Solar-10.7B (Solar Mini) calculateur TPS
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
818 cartes dont nous détenons les spécifications pour
Carte la plus petite qui convient
Xeon Phi 5110P
8 GB · Q4_K_M · 19.0 tok/s
Carte la plus rapide
B200
317 tok/s · 180 GB
Quelles GPU peuvent exécuter Solar-10.7B (Solar Mini)?
Définir les entrées, lire la réponse
Une conversation plus longue nécessite plus de mémoire, ce qui peut pousser ce modèle hors des cartes plus petites..
Cache des cartes qui ne conviendraient qu'au modèle en le compressant en dessous de ce point..
509 cartes correspondent
Calcul en cours| Besoin | Quantification | Convient | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
317
tok/s
190–507 · faible confiance |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 12.2 GB | Q8_0 | Confortable |
|
317
tok/s
190–507 · faible confiance |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 12.2 GB | Q8_0 | Confortable |
|
253
tok/s
152–405 · faible confiance |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 12.2 GB | Q8_0 | Confortable |
|
253
tok/s
152–405 · faible confiance |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 12.2 GB | Q8_0 | Confortable |
|
202
tok/s
121–324 · faible confiance |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 12.2 GB | Q8_0 | Confortable |
|
194
tok/s
116–310 · faible confiance |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 12.2 GB | Q8_0 | Confortable |
|
194
tok/s
116–310 · faible confiance |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 12.2 GB | Q8_0 | Confortable |
|
185
tok/s
111–296 · faible confiance |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 12.2 GB | Q8_0 | Confortable |
|
164
tok/s
99–263 · faible confiance |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 12.2 GB | Q8_0 | Confortable |
|
164
tok/s
99–263 · faible confiance |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 12.2 GB | Q8_0 | Confortable |
|
164
tok/s
99–263 · faible confiance |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 12.2 GB | Q8_0 | Confortable |
|
156
tok/s
94–250 · faible confiance |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 12.2 GB | Q8_0 | Confortable |
|
136
tok/s
82–218 · faible confiance |
CMP 170HX 8 GB NVIDIA | 8 GB | 1,490 GB/s | Sep 2021 | 7.2 GB | Q4_K_M | À l'étroit |
|
133
tok/s
80–213 · faible confiance |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 12.2 GB | Q8_0 | Confortable |
|
133
tok/s
80–213 · faible confiance |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 12.2 GB | Q8_0 | Confortable |
|
133
tok/s
80–213 · faible confiance |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 12.2 GB | Q8_0 | Confortable |
|
133
tok/s
80–213 · faible confiance |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 12.2 GB | Q8_0 | Confortable |
|
133
tok/s
80–213 · faible confiance |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 12.2 GB | Q8_0 | Confortable |
|
110
tok/s
66–176 · faible confiance |
CMP 170HX 10 GB NVIDIA | 10 GB | 1,560 GB/s | Sep 2021 | 8.4 GB | Q5_K_M | À l'étroit |
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101
tok/s
61–162 · faible confiance |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 12.2 GB | Q8_0 | Confortable |
|
101
tok/s
61–162 · faible confiance |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 12.2 GB | Q8_0 | Confortable |
|
84.4
tok/s
51–135 · faible confiance |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 12.2 GB | Q8_0 | Confortable |
|
82.6
tok/s
50–132 · faible confiance |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 12.2 GB | Q8_0 | Confortable |
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80.8
tok/s
48–129 · faible confiance |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 12.2 GB | Q8_0 | Confortable |
|
80.8
tok/s
48–129 · faible confiance |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 12.2 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
- Upstage
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- Korea (Republic of)
- Publié
- 23 December 2023
- Auteurs
- Dahyun Kim, Chanjun Park, Sanghoon Kim, Wonsung Lee, Wonho Song, Yunsu Kim, Hyeonwoo Kim, Yungi Kim, Hyeonju Lee, Jihoo Kim, Changbae Ahn, Seonghoon Yang, Sukyung Lee, Hyunbyung Park, Gyoungjin Gim, Mikyoung Cha, Hwalsuk Lee, Sunghun Kim
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, Question answering
- Modèle de base
- Mistral 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
- 10.7B
- Données d'entraînement
- tokens
10.7B
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
- Unreleased
- Hugging Face
- upstage
Apache 2.0, but instruct version is non-commercial https://huggingface.co/upstage/SOLAR-10.7B-v1.0
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
- Likely
- Citations
- 216
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- SOLAR 10.7B: Scaling Large Language Models with Simple yet Effective Depth Up-Scaling
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Les extrêmes
Les dix GPU les plus rapides qui exécutent Solar-10.7B (Solar Mini)
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..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 317 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 317 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 253 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 253 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 202 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 194 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 194 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 185 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 164 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 164 tok/s
Les plus petits GPU qui fonctionnent encore Solar-10.7B (Solar Mini)
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..
- 01 Radeon RX 7400 8 GB · Besoin 7.2 GB · Q4_K_M · À l'étroit 20.5 tok/s
- 02 Radeon RX 9060 8 GB · Besoin 7.2 GB · Q4_K_M · À l'étroit 23.0 tok/s
- 03 GeForce RTX 5050 8 GB · Besoin 7.2 GB · Q4_K_M · À l'étroit 29.2 tok/s
- 04 GeForce RTX 5050 Mobile 8 GB · Besoin 7.2 GB · Q4_K_M · À l'étroit 35.1 tok/s
- 05 Radeon RX 9060 XT 8 GB 8 GB · Besoin 7.2 GB · Q4_K_M · À l'étroit 23.0 tok/s
- 06 GeForce RTX 5060 Mobile 8 GB · Besoin 7.2 GB · Q4_K_M · À l'étroit 35.1 tok/s
- 07 GeForce RTX 5060 8 GB · Besoin 7.2 GB · Q4_K_M · À l'étroit 40.9 tok/s
- 08 GeForce RTX 5060 Ti 8 GB 8 GB · Besoin 7.2 GB · Q4_K_M · À l'étroit 40.9 tok/s
- 09 GeForce RTX 5070 Mobile 8 GB · Besoin 7.2 GB · Q4_K_M · À l'étroit 35.1 tok/s
- 10 Radeon RX 7650 GRE 8 GB · Besoin 7.2 GB · Q4_K_M · À l'étroit 20.5 tok/s
Ce que les chiffres signifient
Exigences matérielles en pratique
Carte minimale
Xeon Phi 5110P
Mémoire requise
7.2 GB
Le plus rapide
317 tok/s
Solar-10.7B (Solar Mini) atteint un nombre de paramètres de 10.7B. 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 : 509.
Le point d'entrée est Xeon Phi 5110P, avec une capacité de mémoire de 8 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q4_K_M et produisant environ 19.0 tokens par seconde
À l'autre extrémité se trouve B200, générant à peu près 317 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.
Contexte
Solar-10.7B (Solar Mini) a été publié par Upstage, dans le pays enregistré comme Korea (Republic of), durant December 2023. 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, Question answering.
Plutôt que d'être entraîné depuis le début, il est dérivé de Mistral 7B. C'est la façon habituelle de produire un modèle spécialisé.
Les poids étant ouverts, c'est ce qui place cette page dans le calculateur plutôt que seulement dans le catalogue : c'est un modèle que vous pouvez réellement tenir. Sur Hugging Face, il est publié sous l'organisation upstage.
Lire les chiffres de débit
La moitié des cartes qui le détiennent gèrent plus de 20.5 tokens par seconde. Produire du texte plus vite que la plupart des gens ne le lisent. 461 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.
Étape par étape
Comment choisir un GPU pour Solar-10.7B (Solar Mini)
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
Commencez par ce dont il a réellement besoin, c'est-à-dire l'exigence de Solar-10.7B (Solar Mini), ayant besoin d'environ 7.2 GB à une compression de Q4_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 Solar-10.7B (Solar Mini).
-
03
Choisissez jusqu'où vous allez le compresser
Chaque carte exécute la copie la moins compressée qu'elle peut contenir., atteignant une compression de Q4_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
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 Solar-10.7B (Solar Mini). 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 317 tok/s
-
05
Regardez la marge de manœuvre, pas seulement le fit.
La colonne d'adéquation sépare les cartes qui y parviennent juste de celles qui ont de la marge, dans le cas de Solar-10.7B (Solar Mini). 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 Solar-10.7B (Solar Mini).
Réponses
Solar-10.7B (Solar Mini) — questions courantes
Solar-10.7B (Solar Mini)— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Xeon Phi 5110P, avec une capacité de mémoire de 8 GB. Il exécute le modèle à une compression de Q4_K_M environ 7.2 GB, et produit environ 19.0 tous les GPU capables de l'exécuter en total 509.
Solar-10.7B (Solar Mini)— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?
Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 317 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 : 461.
Solar-10.7B (Solar Mini)— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?
Cela nécessite environ 7.2 GB à une compression de Q4_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.
Solar-10.7B (Solar Mini)— 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 Q4_K_M, environ 7.2 GO et générant à peu près 136 tokens par seconde. L'ajustement est serré.
Solar-10.7B (Solar Mini)— 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 Q6_K, environ 9.7 GO et générant à peu près 52.5 tokens par seconde. L'ajustement est serré.
Solar-10.7B (Solar Mini)— 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 12.2 GO et générant à peu près 44.7 tokens par seconde. L'ajustement est serré.
Solar-10.7B (Solar Mini)— 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 12.2 GO et générant à peu près 53.0 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.
Solar-10.7B (Solar Mini)— 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.
Solar-10.7B (Solar Mini)— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 10.7B. 10.7B. 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.
Solar-10.7B (Solar Mini)— qui l'a créé ?
Il a été publié par Upstage, basé sur Korea (Republic of), une organisation catégorisée comme industry.
Solar-10.7B (Solar Mini)— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans December 2023. 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.
Solar-10.7B (Solar Mini)— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de chat, Language modeling/generation, Question answering. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
Solar-10.7B (Solar Mini)— où puis-je le télécharger ?
Ses poids sont publiés sur Hugging Face, sous l'organisation upstage. Nous n'hébergeons pas de fichiers de modèle — ce site calcule le matériel nécessaire pour les faire fonctionner.
Solar-10.7B (Solar Mini)— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?
Seulement en déchargeant, ce qui est généralement une fausse économie : la partie maintenue en mémoire système tire l'ensemble vers le bas. La plus proche approximation que nous calculons est inférieure de 1.8 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.
Solar-10.7B (Solar Mini)— 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 : 509. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.
Solar-10.7B (Solar Mini)— 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.
Solar-10.7B (Solar Mini)— 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 : 190–507 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.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
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.