EXAONE Deep 2.4B calculateur TPS

Ouvrir les poids LG AI Research 2.4B paramètres March 2025

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 · 15.4 tok/s

Carte la plus rapide

B200

1,412 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter EXAONE Deep 2.4B?

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
1,412 tok/s 847–2,259 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	3.3 GB	Q8_0	Confortable
1,412 tok/s 847–2,259 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	3.3 GB	Q8_0	Confortable
1,127 tok/s 676–1,804 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.3 GB	Q8_0	Confortable
1,127 tok/s 676–1,804 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.3 GB	Q8_0	Confortable
902 tok/s 541–1,443 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	3.3 GB	Q8_0	Confortable
863 tok/s 518–1,381 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.3 GB	Q8_0	Confortable
863 tok/s 518–1,381 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.3 GB	Q8_0	Confortable
826 tok/s 496–1,321 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	3.3 GB	Q8_0	Confortable
733 tok/s 440–1,173 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.3 GB	Q8_0	Confortable
733 tok/s 440–1,173 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.3 GB	Q8_0	Confortable
733 tok/s 440–1,173 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.3 GB	Q8_0	Confortable
695 tok/s 417–1,112 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	3.3 GB	Q8_0	Confortable
593 tok/s 356–949 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.3 GB	Q8_0	Confortable
593 tok/s 356–949 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	3.3 GB	Q8_0	Confortable
593 tok/s 356–949 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.3 GB	Q8_0	Confortable
593 tok/s 356–949 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.3 GB	Q8_0	Confortable
593 tok/s 356–949 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.3 GB	Q8_0	Confortable
451 tok/s 271–722 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.3 GB	Q8_0	Confortable
451 tok/s 271–722 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.3 GB	Q8_0	Confortable
376 tok/s 226–602 · faible confiance	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	3.3 GB	Q8_0	Confortable
368 tok/s 221–589 · faible confiance	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	3.3 GB	Q8_0	Confortable
360 tok/s 216–576 · faible confiance	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	3.3 GB	Q8_0	Confortable
360 tok/s 216–576 · faible confiance	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	3.3 GB	Q8_0	Confortable
360 tok/s 216–576 · faible confiance	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	3.3 GB	Q8_0	Confortable
360 tok/s 216–576 · faible confiance	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	3.3 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: LG AI Research
Type d'organisation: Industry
Pays: Korea (Republic of)
Publié: 16 March 2025
Auteurs: LG AI Research, Kyunghoon Bae, Eunbi Choi, Kibong Choi, Stanley Jungkyu Choi, Yemuk Choi, Seokhee Hong, Junwon Hwang, Hyojin Jeon, Kijeong Jeon, Gerrard Jeongwon Jo, Hyunjik Jo, Jiyeon Jung, Hyosang Kim, Joonkee Kim, Seonghwan Kim, Soyeon Kim, Sunkyoung Kim, Yireun Kim, Yongil Kim, Youchul Kim, Edward Hwayoung Lee, Haeju Lee, Honglak Lee, Jinsik Lee, Kyungmin Lee, Sangha Park, Yongmin Park, Sihoon…

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, Quantitative reasoning, Code generation
Modèle de base: EXAONE 3.5 2.4B

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: 2.4B
Données d'entraînement: 12,000,000,000 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.

Calcul de formation: 9.4 × 10²² FLOP
Comment cela a été établi: Reported,Operation counting
Ajustement fin des calculs: 5.3 × 10²⁰ FLOP

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 H100 SXM5 80GB
Fournisseur de cloud: Google Cloud

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: Unreleased
Hugging Face: LGAI-EXAONE

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: EXAONE Deep: LLMs with Enhanced Reasoning Performance
Dernière mise à jour: 28 November 2025

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent EXAONE Deep 2.4B

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 EXAONE Deep 2.4B

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

Tesla C1080

Mémoire requise

3.3 GB

Le plus rapide

1,412 tok/s

EXAONE Deep 2.4B atteint un nombre de paramètres de 2.4B. 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.

À l'extrémité inférieure, cela est géré par Tesla C1080, avec une capacité de mémoire de 4 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q8_0 et produisant environ 15.4 tokens par seconde

Haut de gamme est B200, générant à peu près 1,412 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

D'où cela vient-il

EXAONE Deep 2.4B a été publié par LG AI Research, dans le pays enregistré comme Korea (Republic of), durant March 2025. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.

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

Il s'appuie sur EXAONE 3.5 2.4B. La plupart des modèles à cette échelle sont adaptés d'une base existante plutôt que construits de rien.

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 LGAI-EXAONE.

Comprendre les vitesses

Le résultat médian est d'environ 39.6 tokens par seconde 783 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.

Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire

L'entraînement a nécessité un budget de calcul d'environ 9.4 × 10²² FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA H100 SXM5 80GB. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.

L'entraînement a consommé un corpus d'environ 12,000,000,000 jetons de texte

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour EXAONE Deep 2.4B

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

Commencez par ce dont il a réellement besoin, c'est-à-dire l'exigence de EXAONE Deep 2.4B, ayant besoin d'environ 3.3 GB à une compression de Q8_0. 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. EXAONE Deep 2.4B.
03

Décidez combien de compression vous allez accepter

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

Comparez les tokens par seconde, pas les spécifications.

Trier par vitesse pour voir comment les cartes se classent pour EXAONE Deep 2.4B. 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 1,412 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 EXAONE Deep 2.4B. 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 EXAONE Deep 2.4B.

Réponses

EXAONE Deep 2.4B — questions courantes

EXAONE Deep 2.4B— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 3.3 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.

EXAONE Deep 2.4B— 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 3.3 GO et générant à peu près 263 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

EXAONE Deep 2.4B— 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 3.3 GO et générant à peu près 161 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

EXAONE Deep 2.4B— 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 3.3 GO et générant à peu près 199 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

EXAONE Deep 2.4B— 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 3.3 GO et générant à peu près 236 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

EXAONE Deep 2.4B— 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.

EXAONE Deep 2.4B— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 2.4B. 2.4B. 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.

EXAONE Deep 2.4B— qui l'a créé ?

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

EXAONE Deep 2.4B— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans March 2025.

EXAONE Deep 2.4B— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Code generation. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.

EXAONE Deep 2.4B— où puis-je le télécharger ?

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

EXAONE Deep 2.4B— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?

L'entraînement a consommé environ 9.4 × 10²² FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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.

EXAONE Deep 2.4B— 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.

EXAONE Deep 2.4B— 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 : 818. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

EXAONE Deep 2.4B— 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 : 1. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

EXAONE Deep 2.4B— 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 : 847–2,259 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.

EXAONE Deep 2.4B— 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 3.3 GB, et produit environ 15.4 tous les GPU capables de l'exécuter en total 818.

EXAONE Deep 2.4B— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 1,412 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 : 783.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

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