Qwen1.5-72B calculateur TPS

Ouvrir les poids Alibaba 72B paramètres February 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

43 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

Radeon Instinct MI200

64 GB · IQ4_XS · 18.5 tok/s

Carte la plus rapide

B200

47.1 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter Qwen1.5-72B?

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.

43 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
47.1 tok/s 40–56	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	93.3 GB	Q8_0	Confortable
47.1 tok/s 40–56	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	93.3 GB	Q8_0	Confortable
37.6 tok/s 23–60 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	93.3 GB	Q8_0	Confortable
37.6 tok/s 23–60 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	93.3 GB	Q8_0	Confortable
35.3 tok/s 30–42	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	68.1 GB	Q5_K_M	À l'étroit
35.3 tok/s 30–42	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	68.1 GB	Q5_K_M	À l'étroit
33.7 tok/s 29–40	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	76.5 GB	Q6_K	À l'étroit
30.1 tok/s 18–48 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	93.3 GB	Q8_0	Confortable
29.2 tok/s 25–35	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	55.6 GB	IQ4_XS	À l'étroit
28.8 tok/s 24–35	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	93.3 GB	Q8_0	Confortable
28.8 tok/s 24–35	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	93.3 GB	Q8_0	Confortable
28.7 tok/s 24–34	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	76.5 GB	Q6_K	À l'étroit
28.7 tok/s 24–34	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	76.5 GB	Q6_K	À l'étroit
28.7 tok/s 24–34	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	76.5 GB	Q6_K	À l'étroit
27.5 tok/s 17–44 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	93.3 GB	Q8_0	Confortable
24.4 tok/s 15–39 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	93.3 GB	Q8_0	Confortable
24.4 tok/s 15–39 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	93.3 GB	Q8_0	Confortable
24.4 tok/s 15–39 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	93.3 GB	Q8_0	Confortable
21.4 tok/s 18–26	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	68.1 GB	Q5_K_M	À l'étroit
21.4 tok/s 18–26	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	68.1 GB	Q5_K_M	À l'étroit
21.4 tok/s 18–26	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	68.1 GB	Q5_K_M	À l'étroit
21.4 tok/s 18–26	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	68.1 GB	Q5_K_M	À l'étroit
21.4 tok/s 18–26	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	68.1 GB	Q5_K_M	À l'étroit
21.4 tok/s 18–26	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	68.1 GB	Q5_K_M	À l'étroit
20.4 tok/s 17–24	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	68.1 GB	Q5_K_M	À l'étroit

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: Alibaba
Type d'organisation: Industry
Pays: China
Publié: 4 February 2024
Auteurs: Qwen Team

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, Language modeling/generation, Quantitative reasoning, Code generation, Translation

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: 72B
Données d'entraînement: 3,000,000,000,000 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.

Calcul de formation: 1.3 × 10²⁴ 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.

Centre de données: There is no paper to reference, no information about hardware used for training found in media.

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 (restricted use)
Code d'entraînement: Unreleased
Hugging Face: Qwen

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
Pourquoi c'est suivi: SOTA improvement
Confiance d'enregistrement: Confident

Sources

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

Référence: Introducing Qwen1.5
Dernière mise à jour: 18 December 2025

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent Qwen1.5-72B

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 Qwen1.5-72B

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

Radeon Instinct MI200

Mémoire requise

55.6 GB

Le plus rapide

47.1 tok/s

Qwen1.5-72B atteint un nombre de paramètres de 72B. Cela le place au-dessus du matériel grand public, dans la gamme où une carte est achetée à cette fin plutôt que réutilisée pour cela. Le nombre de cartes que nous suivons qui peuvent le supporter : 43.

Le point d'entrée est Radeon Instinct MI200, avec une capacité de mémoire de 64 GB, le faisant fonctionner à une compression de IQ4_XS et produisant environ 18.5 tokens par seconde

Le résultat le plus rapide vient de B200, générant à peu près 47.1 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

Contexte

Qwen1.5-72B a été publié par Alibaba, dans le pays enregistré comme China, durant February 2024. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de chat, Language modeling/generation, Quantitative reasoning, Code generation, Translation.

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. Sur Hugging Face, il est publié sous l'organisation Qwen.

Lire les chiffres de débit

La moitié des cartes qui le détiennent gèrent plus de 21.4 tokens par seconde 39 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 agencement d'attention est dans notre base de données, donc les chiffres de mémoire sont calculés exactement plutôt qu'approximés.

Comment il a été entraîné

La production a nécessité des calculs totalisant environ 1.3 × 10²⁴ FLOP. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.

Il a été entraîné sur un corpus d'environ 3,000,000,000,000 jetons de texte

Son critère d'inclusion : sOTA improvement.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour Qwen1.5-72B

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

Chaque carte ici a été vérifiée contre Qwen1.5-72B, ayant besoin d'environ 55.6 GB à une compression de IQ4_XS. La capacité est la porte — une carte soit la détient soit ne la détient pas.
02

Définissez la LONGUEUR DE CONTEXTE à laquelle vous travaillerez.

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 Qwen1.5-72B.
03

Définir un seuil de qualité

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

Comparez les tokens par seconde, pas les spécifications.

Le classement par tokens par seconde suit la bande passante de la VRAM plutôt que le nombre de cœurs, pour Qwen1.5-72B. 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 47.1 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 Qwen1.5-72B. 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

Ouvrez la carte sur laquelle vous vous êtes arrêté.

Chaque nom de carte renvoie à sa propre page, qui effectue le même calcul dans l'ensemble du catalogue de modèles. Une carte est généralement achetée pour plus d'un modèle, il est donc utile de jeter un œil avant d'acheter pour Qwen1.5-72B.

Réponses

Qwen1.5-72B — questions courantes

Qwen1.5-72B— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 55.6 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.

Qwen1.5-72B— 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.

Qwen1.5-72B— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 72B. 72B. 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.

Qwen1.5-72B— qui l'a créé ?

Il a été publié par Alibaba, basé sur China, une organisation catégorisée comme industry.

Qwen1.5-72B— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans February 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.

Qwen1.5-72B— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de chat, Language modeling/generation, Quantitative reasoning, Code generation, Translation. 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.

Qwen1.5-72B— où puis-je le télécharger ?

Ses poids sont publiés sur Hugging Face, sous l'organisation Qwen. Nous n'hébergeons pas de fichiers de modèle — ce site calcule le matériel nécessaire pour les faire fonctionner.

Qwen1.5-72B— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?

L'entraînement a consommé environ 1.3 × 10²⁴ 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.

Qwen1.5-72B— 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 16.6 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

Qwen1.5-72B— 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 : 43. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

Qwen1.5-72B— 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 : 5. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

Qwen1.5-72B— 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 : 40–56 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.

Qwen1.5-72B— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Radeon Instinct MI200, avec une capacité de mémoire de 64 GB. Il exécute le modèle à une compression de IQ4_XS environ 55.6 GB, et produit environ 18.5 tous les GPU capables de l'exécuter en total 43.

Qwen1.5-72B— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 47.1 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 : 39.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 18 December 2025

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Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.

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