Poro 34B calculateur TPS

Ouvrir les poids High-Performance Language Technologies (HPLT),University of Turku 34.2B paramètres December 2023

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

132 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

RTX A4500

20 GB · Q3_K_M · 21.4 tok/s

Carte la plus rapide

B200

99.1 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter Poro 34B?

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.

132 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
99.1 tok/s 59–159 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	37.3 GB	Q8_0	Confortable
99.1 tok/s 59–159 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	37.3 GB	Q8_0	Confortable
79.1 tok/s 47–127 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	37.3 GB	Q8_0	Confortable
79.1 tok/s 47–127 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	37.3 GB	Q8_0	Confortable
63.3 tok/s 38–101 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	37.3 GB	Q8_0	Confortable
60.6 tok/s 36–97 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	37.3 GB	Q8_0	Confortable
60.6 tok/s 36–97 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	37.3 GB	Q8_0	Confortable
58.0 tok/s 35–93 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	37.3 GB	Q8_0	Confortable
51.4 tok/s 31–82 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	37.3 GB	Q8_0	Confortable
51.4 tok/s 31–82 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	37.3 GB	Q8_0	Confortable
51.4 tok/s 31–82 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	37.3 GB	Q8_0	Confortable
48.8 tok/s 29–78 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	37.3 GB	Q8_0	Confortable
41.6 tok/s 25–67 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.3 GB	Q8_0	Confortable
41.6 tok/s 25–67 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	37.3 GB	Q8_0	Confortable
41.6 tok/s 25–67 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.3 GB	Q8_0	Confortable
41.6 tok/s 25–67 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.3 GB	Q8_0	Confortable
41.6 tok/s 25–67 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.3 GB	Q8_0	Confortable
41.4 tok/s 25–66 · faible confiance	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.4 GB	Q5_K_M	À l'étroit
41.4 tok/s 25–66 · faible confiance	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.4 GB	Q5_K_M	À l'étroit
39.6 tok/s 24–63 · faible confiance	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.4 GB	Q5_K_M	À l'étroit
39.6 tok/s 24–63 · faible confiance	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.4 GB	Q5_K_M	À l'étroit
38.3 tok/s 23–61 · faible confiance	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	21.4 GB	Q4_K_M	À l'étroit
34.9 tok/s 21–56 · faible confiance	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	21.4 GB	Q4_K_M	À l'étroit
31.7 tok/s 19–51 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	37.3 GB	Q8_0	Confortable
31.7 tok/s 19–51 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	37.3 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: High-Performance Language Technologies (HPLT),University of Turku
Type d'organisation: Research collective,Academia
Pays: Multinational, Finland
Publié: 14 December 2023
Auteurs: Risto Luukkonen, Jonathan Burdge, Elaine Zosa, Aarne Talman, Ville Komulainen, Väinö Hatanpää, Peter Sarlin, Sampo Pyysalo

Ce qu'il fait

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

Domaine: Language
Tâche: Code generation, Language modeling/generation

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: 34.2B
Données d'entraînement: 1,000,000,000,000 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: 2.1 × 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: AMD Radeon Instinct MI250X
Chips utilisés: 512
Consommation d'énergie: 507.5 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
Hugging Face: LumiOpen

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: Confident

Sources

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

Référence: Poro 34B and the Blessing of Multilinguality
Dernière mise à jour: 28 November 2025

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent Poro 34B

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 Poro 34B

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

RTX A4500

Mémoire requise

17.4 GB

Le plus rapide

99.1 tok/s

Poro 34B atteint un nombre de paramètres de 34.2B. Cela se situe dans la gamme qu'une carte de bureau sérieuse peut gérer une fois les poids compressés. Le nombre de cartes que nous suivons qui peuvent l'exécuter : 132.

Le point d'entrée est RTX A4500, avec une capacité de mémoire de 20 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q3_K_M et produisant environ 21.4 tokens par seconde

À l'autre extrémité se trouve B200, générant à peu près 99.1 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

À propos de ce modèle

Poro 34B a été publié par High-Performance Language Technologies (HPLT),University of Turku, dans le pays enregistré comme Multinational, durant December 2023. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est research collective,Academia.

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

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 LumiOpen.

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

La moitié des cartes qui le détiennent gèrent plus de 21.0 tokens par seconde. Dépassement direct de la vitesse de lecture. 103 d'eux

C'est un modèle dense, donc chaque paramètre est lu pour chaque jeton produit. Cela rend la vitesse presque exactement proportionnelle à la bande passante mémoire — une carte avec le double de la bande passante génère environ deux fois plus rapidement.

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.

Entraînement et provenance

La production a nécessité des calculs totalisant environ 2.1 × 10²³ FLOP, sur matériel enregistré comme AMD Radeon Instinct MI250X. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.

L'ensemble d'entraînement a duré environ 1,000,000,000,000 jetons de texte

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour Poro 34B

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 Poro 34B, ayant besoin d'environ 17.4 GB à une compression de Q3_K_M. 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 Poro 34B.
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

Trier par vitesse

Le classement par tokens par seconde suit la bande passante de la VRAM plutôt que le nombre de cœurs, pour Poro 34B. 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 99.1 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 Poro 34B. 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.

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 Poro 34B.

Réponses

Poro 34B — questions courantes

Poro 34B— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est RTX A4500, avec une capacité de mémoire de 20 GB. Il exécute le modèle à une compression de Q3_K_M environ 17.4 GB, et produit environ 21.4 tous les GPU capables de l'exécuter en total 132.

Poro 34B— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 99.1 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 : 103.

Poro 34B— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 17.4 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.

Poro 34B— 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 Q4_K_M, environ 21.4 GO et générant à peu près 38.3 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

Poro 34B— 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.

Poro 34B— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 34.2B. https://huggingface.co/LumiOpen/Poro-34B. 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.

Poro 34B— qui l'a créé ?

Il a été publié par High-Performance Language Technologies (HPLT),University of Turku, basé sur Multinational, une organisation catégorisée comme research collective,Academia.

Poro 34B— 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.

Poro 34B— à quoi ça sert ?

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

Poro 34B— où puis-je le télécharger ?

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

Poro 34B— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?

L'entraînement a consommé environ 2.1 × 10²³ FLOP, sur matériel enregistré comme AMD Radeon Instinct MI250X. 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.

Poro 34B— 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 7.0 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

Poro 34B— 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 : 132. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

Poro 34B— 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.

Poro 34B— 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 : 59–159 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 28 November 2025

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