KoGPT calculateur TPS

Ouvrir les poids Kakao 6.2B paramètres November 2021

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

589 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

Tesla K20c

5 GB · Q4_K_M · 28.0 tok/s

Carte la plus rapide

B200

549 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter KoGPT?

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.

589 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
549 tok/s 330–879 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	7.3 GB	Q8_0	Confortable
549 tok/s 330–879 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	7.3 GB	Q8_0	Confortable
439 tok/s 263–702 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	7.3 GB	Q8_0	Confortable
439 tok/s 263–702 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	7.3 GB	Q8_0	Confortable
351 tok/s 211–561 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	7.3 GB	Q8_0	Confortable
336 tok/s 202–537 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	7.3 GB	Q8_0	Confortable
336 tok/s 202–537 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	7.3 GB	Q8_0	Confortable
321 tok/s 193–514 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	7.3 GB	Q8_0	Confortable
285 tok/s 171–456 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	7.3 GB	Q8_0	Confortable
285 tok/s 171–456 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	7.3 GB	Q8_0	Confortable
285 tok/s 171–456 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	7.3 GB	Q8_0	Confortable
271 tok/s 162–433 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	7.3 GB	Q8_0	Confortable
231 tok/s 138–369 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	7.3 GB	Q8_0	Confortable
231 tok/s 138–369 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	7.3 GB	Q8_0	Confortable
231 tok/s 138–369 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	7.3 GB	Q8_0	Confortable
231 tok/s 138–369 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	7.3 GB	Q8_0	Confortable
231 tok/s 138–369 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	7.3 GB	Q8_0	Confortable
176 tok/s 105–281 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	7.3 GB	Q8_0	Confortable
176 tok/s 105–281 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	7.3 GB	Q8_0	Confortable
149 tok/s 89–238 · faible confiance	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	5.9 GB	Q6_K	Confortable
146 tok/s 88–234 · faible confiance	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	7.3 GB	Q8_0	Confortable
143 tok/s 86–229 · faible confiance	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	7.3 GB	Q8_0	Confortable
140 tok/s 84–224 · faible confiance	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	7.3 GB	Q8_0	Confortable
140 tok/s 84–224 · faible confiance	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	7.3 GB	Q8_0	Confortable
140 tok/s 84–224 · faible confiance	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	7.3 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: Kakao
Type d'organisation: Industry
Pays: Korea (Republic of)
Publié: 12 November 2021
Auteurs: Ildoo Kim, Gunsoo Han, Jiyeon Ham, Woonhyuk Baek

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, 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: 6.2B
Données d'entraînement: tokens

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 (non-commercial)
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.

Confiance d'enregistrement: Speculative

Sources

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

Référence: KoGPT: KakaoBrain Korean(hangul) Generative Pre-trained Transformer
Dernière mise à jour: 28 November 2025

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent KoGPT

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 KoGPT

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 K20c

Mémoire requise

4.4 GB

Le plus rapide

549 tok/s

KoGPT atteint un nombre de paramètres de 6.2B. 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 : 589.

Le point d'entrée est Tesla K20c, avec une capacité de mémoire de 5 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q4_K_M et produisant environ 28.0 tokens par seconde

Le résultat le plus rapide vient de B200, générant à peu près 549 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

Ce que ce modèle est

KoGPT a été publié par Kakao, dans le pays enregistré comme Korea (Republic of), durant November 2021. Cela provient d'une organisation classée comme industry.

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

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.

Qu'est-ce qui détermine la vitesse

Le résultat médian est d'environ 27.4 tokens par seconde. Dépassement direct de la vitesse de lecture. 565 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.

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.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour KoGPT

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

Commencez par ce dont il a réellement besoin, c'est-à-dire l'exigence de KoGPT, ayant besoin d'environ 4.4 GB à une compression de Q4_K_M. 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. KoGPT.
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 Q4_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 KoGPT. 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 549 tok/s
05

Lisez la colonne de compatibilité en dernier.

La colonne d'adéquation sépare les cartes qui y parviennent juste de celles qui ont de la marge, dans le cas de KoGPT. 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 KoGPT.

Réponses

KoGPT — questions courantes

KoGPT— qui l'a créé ?

Il a été publié par Kakao, basé sur Korea (Republic of), une organisation catégorisée comme industry.

KoGPT— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans November 2021. 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.

KoGPT— à quoi ça sert ?

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

KoGPT— 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.

KoGPT— 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 0.8 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

KoGPT— 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 : 589. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

KoGPT— 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 : 4. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

KoGPT— 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 : 330–879 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.

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

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Tesla K20c, avec une capacité de mémoire de 5 GB. Il exécute le modèle à une compression de Q4_K_M environ 4.4 GB, et produit environ 28.0 tous les GPU capables de l'exécuter en total 589.

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

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 549 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 : 565.

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

Cela nécessite environ 4.4 GB à une compression de Q4_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.

KoGPT— 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 Q6_K, environ 5.9 GO et générant à peu près 149 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

KoGPT— 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 7.3 GO et générant à peu près 62.7 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

KoGPT— 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 7.3 GO et générant à peu près 77.6 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

KoGPT— 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 7.3 GO et générant à peu près 92.0 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

KoGPT— 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.

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

Il a un nombre de paramètres de 6.2B. from https://huggingface.co/kakaobrain/kogpt possibly has 30B parameters based on this source: (would be a different version) https://post.naver.com/viewer/postView.naver?volumeNo=34605062&memberNo=35753905&vType=VERTICAL. 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.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

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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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