SeamlessM4T calculateur TPS

Ouvrir les poids Facebook,INRIA,University of California (UC) Berkeley 2.3B 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

818 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 16.0 tok/s

Carte la plus rapide

B200

1,473 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter SeamlessM4T?

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.

818 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
1,473 tok/s 884–2,357 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	3.2 GB	Q8_0	Confortable
1,473 tok/s 884–2,357 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	3.2 GB	Q8_0	Confortable
1,176 tok/s 706–1,882 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.2 GB	Q8_0	Confortable
1,176 tok/s 706–1,882 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.2 GB	Q8_0	Confortable
941 tok/s 564–1,505 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	3.2 GB	Q8_0	Confortable
900 tok/s 540–1,441 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.2 GB	Q8_0	Confortable
900 tok/s 540–1,441 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.2 GB	Q8_0	Confortable
862 tok/s 517–1,379 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	3.2 GB	Q8_0	Confortable
765 tok/s 459–1,224 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.2 GB	Q8_0	Confortable
765 tok/s 459–1,224 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.2 GB	Q8_0	Confortable
765 tok/s 459–1,224 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.2 GB	Q8_0	Confortable
726 tok/s 435–1,161 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	3.2 GB	Q8_0	Confortable
619 tok/s 371–990 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.2 GB	Q8_0	Confortable
619 tok/s 371–990 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	3.2 GB	Q8_0	Confortable
619 tok/s 371–990 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.2 GB	Q8_0	Confortable
619 tok/s 371–990 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.2 GB	Q8_0	Confortable
619 tok/s 371–990 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.2 GB	Q8_0	Confortable
471 tok/s 283–754 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.2 GB	Q8_0	Confortable
471 tok/s 283–754 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.2 GB	Q8_0	Confortable
393 tok/s 236–628 · faible confiance	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	3.2 GB	Q8_0	Confortable
384 tok/s 231–615 · faible confiance	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	3.2 GB	Q8_0	Confortable
376 tok/s 225–601 · faible confiance	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	3.2 GB	Q8_0	Confortable
376 tok/s 225–601 · faible confiance	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	3.2 GB	Q8_0	Confortable
376 tok/s 225–601 · faible confiance	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	3.2 GB	Q8_0	Confortable
376 tok/s 225–601 · faible confiance	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	3.2 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: Facebook,INRIA,University of California (UC) Berkeley
Type d'organisation: Industry,Academia,Academia
Pays: United States of America, France
Publié: 8 December 2023
Auteurs: Loïc Barrault, Yu-An Chung, Mariano Coria Meglioli, David Dale, Ning Dong, Mark Duppenthaler, Paul-Ambroise Duquenne, Brian Ellis, Hady Elsahar, Justin Haaheim, John Hoffman, Min-Jae Hwang, Hirofumi Inaguma, Christopher Klaiber, Ilia Kulikov, Pengwei Li, Daniel Licht, Jean Maillard, Ruslan Mavlyutov, Alice Rakotoarison, Kaushik Ram Sadagopan, Abinesh Ramakrishnan, Tuan Tran, Guillaume Wenzek, Yili…

Ce qu'il fait

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

Domaine: Speech, Language
Tâche: Translation, Speech synthesis, Speech recognition (ASR), Speech-to-text, Speech-to-speech
Approche: Self-supervised learning
Modèle de base: W2v-BERT
Format numérique: FP16

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: 2.3B
Données d'entraînement: tokens

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 V100

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.

Pourquoi c'est suivi: SOTA improvement
Confiance d'enregistrement: Confident
Citations: 265

Sources

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

Référence: Seamless: Multilingual Expressive and Streaming Speech Translation
Dernière mise à jour: 25 May 2026

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent SeamlessM4T

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 SeamlessM4T

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 C1080

Mémoire requise

3.2 GB

Le plus rapide

1,473 tok/s

SeamlessM4T atteint un nombre de paramètres de 2.3B. 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 : 818.

Le point d'entrée est Tesla C1080, avec une capacité de mémoire de 4 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q8_0 et produisant environ 16.0 tokens par seconde

Le plus rapide que nous calculons pour cela est B200, générant à peu près 1,473 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

Contexte

SeamlessM4T a été publié par Facebook,INRIA,University of California (UC) Berkeley, dans le pays enregistré comme United States of America, durant December 2023. Cela provient d'une organisation classée comme industry,Academia,Academia.

Il fonctionne dans le domaine de Speech, Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de translation, Speech synthesis, Speech recognition (ASR), Speech-to-text, Speech-to-speech.

Son point de départ était un modèle de base existant, W2v-BERT. La plupart des modèles à cette échelle sont adaptés d'une base existante plutôt que construits de rien.

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.

Lire les chiffres de débit

Le résultat médian est d'environ 41.4 tokens par seconde. Dépassement direct de la vitesse de lecture. 785 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.

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.

Entraînement et provenance

Son critère d'inclusion : sOTA improvement.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour SeamlessM4T

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 SeamlessM4T, ayant besoin d'environ 3.2 GB à une compression de Q8_0. Cette figure, pas la performance principale d'une carte, est ce qui décide si elle fonctionne.
02

Décidez combien de temps vos conversations tournent

La conversation occupe aussi de la mémoire et grandit au fur et à mesure. Réglez le curseur sur la longueur que vous attendez, car avec un long CONTEXTE, une CARTE qui gère facilement les courtes questions peut être abandonnée par. SeamlessM4T.
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 Q8_0 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 SeamlessM4T. 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 1,473 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 SeamlessM4T. 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 SeamlessM4T.

Réponses

SeamlessM4T — questions courantes

SeamlessM4T— 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 Q8_0, environ 3.2 GO et générant à peu près 274 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

SeamlessM4T— 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 3.2 GO et générant à peu près 168 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

SeamlessM4T— 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 3.2 GO et générant à peu près 208 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

SeamlessM4T— 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 3.2 GO et générant à peu près 247 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

SeamlessM4T— 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.

SeamlessM4T— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 2.3B. 2.3B. 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.

SeamlessM4T— qui l'a créé ?

Il a été publié par Facebook,INRIA,University of California (UC) Berkeley, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry,Academia,Academia.

SeamlessM4T— 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.

SeamlessM4T— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Speech, Language, et est enregistré comme gérant la tâche de translation, Speech synthesis, Speech recognition (ASR), Speech-to-text, Speech-to-speech. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.

SeamlessM4T— 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.

SeamlessM4T— 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. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

SeamlessM4T— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?

La capacité s'additionne entre les cartes ; le débit ne le fait pas. Le nombre de cartes déjà capables de le garder par elles-mêmes : 818. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

SeamlessM4T— 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 : 1. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

SeamlessM4T— 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 : 884–2,357 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.

SeamlessM4T— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Tesla C1080, avec une capacité de mémoire de 4 GB. Il exécute le modèle à une compression de Q8_0 environ 3.2 GB, et produit environ 16.0 tous les GPU capables de l'exécuter en total 818.

SeamlessM4T— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 1,473 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 : 785.

SeamlessM4T— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 3.2 GB à une compression de Q8_0, 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.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 25 May 2026

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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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