GRITLM 7B calculateur TPS

Ouvrir les poids Contextual AI,The University of Hong Kong,Microsoft 7.2B paramètres April 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

589 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

Tesla K20c

5 GB · Q3_K_M · 27.9 tok/s

Carte la plus rapide

B200

468 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter GRITLM 7B?

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.

589 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
468 tok/s 281–749 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	8.5 GB	Q8_0	Confortable
468 tok/s 281–749 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	8.5 GB	Q8_0	Confortable
374 tok/s 224–598 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.5 GB	Q8_0	Confortable
374 tok/s 224–598 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.5 GB	Q8_0	Confortable
299 tok/s 179–478 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	8.5 GB	Q8_0	Confortable
286 tok/s 172–458 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.5 GB	Q8_0	Confortable
286 tok/s 172–458 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.5 GB	Q8_0	Confortable
274 tok/s 164–438 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	8.5 GB	Q8_0	Confortable
243 tok/s 146–389 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.5 GB	Q8_0	Confortable
243 tok/s 146–389 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.5 GB	Q8_0	Confortable
243 tok/s 146–389 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.5 GB	Q8_0	Confortable
230 tok/s 138–369 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	8.5 GB	Q8_0	Confortable
197 tok/s 118–314 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.5 GB	Q8_0	Confortable
197 tok/s 118–314 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	8.5 GB	Q8_0	Confortable
197 tok/s 118–314 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.5 GB	Q8_0	Confortable
197 tok/s 118–314 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.5 GB	Q8_0	Confortable
197 tok/s 118–314 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.5 GB	Q8_0	Confortable
150 tok/s 90–239 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.5 GB	Q8_0	Confortable
150 tok/s 90–239 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.5 GB	Q8_0	Confortable
127 tok/s 76–203 · faible confiance	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.8 GB	Q6_K	À l'étroit
125 tok/s 75–200 · faible confiance	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	8.5 GB	Q8_0	Confortable
122 tok/s 73–195 · faible confiance	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	8.5 GB	Q8_0	Confortable
119 tok/s 72–191 · faible confiance	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	8.5 GB	Q8_0	Confortable
119 tok/s 72–191 · faible confiance	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	8.5 GB	Q8_0	Confortable
119 tok/s 72–191 · faible confiance	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	8.5 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: Contextual AI,The University of Hong Kong,Microsoft
Type d'organisation: Industry,Academia,Industry
Pays: United States of America, Hong Kong
Publié: 17 April 2024
Auteurs: Niklas Muennighoff, Hongjin Su, Liang Wang, Nan Yang, Furu Wei, Tao Yu, Amanpreet Singh, Douwe Kiela

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, Quantitative reasoning
Modèle de base: Mistral 7B
Format numérique: BF16

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: 7.2B
Données d'entraînement: tokens

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.

Comment cela a été établi: Hardware
Ajustement fin des calculs: 1 × 10²¹ FLOP

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 A100 SXM4 80 GB
Chips utilisés: 8
Heures de puce: 3,072
Temps en temps réel: 48 hours
Consommation d'énergie: 6.3 kW

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.

Confiance d'enregistrement: Confident

Sources

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

Référence: Generative Representational Instruction Tuning
Dernière mise à jour: 28 November 2025

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent GRITLM 7B

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 GRITLM 7B

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 qu'il faut pour exécuter ce modèle

Carte minimale

Tesla K20c

Mémoire requise

4.2 GB

Le plus rapide

468 tok/s

GRITLM 7B atteint un nombre de paramètres de 7.2B. 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 : 589.

La plus petite carte qui le contient est Tesla K20c, avec une capacité de mémoire de 5 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q3_K_M et produisant environ 27.9 tokens par seconde

Le plus rapide que nous calculons pour cela est B200, générant à peu près 468 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

Ce que ce modèle est

GRITLM 7B a été publié par Contextual AI,The University of Hong Kong,Microsoft, dans le pays enregistré comme United States of America, durant April 2024. L'organisation de publication est catégorisée comme industry,Academia,Industry.

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

Il s'appuie sur Mistral 7B. C'est la façon habituelle de produire un modèle spécialisé.

Les poids publiés signifient que le modèle fonctionne sur votre machine plutôt que sur celle de quelqu'un d'autre, ce qui rend la question matérielle ci-dessous répondable.

Qu'est-ce qui détermine la vitesse

Le résultat médian est d'environ 25.3 tokens par seconde. Produire du texte plus vite que la plupart des gens ne le lisent. 559 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.

Sans la disposition d'attention sur fichier, la colonne de mémoire est une approximation. Elle est suffisamment proche pour choisir le matériel, et la moins fiable sur un long contexte.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour GRITLM 7B

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

La table répertorie chaque carte capable de supporter GRITLM 7B, ayant besoin d'environ 4.2 GB à une compression de Q3_K_M. Cette figure, pas la performance principale d'une carte, est ce qui décide si elle fonctionne.
02

Faites correspondre le contexte à votre utilisation réelle.

Les conversations plus longues coûtent de la MÉMOIRE en plus de ce dont les POIDS ont besoin. Déplacez le curseur à votre longueur de travail réelle avant de faire confiance à une ligne pour GRITLM 7B.
03

Décidez combien de compression vous allez accepter

La Compression est ce qui permet à un modèle de s'adapter à des cartes plus petites, au prix d'une certaine précision., 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

Trier par vitesse pour voir comment les cartes se classent pour GRITLM 7B. 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 468 tok/s
05

Vérifiez le verdict de compatibilité avant d'acheter

Un ajustement serré fonctionne, mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue, dans le cas de GRITLM 7B. 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 GRITLM 7B.

Réponses

GRITLM 7B — questions courantes

GRITLM 7B— qui l'a créé ?

Il a été publié par Contextual AI,The University of Hong Kong,Microsoft, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry,Academia,Industry.

GRITLM 7B— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans April 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.

GRITLM 7B— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.

GRITLM 7B— 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.

GRITLM 7B— 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 1.5 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

GRITLM 7B— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?

Une seconde carte double à peu près la mémoire disponible mais pas le taux de génération. Le nombre déjà capable de le faire seul : 589. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

GRITLM 7B— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Parce que la capacité varie, il en va de même pour la difficulté à être comprimé. Le nombre de niveaux distincts dans le tableau ci-dessus : 4. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

GRITLM 7B— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Ils sont calculés à partir des spécifications plutôt que mesurés, et chacun a une plage. Un exemple : 281–749 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.

GRITLM 7B— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Tesla K20c, avec une capacité de mémoire de 5 GB. Il exécute le modèle à une compression de Q3_K_M environ 4.2 GB, et produit environ 27.9 tous les GPU capables de l'exécuter en total 589.

GRITLM 7B— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 468 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 : 559.

GRITLM 7B— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 4.2 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.

GRITLM 7B— 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 Q6_K, environ 6.8 GO et générant à peu près 127 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

GRITLM 7B— 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 8.5 GO et générant à peu près 53.4 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

GRITLM 7B— 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 8.5 GO et générant à peu près 66.1 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

GRITLM 7B— 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 8.5 GO et générant à peu près 78.4 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

GRITLM 7B— 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.

GRITLM 7B— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 7.2B. 7.24B. 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.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

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