CodeGen-Mono 16.1B calculateur TPS

Ouvrir les poids Salesforce 16.1B paramètres February 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 · Q3_K_M · 19.3 tok/s

Carte la plus rapide

B200

210 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter CodeGen-Mono 16.1B?

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
210 tok/s 126–337 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	17.9 GB	Q8_0	Confortable
210 tok/s 126–337 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	17.9 GB	Q8_0	Confortable
168 tok/s 101–269 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	17.9 GB	Q8_0	Confortable
168 tok/s 101–269 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	17.9 GB	Q8_0	Confortable
134 tok/s 81–215 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	17.9 GB	Q8_0	Confortable
129 tok/s 77–206 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	17.9 GB	Q8_0	Confortable
129 tok/s 77–206 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	17.9 GB	Q8_0	Confortable
123 tok/s 74–197 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	17.9 GB	Q8_0	Confortable
111 tok/s 66–177 · faible confiance	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.6 GB	Q3_K_M	À l'étroit
109 tok/s 66–175 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.9 GB	Q8_0	Confortable
109 tok/s 66–175 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.9 GB	Q8_0	Confortable
109 tok/s 66–175 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.9 GB	Q8_0	Confortable
104 tok/s 62–166 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	17.9 GB	Q8_0	Confortable
88.4 tok/s 53–141 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.9 GB	Q8_0	Confortable
88.4 tok/s 53–141 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	17.9 GB	Q8_0	Confortable
88.4 tok/s 53–141 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.9 GB	Q8_0	Confortable
88.4 tok/s 53–141 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.9 GB	Q8_0	Confortable
88.4 tok/s 53–141 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.9 GB	Q8_0	Confortable
67.3 tok/s 40–108 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	17.9 GB	Q8_0	Confortable
67.3 tok/s 40–108 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	17.9 GB	Q8_0	Confortable
56.1 tok/s 34–90 · faible confiance	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	17.9 GB	Q8_0	Confortable
55.4 tok/s 33–89 · faible confiance	GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA	12 GB	912 GB/s	Jan 2022	10.4 GB	Q4_K_M	À l'étroit
55.4 tok/s 33–89 · faible confiance	GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA	12 GB	912 GB/s	May 2021	10.4 GB	Q4_K_M	À l'étroit
54.9 tok/s 33–88 · faible confiance	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	17.9 GB	Q8_0	Confortable
54.0 tok/s 32–86 · faible confiance	CMP 90HX NVIDIA	10 GB	760 GB/s	Jul 2021	8.6 GB	Q3_K_M	À l'étroit

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: Salesforce
Type d'organisation: Industry
Pays: United States of America
Publié: 27 February 2023
Auteurs: Erik Nijkamp, Bo Pang, Hiroaki Hayashi, Lifu Tu, Huan Wang, Yingbo Zhou, Silvio Savarese, Caiming Xiong

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, Code autocompletion

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: 16.1B
Données d'entraînement: 71,700,000,000 tokens
Époques: 4.18

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: Google TPU v4

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.

Probablement au-dessus de 10²³ FLOP: Yes
Confiance d'enregistrement: Likely
Citations: 1,473

Sources

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

Référence: CodeGen: An Open Large Language Model for Code with Multi-Turn Program Synthesis
Dernière mise à jour: 25 May 2026

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent CodeGen-Mono 16.1B

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 CodeGen-Mono 16.1B

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 qu'il faut pour exécuter ce modèle

Carte minimale

P102-101

Mémoire requise

8.6 GB

Le plus rapide

210 tok/s

CodeGen-Mono 16.1B atteint un nombre de paramètres de 16.1B. 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.

La plus petite carte qui le contient est P102-101, avec une capacité de mémoire de 10 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q3_K_M et produisant environ 19.3 tokens par seconde

Le résultat le plus rapide vient de B200, générant à peu près 210 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

Contexte

CodeGen-Mono 16.1B a été publié par Salesforce, dans le pays enregistré comme United States of America, durant February 2023. L'organisation de publication est catégorisée comme industry.

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

Parce que ses poids ont été publiés, rien sur son exécution ne dépend d'un fournisseur restant disponible — il est à vous une fois téléchargé.

Lire les chiffres de débit

La moitié des cartes qui le détiennent gèrent plus de 19.6 tokens par seconde. Dépassement direct de la vitesse de lecture. 259 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.

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

L'ensemble d'entraînement a duré environ 71,700,000,000 jetons de texte

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour CodeGen-Mono 16.1B

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

Chaque carte ici a été vérifiée contre CodeGen-Mono 16.1B, ayant besoin d'environ 8.6 GB à une compression de Q3_K_M. La capacité est la porte — une carte soit la détient soit ne la détient pas.
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. CodeGen-Mono 16.1B.
03

Choisissez jusqu'où vous allez le compresser

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

Comparez les tokens par seconde, pas les spécifications.

La commande de vitesse est effectivement un classement par bande passante mémoire, pour CodeGen-Mono 16.1B. 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 210 tok/s
05

Regardez la marge de manœuvre, pas seulement le fit.

Tight signifie qu'il se charge et fonctionne sans possibilité d'augmenter le contexte plus tard, dans le cas de CodeGen-Mono 16.1B. 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 CodeGen-Mono 16.1B.

Réponses

CodeGen-Mono 16.1B — questions courantes

CodeGen-Mono 16.1B— 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 3.2 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

CodeGen-Mono 16.1B— 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 : 306. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

CodeGen-Mono 16.1B— 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 : 5. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

CodeGen-Mono 16.1B— 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 : 126–337 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.

CodeGen-Mono 16.1B— 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 Q3_K_M environ 8.6 GB, et produit environ 19.3 tous les GPU capables de l'exécuter en total 306.

CodeGen-Mono 16.1B— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 210 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 : 259.

CodeGen-Mono 16.1B— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 8.6 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.

CodeGen-Mono 16.1B— 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 10.4 GO et générant à peu près 55.4 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

CodeGen-Mono 16.1B— 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 14.2 GO et générant à peu près 43.2 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

CodeGen-Mono 16.1B— 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 17.9 GO et générant à peu près 35.3 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

CodeGen-Mono 16.1B— 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.

CodeGen-Mono 16.1B— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 16.1B. 16.1B parameters. 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.

CodeGen-Mono 16.1B— qui l'a créé ?

Il a été publié par Salesforce, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.

CodeGen-Mono 16.1B— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans February 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.

CodeGen-Mono 16.1B— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de code generation, Code autocompletion. 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.

CodeGen-Mono 16.1B— 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.

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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