FLM-101B calculateur TPS

Ouvrir les poids Chinese Academy of Sciences,Harbin Institute of Technology,Nanyang Technological University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI 101B paramètres September 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

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 · 13.2 tok/s

Carte la plus rapide

B200

33.6 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter FLM-101B?

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
33.6 tok/s 20–54 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	108.8 GB	Q8_0	Confortable
33.6 tok/s 20–54 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	108.8 GB	Q8_0	Confortable
32.5 tok/s 20–52 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	61.8 GB	Q4_K_M	À l'étroit
32.5 tok/s 20–52 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	61.8 GB	Q4_K_M	À l'étroit
29.5 tok/s 18–47 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	73.6 GB	Q5_K_M	À l'étroit
26.8 tok/s 16–43 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	108.8 GB	Q8_0	Confortable
26.8 tok/s 16–43 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	108.8 GB	Q8_0	Confortable
25.2 tok/s 15–40 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	73.6 GB	Q5_K_M	À l'étroit
21.4 tok/s 13–34 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	108.8 GB	Q8_0	À l'étroit
20.8 tok/s 12–33 · faible confiance	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	55.9 GB	IQ4_XS	À l'étroit
20.5 tok/s 12–33 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	108.8 GB	Q8_0	À l'étroit
20.5 tok/s 12–33 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	108.8 GB	Q8_0	À l'étroit
20.5 tok/s 12–33 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	85.3 GB	Q6_K	À l'étroit
20.5 tok/s 12–33 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	85.3 GB	Q6_K	À l'étroit
19.8 tok/s 12–32 · faible confiance	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	61.8 GB	Q4_K_M	À l'étroit
19.8 tok/s 12–32 · faible confiance	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	61.8 GB	Q4_K_M	À l'étroit
19.8 tok/s 12–32 · faible confiance	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	61.8 GB	Q4_K_M	À l'étroit
19.8 tok/s 12–32 · faible confiance	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	61.8 GB	Q4_K_M	À l'étroit
19.8 tok/s 12–32 · faible confiance	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	61.8 GB	Q4_K_M	À l'étroit
19.8 tok/s 12–32 · faible confiance	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	61.8 GB	Q4_K_M	À l'étroit
19.6 tok/s 12–31 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	108.8 GB	Q8_0	Confortable
18.8 tok/s 11–30 · faible confiance	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	61.8 GB	Q4_K_M	À l'étroit
18.8 tok/s 11–30 · faible confiance	A800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Nov 2022	61.8 GB	Q4_K_M	À l'étroit
17.4 tok/s 10–28 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	108.8 GB	Q8_0	À l'étroit
17.4 tok/s 10–28 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	108.8 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: Chinese Academy of Sciences,Harbin Institute of Technology,Nanyang Technological University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI
Type d'organisation: Academia,Academia,Academia,Academia
Pays: China, Singapore
Publié: 7 September 2023
Auteurs: Xiang Li, Yiqun Yao, Xin Jiang, Xuezhi Fang, Xuying Meng, Siqi Fan, Peng Han, Jing Li, Li Du, Bowen Qin, Zheng Zhang, Aixin Sun, Yequan Wang

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, Chat

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: 101B
Données d'entraînement: 311,540,000,000 tokens
Taille de lot: 4,310,000

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: 5.7 × 10²² FLOP
Comment cela a été établi: Hardware

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 A800 PCIe 40 GB
Temps en temps réel: 517 hours (21.5 days)

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)

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
Citations: 28

Sources

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

Référence: FLM-101B: An Open LLM and How to Train It with $100K Budget
Dernière mise à jour: 25 May 2026

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent FLM-101B

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 FLM-101B

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

Ce dont vous avez besoin pour l'exécuter

Carte minimale

Radeon Instinct MI200

Mémoire requise

55.9 GB

Le plus rapide

33.6 tok/s

FLM-101B atteint un nombre de paramètres de 101B. 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 matériel minimum qui fonctionne est Radeon Instinct MI200, avec une capacité de mémoire de 64 GB, le faisant fonctionner à une compression de IQ4_XS et produisant environ 13.2 tokens par seconde

Le plus rapide que nous calculons pour cela est B200, générant à peu près 33.6 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

Ce que ce modèle est

FLM-101B a été publié par Chinese Academy of Sciences,Harbin Institute of Technology,Nanyang Technological University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, dans le pays enregistré comme China, durant September 2023. L'organisation de publication est catégorisée comme academia,Academia,Academia,Academia.

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

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.

Qu'est-ce qui détermine la vitesse

Le résultat médian est d'environ 18.8 tokens par seconde. Dépassement direct de la vitesse de lecture. 36 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.

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.

Comment il a été entraîné

L'entraînement a consommé environ 5.7 × 10²² FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA A800 PCIe 40 GB. 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 311,540,000,000 jetons de texte

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour FLM-101B

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

Vérifiez ce dont cela a besoin avant toute autre chose

Chaque carte ici a été vérifiée contre FLM-101B, ayant besoin d'environ 55.9 GB à une compression de IQ4_XS. Aucun montant de puissance de traitement ne compense une carte qui ne peut pas la supporter.
02

Faites correspondre le contexte à votre utilisation réelle.

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. FLM-101B.
03

Choisissez jusqu'où vous allez le compresser

Chaque carte exécute la copie la moins compressée qu'elle peut contenir., 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

Le classement par tokens par seconde suit la bande passante de la VRAM plutôt que le nombre de cœurs, pour FLM-101B. 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 33.6 tok/s
05

Lisez la colonne de compatibilité en dernier.

Tight signifie qu'il se charge et fonctionne sans possibilité d'augmenter le contexte plus tard, dans le cas de FLM-101B. 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

Vérifiez la carte de l'autre côté

Chaque page de carte répète ce balayage pour chaque modèle que nous détenons, répondant à ce que le matériel peut faire d'autre au-delà de FLM-101B.

Réponses

FLM-101B — questions courantes

FLM-101B— 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.

FLM-101B— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?

L'entraînement a consommé environ 5.7 × 10²² FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA A800 PCIe 40 GB. 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.

FLM-101B— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Partiellement. Les couches qui ne tiennent pas sont dans la mémoire système et fonctionnent à une fraction de la vitesse, donc un modèle principalement déchargé vaut rarement la peine d'être utilisé. La plus proche approximation que nous calculons est inférieure de 18.6 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

FLM-101B— 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.

FLM-101B— 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 : 5. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

FLM-101B— 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 : 20–54 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.

FLM-101B— 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 55.9 GB, et produit environ 13.2 tous les GPU capables de l'exécuter en total 43.

FLM-101B— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 33.6 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 : 36.

FLM-101B— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 55.9 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.

FLM-101B— 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.

FLM-101B— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 101B. 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.

FLM-101B— qui l'a créé ?

Il a été publié par Chinese Academy of Sciences,Harbin Institute of Technology,Nanyang Technological University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, basé sur China, une organisation catégorisée comme academia,Academia,Academia,Academia.

FLM-101B— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans September 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.

FLM-101B— à quoi ça sert ?

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

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 25 May 2026

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.

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