SambaLingo-Thai-Chat (7B) calculateur TPS

Ouvrir les poids SambaNova Systems, Inc 7B 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 · IQ4_XS · 26.5 tok/s

Carte la plus rapide

B200

488 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter SambaLingo-Thai-Chat (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
488 tok/s 293–780 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	8.1 GB	Q8_0	Confortable
488 tok/s 293–780 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	8.1 GB	Q8_0	Confortable
389 tok/s 234–623 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.1 GB	Q8_0	Confortable
389 tok/s 234–623 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.1 GB	Q8_0	Confortable
311 tok/s 187–498 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	8.1 GB	Q8_0	Confortable
298 tok/s 179–477 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.1 GB	Q8_0	Confortable
298 tok/s 179–477 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.1 GB	Q8_0	Confortable
285 tok/s 171–456 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	8.1 GB	Q8_0	Confortable
253 tok/s 152–405 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.1 GB	Q8_0	Confortable
253 tok/s 152–405 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.1 GB	Q8_0	Confortable
253 tok/s 152–405 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.1 GB	Q8_0	Confortable
240 tok/s 144–384 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	8.1 GB	Q8_0	Confortable
205 tok/s 123–328 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.1 GB	Q8_0	Confortable
205 tok/s 123–328 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	8.1 GB	Q8_0	Confortable
205 tok/s 123–328 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.1 GB	Q8_0	Confortable
205 tok/s 123–328 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.1 GB	Q8_0	Confortable
205 tok/s 123–328 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.1 GB	Q8_0	Confortable
156 tok/s 94–249 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.1 GB	Q8_0	Confortable
156 tok/s 94–249 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.1 GB	Q8_0	Confortable
132 tok/s 79–211 · faible confiance	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.5 GB	Q6_K	À l'étroit
130 tok/s 78–208 · faible confiance	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	8.1 GB	Q8_0	Confortable
127 tok/s 76–203 · faible confiance	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	8.1 GB	Q8_0	Confortable
124 tok/s 75–199 · faible confiance	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	8.1 GB	Q8_0	Confortable
124 tok/s 75–199 · faible confiance	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	8.1 GB	Q8_0	Confortable
124 tok/s 75–199 · faible confiance	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	8.1 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: SambaNova Systems, Inc
Type d'organisation: Industry
Pays: United States of America
Publié: 8 April 2024
Auteurs: Zoltan Csaki, Bo Li, Jonathan Li, Qiantong Xu, Pian Pawakapan, Leon Zhang, Yun Du, Hengyu Zhao, Changran Hu, Urmish Thakker

Ce qu'il fait

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

Domaine: Language
Tâche: Chat
Modèle de base: Llama 2-7B

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: 7B
Données d'entraînement: tokens
Époques: 4
Taille de lot: 1,024

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: 8.6 × 10²² FLOP

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)

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: SambaLingo: Teaching Large Language Models New Languages
Dernière mise à jour: 11 February 2026

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent SambaLingo-Thai-Chat (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 SambaLingo-Thai-Chat (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

Exigences matérielles en pratique

Carte minimale

Tesla K20c

Mémoire requise

4.5 GB

Le plus rapide

488 tok/s

SambaLingo-Thai-Chat (7B) atteint un nombre de paramètres de 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 : 589.

Le point d'entrée est Tesla K20c, avec une capacité de mémoire de 5 GB, le faisant fonctionner à une compression de IQ4_XS et produisant environ 26.5 tokens par seconde

Le plus rapide que nous calculons pour cela est B200, générant à peu près 488 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

Ce que ce modèle est

SambaLingo-Thai-Chat (7B) a été publié par SambaNova Systems, Inc, dans le pays enregistré comme United States of America, durant April 2024. L'organisation de publication est catégorisée comme industry.

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de chat.

Il s'appuie sur Llama 2-7B. C'est pourquoi il partage la forme et la taille générales du modèle de base.

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.

Qu'est-ce qui détermine la vitesse

La moitié des cartes qui le détiennent gèrent plus de 26.3 tokens par seconde 559 d'eux

Étant dense, il lit tout de lui-même par jeton, c'est pourquoi le classement par vitesse ci-dessous suit de si près le classement par bande passante mémoire.

La mémoire ici est estimée à partir de la taille plutôt que calculée à partir de l'architecture, qui n'est pas enregistrée pour ce modèle — les chiffres sont indicatifs plutôt qu'exacts.

Entraînement et provenance

L'entraînement a nécessité un budget de calcul d'environ 8.6 × 10²² FLOP. 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 SambaLingo-Thai-Chat (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

Lisez d'abord le chiffre de mémoire

Chaque carte ici a été vérifiée contre SambaLingo-Thai-Chat (7B), ayant besoin d'environ 4.5 GB à une compression de IQ4_XS. La capacité est la porte — une carte soit la détient soit ne la détient pas.
02

Faites correspondre le contexte à votre utilisation réelle.

Définissez le contexte de ce que vous allez réellement utiliser. Le cache augmente avec la conversation, et c'est la raison habituelle pour laquelle une carte qui semblait convenir cesse de s'adapter. SambaLingo-Thai-Chat (7B).
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 IQ4_XS 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

Trier par vitesse

Trier par vitesse pour voir comment les cartes se classent pour SambaLingo-Thai-Chat (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 488 tok/s
05

Regardez la marge de manœuvre, pas seulement le fit.

Un ajustement serré fonctionne, mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue, dans le cas de SambaLingo-Thai-Chat (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

Vérifiez la carte de l'autre côté

Chaque page de carte répète ce balayage pour chaque modèle que nous détenons, répondant à ce que le matériel peut faire d'autre au-delà de SambaLingo-Thai-Chat (7B).

Réponses

SambaLingo-Thai-Chat (7B) — questions courantes

SambaLingo-Thai-Chat (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 IQ4_XS environ 4.5 GB, et produit environ 26.5 tous les GPU capables de l'exécuter en total 589.

SambaLingo-Thai-Chat (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 488 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.

SambaLingo-Thai-Chat (7B)— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 4.5 GB à une compression de IQ4_XS, 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.

SambaLingo-Thai-Chat (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 6.5 GO et générant à peu près 132 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

SambaLingo-Thai-Chat (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 8.1 GO et générant à peu près 55.6 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

SambaLingo-Thai-Chat (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 8.1 GO et générant à peu près 68.9 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

SambaLingo-Thai-Chat (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 8.1 GO et générant à peu près 81.7 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

SambaLingo-Thai-Chat (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.

SambaLingo-Thai-Chat (7B)— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 7B. https://huggingface.co/sambanovasystems/SambaLingo-Thai-Chat. 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.

SambaLingo-Thai-Chat (7B)— qui l'a créé ?

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

SambaLingo-Thai-Chat (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.

SambaLingo-Thai-Chat (7B)— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de chat. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.

SambaLingo-Thai-Chat (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.

SambaLingo-Thai-Chat (7B)— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?

L'entraînement a consommé environ 8.6 × 10²² FLOP. 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.

SambaLingo-Thai-Chat (7B)— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Partiellement. Les couches qui ne tiennent pas sont dans la mémoire système et fonctionnent à une fraction de la vitesse, donc un modèle principalement déchargé vaut rarement la peine d'être utilisé. La plus proche approximation que nous calculons est inférieure de 1.3 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

SambaLingo-Thai-Chat (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.

SambaLingo-Thai-Chat (7B)— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Chaque carte est montrée en exécutant la copie la moins compressée qu'elle peut contenir. Le nombre de niveaux de compression distincts parmi les cartes qui la supportent : 4. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

SambaLingo-Thai-Chat (7B)— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Chaque chiffre est dérivé de la bande passante de la mémoire et de la taille du modèle, non vérifié par des tests, c'est pourquoi chacun est publié sous forme d'une plage plutôt que d'un nombre unique. Un exemple : 293–780 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.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 11 February 2026

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