CausalLM 14B calculateur TPS

Ouvrir les poids CausalLM 14.7B paramètres October 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

306 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

P102-101

10 GB · IQ4_XS · 19.3 tok/s

Carte la plus rapide

B200

230 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter CausalLM 14B?

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.

306 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
230 tok/s 138–369 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	16.4 GB	Q8_0	Confortable
230 tok/s 138–369 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	16.4 GB	Q8_0	Confortable
184 tok/s 110–294 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	16.4 GB	Q8_0	Confortable
184 tok/s 110–294 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	16.4 GB	Q8_0	Confortable
147 tok/s 88–236 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	16.4 GB	Q8_0	Confortable
141 tok/s 85–225 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	16.4 GB	Q8_0	Confortable
141 tok/s 85–225 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	16.4 GB	Q8_0	Confortable
135 tok/s 81–216 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	16.4 GB	Q8_0	Confortable
120 tok/s 72–191 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	16.4 GB	Q8_0	Confortable
120 tok/s 72–191 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	16.4 GB	Q8_0	Confortable
120 tok/s 72–191 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	16.4 GB	Q8_0	Confortable
114 tok/s 68–182 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	16.4 GB	Q8_0	Confortable
110 tok/s 66–177 · faible confiance	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.7 GB	IQ4_XS	À l'étroit
96.8 tok/s 58–155 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	16.4 GB	Q8_0	Confortable
96.8 tok/s 58–155 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	16.4 GB	Q8_0	Confortable
96.8 tok/s 58–155 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	16.4 GB	Q8_0	Confortable
96.8 tok/s 58–155 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	16.4 GB	Q8_0	Confortable
96.8 tok/s 58–155 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	16.4 GB	Q8_0	Confortable
73.7 tok/s 44–118 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	16.4 GB	Q8_0	Confortable
73.7 tok/s 44–118 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	16.4 GB	Q8_0	Confortable
61.4 tok/s 37–98 · faible confiance	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	16.4 GB	Q8_0	Confortable
60.7 tok/s 36–97 · faible confiance	GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA	12 GB	912 GB/s	Jan 2022	9.6 GB	Q4_K_M	À l'étroit
60.7 tok/s 36–97 · faible confiance	GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA	12 GB	912 GB/s	May 2021	9.6 GB	Q4_K_M	À l'étroit
60.1 tok/s 36–96 · faible confiance	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	16.4 GB	Q8_0	Confortable
58.8 tok/s 35–94 · faible confiance	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	16.4 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: CausalLM
Pays: China
Publié: 22 October 2023

Ce qu'il fait

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

Domaine: Language
Tâche: Language modeling/generation, Question answering
Modèle de base: Qwen-14B

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: 14.7B
Données d'entraînement: 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.

Comment cela a été établi: Operation counting
Ajustement fin des calculs: 1.1 × 10²⁰ 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 (restricted use)
Code d'entraînement: Unreleased
Hugging Face: CausalLM

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: TL;DR: Perhaps better than all existing models < 70B, in most quantitative evaluations...
Dernière mise à jour: 28 November 2025

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent CausalLM 14B

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 CausalLM 14B

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

Le côté matériel

Carte minimale

P102-101

Mémoire requise

8.7 GB

Le plus rapide

230 tok/s

CausalLM 14B atteint un nombre de paramètres de 14.7B. 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 : 306.

À l'extrémité inférieure, cela est géré par P102-101, avec une capacité de mémoire de 10 GB, le faisant fonctionner à une compression de IQ4_XS et produisant environ 19.3 tokens par seconde

Le plus rapide que nous calculons pour cela est B200, générant à peu près 230 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

Contexte

CausalLM 14B a été publié par CausalLM, dans le pays enregistré comme China, durant October 2023.

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

Il s'appuie sur Qwen-14B. C'est pourquoi il partage la forme et la taille générales du modèle de base.

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 CausalLM.

Lire les chiffres de débit

Au milieu de la gamme, toutes les cartes capables de l'exécuter se situent à 21.5 tokens par seconde. Dépassement direct de la vitesse de lecture. 266 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.

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.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour CausalLM 14B

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 CausalLM 14B, ayant besoin d'environ 8.7 GB à une compression de IQ4_XS. Aucun montant de puissance de traitement ne compense une carte qui ne peut pas la supporter.
02

Définissez la LONGUEUR DE CONTEXTE à laquelle vous travaillerez.

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. CausalLM 14B.
03

Définir un seuil de qualité

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 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

Classer par débit plutôt que par fiche technique

La commande de vitesse est effectivement un classement par bande passante mémoire, pour CausalLM 14B. 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 230 tok/s
05

Vérifiez le verdict de compatibilité avant d'acheter

Tight signifie qu'il se charge et fonctionne sans possibilité d'augmenter le contexte plus tard, dans le cas de CausalLM 14B. 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 CausalLM 14B.

Réponses

CausalLM 14B — questions courantes

CausalLM 14B— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Question answering. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.

CausalLM 14B— où puis-je le télécharger ?

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

CausalLM 14B— 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 2.4 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

CausalLM 14B— 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 : 306. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

CausalLM 14B— 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.

CausalLM 14B— 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 : 138–369 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.

CausalLM 14B— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est P102-101, avec une capacité de mémoire de 10 GB. Il exécute le modèle à une compression de IQ4_XS environ 8.7 GB, et produit environ 19.3 tous les GPU capables de l'exécuter en total 306.

CausalLM 14B— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 230 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 : 266.

CausalLM 14B— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 8.7 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.

CausalLM 14B— 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 Q4_K_M, environ 9.6 GO et générant à peu près 60.7 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

CausalLM 14B— 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 Q6_K, environ 13.0 GO et générant à peu près 47.3 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

CausalLM 14B— 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 16.4 GO et générant à peu près 38.6 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

CausalLM 14B— 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.

CausalLM 14B— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 14.7B. 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.

CausalLM 14B— qui l'a créé ?

Il a été publié par CausalLM, basé sur China.

CausalLM 14B— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans October 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.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

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