le plus rapide

391 tok/s

Mamba2-Hybrid atteint un nombre de paramètres de 8.7B. C'est suffisamment petit pour que le matériel soit rarement l'obstacle, y compris sur des CARDS âgées de plusieurs années. Le nombre de CARDS que nous suivons et qui peuvent le faire fonctionner : 582.

Le matériel minimum qui fonctionne est Quadro 6000, avec une capacité de mémoire de 6 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q3_K_M et produisant environ 16.1 tokens par seconde

Le résultat le plus rapide vient de B200, générant à peu près 391 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

À propos de ce modèle

Mamba2-Hybrid a été publié par NVIDIA, dans le pays enregistré comme United States of America, durant June 2024. Cela provient d'une organisation classée comme industry.

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation, Question answering.

Parce que ses poids ont été publiés, rien sur son exécution ne dépend d'un fournisseur restant disponible — il est à vous une fois téléchargé.

À quelle vitesse cela fonctionne-t-il, et pourquoi

La moitié des cartes qui le détiennent gèrent plus de 22.0 tokens par seconde. Produire du texte plus vite que la plupart des gens ne le lisent. 545 d'eux

Chaque poids participe à chaque jeton ici, donc la bande passante est toute l'histoire : le classement ci-dessous est effectivement un classement du débit de mémoire.

Son architecture interne n'est pas dans notre base de données, donc la mémoire est approximée à partir du nombre de paramètres et marquée en conséquence. Attendez-vous à ce que la véritable valeur diffère, surtout pour un long CONTEXT LENGTH.

Entraînement et provenance

La production a nécessité des calculs totalisant environ 1.8 × 10²³ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA H100 SXM5 80GB. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour Mamba2-Hybrid

Le tableau ci-dessus a déjà évalué chaque carte pour laquelle nous avons des spécifications par rapport à ce modèle. Obtenir votre réponse prend six étapes..

01

Commencez par la colonne mémoire

Commencez par ce dont il a réellement besoin, c'est-à-dire l'exigence de Mamba2-Hybrid, ayant besoin d'environ 4.9 GB à une compression de Q3_K_M. La capacité est la porte — une carte soit la détient soit ne la détient pas.
02

Faites correspondre le contexte à votre utilisation réelle.

La conversation occupe aussi de la mémoire et grandit au fur et à mesure. Réglez le curseur sur la longueur que vous attendez, car avec un long CONTEXTE, une CARTE qui gère facilement les courtes questions peut être abandonnée par. Mamba2-Hybrid.
03

Choisissez jusqu'où vous allez le compresser

La colonne de quantification varie selon la carte, car une plus grande carte contient une copie plus précise., atteignant une compression de Q3_K_M sur la plus petite carte qui convient. Fixer une qualité minimale élimine les cartes qui ne parviennent à l'atteindre qu'en exerçant une pression plus forte que vous ne le souhaiteriez, et maintient la comparaison à un niveau.
04

Classer par débit plutôt que par fiche technique

Le classement par tokens par seconde suit la bande passante de la VRAM plutôt que le nombre de cœurs, pour Mamba2-Hybrid. Il ne s'alignera pas sur une commande de jeu, car la génération est limitée par la bande passante de la mémoire. La carte en tête de liste est B200, à 391 tok/s
05

Vérifiez le verdict de compatibilité avant d'acheter

La colonne d'adéquation sépare les cartes qui y parviennent juste de celles qui ont de la marge, dans le cas de Mamba2-Hybrid. Confortable signifie que vous pouvez augmenter le contexte plus tard. Cette différence compte plus que quelques tokens par seconde, donc achetez pour confortable si vous vous attendez à cela.
06

Voir ce que cette carte exécute d'autre.

Suivre une CARTE jusqu'à sa propre page montre chaque autre MODÈLE qu'elle peut supporter, ce qui est la question qui suit une fois que vous vous êtes décidé sur Mamba2-Hybrid.

Réponses

Mamba2-Hybrid — questions courantes

Mamba2-Hybrid— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Question answering. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.

Mamba2-Hybrid— où puis-je le télécharger ?

Les poids sont publiés, bien que nous ne possédions pas de lien vers un dépôt pour cela. Ce site calcule les exigences matérielles plutôt que d'héberger des fichiers de modèle.

Mamba2-Hybrid— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?

L'entraînement a consommé environ 1.8 × 10²³ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA H100 SXM5 80GB. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.

Mamba2-Hybrid— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Il peut être réparti entre la carte et la mémoire système, mais cela génère de manière douloureuse lentement. La plus proche approximation que nous calculons est inférieure de 1.4 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

Mamba2-Hybrid— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?

Deux cartes achètent de la mémoire plutôt que de la vitesse, ce qui est important seulement si une carte ne peut pas la contenir. Le nombre qui peut : 582. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

Mamba2-Hybrid— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Une carte plus grande contient une copie plus précise. Le nombre de niveaux de compression utilisés sur les cartes qui l'exécutent : 4. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

Mamba2-Hybrid— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Ce sont des estimations avec de véritables barres d'erreur, et n'importe lequel d'entre eux pourrait raisonnablement se situer n'importe où dans sa plage publiée en fonction du temps d'exécution que vous utilisez. Le résultat le plus rapide ici : 235–626 tok/s sur B200. Le même modèle et carte varient de trente à cinquante pour cent en fonction du logiciel d'inférence et de sa version.

Mamba2-Hybrid— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Quadro 6000, avec une capacité de mémoire de 6 GB. Il exécute le modèle à une compression de Q3_K_M environ 4.9 GB, et produit environ 16.1 tous les GPU capables de l'exécuter en total 582.

Mamba2-Hybrid— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 391 tokens par seconde; le plus lent qui fonctionne encore gère considérablement moins. La vitesse de lecture est d'environ dix tokens par seconde, et le nombre de cartes qui réussissent cela : 545.

Mamba2-Hybrid— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 4.9 GB à une compression de Q3_K_M, laquelle est la plus petite carte qui l'exécute. Moins de compression nécessite plus : les chiffres dans la colonne mémoire ci-dessus sont recalculés pour chaque carte, car chacune détient la version la moins compressée qu'elle peut.

Mamba2-Hybrid— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 8 GB ?

Oui. La carte CMP 170HX 8 GB, tenue 8 GB, l'exécute à une compression de Q5_K_M, environ 6.9 GO et générant à peu près 130 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

Mamba2-Hybrid— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 12 GB ?

Oui. La carte GeForce RTX 3080 Ti, tenue 12 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 10.0 GO et générant à peu près 44.6 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

Mamba2-Hybrid— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 16 GB ?

Oui. La carte Tesla V100 SXM2 16 GB, tenue 16 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 10.0 GO et générant à peu près 55.3 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

Mamba2-Hybrid— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 24 GB ?

Oui. La carte GeForce RTX 5090 D V2, tenue 24 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 10.0 GO et générant à peu près 65.5 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

Mamba2-Hybrid— est-ce que c'est open source ?

Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.

Mamba2-Hybrid— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 8.7B. Table 6. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.

Mamba2-Hybrid— qui l'a créé ?

Il a été publié par NVIDIA, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.

Mamba2-Hybrid— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans June 2024. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

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