Reka Flash 3 calculateur TPS

Ouvrir les poids Reka AI 21B 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

241 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

Xeon Phi 7120P

16 GB · Q4_K_M · 10.7 tok/s

Carte la plus rapide

B200

161 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter Reka Flash 3?

Définir les entrées, lire la réponse

Une conversation plus longue nécessite plus de mémoire, ce qui peut pousser ce modèle hors des cartes plus petites..

Cache des cartes qui ne conviendraient qu'au modèle en le compressant en dessous de ce point..

241 cartes correspondent

Calcul en cours
Besoin Quantification Convient
161 tok/s

97–258 · faible confiance

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 23.2 GB Q8_0 Confortable
161 tok/s

97–258 · faible confiance

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 23.2 GB Q8_0 Confortable
129 tok/s

77–206 · faible confiance

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 23.2 GB Q8_0 Confortable
129 tok/s

77–206 · faible confiance

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 23.2 GB Q8_0 Confortable
103 tok/s

62–165 · faible confiance

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 23.2 GB Q8_0 Confortable
98.6 tok/s

59–158 · faible confiance

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 23.2 GB Q8_0 Confortable
98.6 tok/s

59–158 · faible confiance

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 23.2 GB Q8_0 Confortable
94.4 tok/s

57–151 · faible confiance

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 23.2 GB Q8_0 Confortable
83.8 tok/s

50–134 · faible confiance

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 23.2 GB Q8_0 Confortable
83.8 tok/s

50–134 · faible confiance

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 23.2 GB Q8_0 Confortable
83.8 tok/s

50–134 · faible confiance

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 23.2 GB Q8_0 Confortable
79.5 tok/s

48–127 · faible confiance

H100 NVL 94 GB NVIDIA 94 GB 3,940 GB/s Mar 2023 23.2 GB Q8_0 Confortable
67.8 tok/s

41–108 · faible confiance

H100 PCIe 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 23.2 GB Q8_0 Confortable
67.8 tok/s

41–108 · faible confiance

H100 SXM5 80 GB NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Oct 2022 23.2 GB Q8_0 Confortable
67.8 tok/s

41–108 · faible confiance

H100 SXM5 94 GB NVIDIA 94 GB 3,360 GB/s Mar 2023 23.2 GB Q8_0 Confortable
67.8 tok/s

41–108 · faible confiance

H100 SXM5 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 23.2 GB Q8_0 Confortable
67.8 tok/s

41–108 · faible confiance

H800 SXM5 NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Mar 2023 23.2 GB Q8_0 Confortable
52.6 tok/s

32–84 · faible confiance

Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA 16 GB 1,130 GB/s Nov 2019 13.4 GB Q4_K_M À l'étroit
51.6 tok/s

31–83 · faible confiance

Radeon Instinct MI250 AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 23.2 GB Q8_0 Confortable
51.6 tok/s

31–83 · faible confiance

Radeon Instinct MI250X AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 23.2 GB Q8_0 Confortable
44.7 tok/s

27–72 · faible confiance

GeForce RTX 5080 NVIDIA 16 GB 960 GB/s Jan 2025 13.4 GB Q4_K_M À l'étroit
43.0 tok/s

26–69 · faible confiance

Data Center GPU Max 1550 Intel 128 GB 3,280 GB/s Jan 2023 23.2 GB Q8_0 Confortable
42.1 tok/s

25–67 · faible confiance

Data Center GPU Max Subsystem Intel 128 GB 3,210 GB/s Jan 2023 23.2 GB Q8_0 Confortable
41.8 tok/s

25–67 · faible confiance

Tesla V100 DGXS 16 GB NVIDIA 16 GB 897 GB/s Mar 2018 13.4 GB Q4_K_M À l'étroit
41.8 tok/s

25–67 · faible confiance

Tesla V100 PCIe 16 GB NVIDIA 16 GB 897 GB/s Jun 2017 13.4 GB Q4_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
Reka AI
Type d'organisation
Industry
Pays
United States of America
Publié
10 March 2025

Ce qu'il fait

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

Domaine
Multimodal, Language, Vision, Video, Speech
Tâche
Chat, Code generation, Language modeling/generation, Quantitative reasoning, Question answering, Character recognition (OCR), Visual question answering, Video description, Speech recognition (ASR)

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
21B
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 (unrestricted)
Code d'entraînement
Unreleased

"The model weights are available to download and modify under Apache 2.0 license." https://huggingface.co/RekaAI/reka-flash-3

Hugging Face
RekaAI

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
Reasoning with Reka Flash 3
Dernière mise à jour
28 November 2025

Les extrêmes

Ce que les chiffres signifient

Ce dont vous avez besoin pour l'exécuter

Carte minimale

Xeon Phi 7120P

Mémoire requise

13.4 GB

Le plus rapide

161 tok/s

Reka Flash 3 atteint un nombre de paramètres de 21B. Cela se situe dans la gamme qu'une carte de bureau sérieuse peut gérer une fois les poids compressés. Le nombre de cartes que nous suivons qui peuvent l'exécuter : 241.

Le matériel minimum qui fonctionne est Xeon Phi 7120P, avec une capacité de mémoire de 16 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q4_K_M et produisant environ 10.7 tokens par seconde

Le plus rapide que nous calculons pour cela est B200, générant à peu près 161 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

À propos de ce modèle

Reka Flash 3 a été publié par Reka AI, dans le pays enregistré comme United States of America, durant March 2025. Cela provient d'une organisation classée comme industry.

Il fonctionne dans le domaine de Multimodal, Language, Vision, Video, Speech, et est enregistré comme exécutant la tâche de chat, Code generation, Language modeling/generation, Quantitative reasoning, Question answering, Character recognition (OCR), Visual question answering, Video description, Speech recognition (ASR).

Les poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel indéfiniment, hors ligne, sans compte associé. Sur Hugging Face, il est publié sous l'organisation RekaAI.

À quelle vitesse cela fonctionne-t-il, et pourquoi

Le résultat médian est d'environ 20.9 tokens par seconde. Produire du texte plus vite que la plupart des gens ne le lisent. 198 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.

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.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour Reka Flash 3

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..

  1. 01

    Commencez par la colonne mémoire

    Commencez par ce dont il a réellement besoin, c'est-à-dire l'exigence de Reka Flash 3, ayant besoin d'environ 13.4 GB à une compression de Q4_K_M. Cette figure, pas la performance principale d'une carte, est ce qui décide si elle fonctionne.

  2. 02

    Décidez combien de temps vos conversations tournent

    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. Reka Flash 3.

  3. 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 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.

  4. 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 Reka Flash 3. 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 161 tok/s

  5. 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 Reka Flash 3. 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.

  6. 06

    Ouvrez la carte sur laquelle vous vous êtes arrêté.

    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 Reka Flash 3.

Réponses

Reka Flash 3 — questions courantes

01

Reka Flash 3— 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 : 97–258 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.

02

Reka Flash 3— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Xeon Phi 7120P, avec une capacité de mémoire de 16 GB. Il exécute le modèle à une compression de Q4_K_M environ 13.4 GB, et produit environ 10.7 tous les GPU capables de l'exécuter en total 241.

03

Reka Flash 3— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 161 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 : 198.

04

Reka Flash 3— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 13.4 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.

05

Reka Flash 3— 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 Q4_K_M, environ 13.4 GO et générant à peu près 52.6 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

06

Reka Flash 3— 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 Q6_K, environ 18.3 GO et générant à peu près 39.3 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

07

Reka Flash 3— 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.

08

Reka Flash 3— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 21B. 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.

09

Reka Flash 3— qui l'a créé ?

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

10

Reka Flash 3— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans March 2025.

11

Reka Flash 3— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Multimodal, Language, Vision, Video, Speech, et est enregistré comme gérant la tâche de chat, Code generation, Language modeling/generation, Quantitative reasoning, Question answering, Character recognition (OCR), Visual question answering, Video description, Speech recognition (ASR). Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.

12

Reka Flash 3— où puis-je le télécharger ?

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

13

Reka Flash 3— 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 2.6 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

14

Reka Flash 3— 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 : 241. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

15

Reka Flash 3— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Une carte plus grande contient une copie plus précise. Le nombre de niveaux de compression utilisés sur les cartes qui l'exécutent : 4. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

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.