Evo 2 40B calculateur TPS

Ouvrir les poids Arc Institute,Stanford University,NVIDIA,Liquid,University of California (UC) Berkeley,Goodfire,Columbia University,University of California San Francisco 40.3B paramètres February 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

126 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

Tesla M40 24 GB

24 GB · Q3_K_M · 7.0 tok/s

Carte la plus rapide

B200

84.1 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter Evo 2 40B?

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.

126 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
84.1 tok/s 50–135 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	43.8 GB	Q8_0	Confortable
84.1 tok/s 50–135 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	43.8 GB	Q8_0	Confortable
67.1 tok/s 40–107 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	43.8 GB	Q8_0	Confortable
67.1 tok/s 40–107 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	43.8 GB	Q8_0	Confortable
53.7 tok/s 32–86 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	43.8 GB	Q8_0	Confortable
51.4 tok/s 31–82 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	43.8 GB	Q8_0	Confortable
51.4 tok/s 31–82 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	43.8 GB	Q8_0	Confortable
49.2 tok/s 30–79 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	43.8 GB	Q8_0	Confortable
45.4 tok/s 27–73 · faible confiance	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.1 GB	Q4_K_M	À l'étroit
45.4 tok/s 27–73 · faible confiance	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.1 GB	Q4_K_M	À l'étroit
43.7 tok/s 26–70 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	43.8 GB	Q8_0	Confortable
43.7 tok/s 26–70 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	43.8 GB	Q8_0	Confortable
43.7 tok/s 26–70 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	43.8 GB	Q8_0	Confortable
43.4 tok/s 26–69 · faible confiance	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.1 GB	Q4_K_M	À l'étroit
43.4 tok/s 26–69 · faible confiance	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.1 GB	Q4_K_M	À l'étroit
41.4 tok/s 25–66 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	43.8 GB	Q8_0	Confortable
38.0 tok/s 23–61 · faible confiance	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	20.4 GB	Q3_K_M	À l'étroit
35.3 tok/s 21–57 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	43.8 GB	Q8_0	Confortable
35.3 tok/s 21–57 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	43.8 GB	Q8_0	Confortable
35.3 tok/s 21–57 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	43.8 GB	Q8_0	Confortable
35.3 tok/s 21–57 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	43.8 GB	Q8_0	Confortable
35.3 tok/s 21–57 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	43.8 GB	Q8_0	Confortable
34.6 tok/s 21–55 · faible confiance	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	20.4 GB	Q3_K_M	À l'étroit
28.6 tok/s 17–46 · faible confiance	GeForce RTX 3090 Ti NVIDIA	24 GB	1,010 GB/s	Jan 2022	20.4 GB	Q3_K_M	À l'étroit
28.6 tok/s 17–46 · faible confiance	GeForce RTX 4090 NVIDIA	24 GB	1,010 GB/s	Sep 2022	20.4 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: Arc Institute,Stanford University,NVIDIA,Liquid,University of California (UC) Berkeley,Goodfire,Columbia University,University of California San Francisco
Type d'organisation: Academia,Industry,Industry,Academia,Academia,Academia
Pays: United States of America
Publié: 19 February 2025
Auteurs: Garyk Brixi, Matthew G. Durrant, Jerome Ku, Michael Poli, Greg Brockman, Daniel Chang, Gabriel A. Gonzalez, Samuel H. King, David B. Li, Aditi T. Merchant, Mohsen Naghipourfar, Eric Nguyen, Chiara Ricci-Tam, David W. Romero, Gwanggyu Sun, Ali Taghibakshi, Anton Vorontsov, Brandon Yang, Myra Deng, Liv Gorton, Nam Nguyen, Nicholas K. Wang, Etowah Adams, Stephen A. Baccus, Steven Dillmann, Stefano Er…

Ce qu'il fait

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

Domaine: Biology
Tâche: Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)

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: 40.3B
Données d'entraînement: 9,300,000,000,000 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: 2.3 × 10²⁴ FLOP
Comment cela a été établi: Operation counting,Reported

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: Open source
Hugging Face: arcinstitute

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: Confident

Sources

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

Référence: Genome modeling and design across all domains of life with Evo 2
Dernière mise à jour: 28 November 2025

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent Evo 2 40B

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 Evo 2 40B

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 M40 24 GB

Mémoire requise

20.4 GB

Le plus rapide

84.1 tok/s

Evo 2 40B atteint un nombre de paramètres de 40.3B. 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 : 126.

À l'extrémité inférieure, cela est géré par Tesla M40 24 GB, avec une capacité de mémoire de 24 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q3_K_M et produisant environ 7.0 tokens par seconde

À l'autre extrémité se trouve B200, générant à peu près 84.1 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

Ce que ce modèle est

Evo 2 40B a été publié par Arc Institute,Stanford University,NVIDIA,Liquid,University of California (UC) Berkeley,Goodfire,Columbia University,University of California San Francisco, dans le pays enregistré comme United States of America, durant February 2025. Cela provient d'une organisation classée comme academia,Industry,Industry,Academia,Academia,Academia.

Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme exécutant la tâche de protein or nucleotide language model (pLM/nLM).

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 arcinstitute.

Qu'est-ce qui détermine la vitesse

La moitié des cartes qui le détiennent gèrent plus de 21.1 tokens par seconde. Produire du texte plus vite que la plupart des gens ne le lisent. 106 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.

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.

Entraînement et provenance

L'entraînement a consommé environ 2.3 × 10²⁴ FLOP. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.

Il a été entraîné sur un corpus d'environ 9,300,000,000,000 jetons de texte

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour Evo 2 40B

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 Evo 2 40B, ayant besoin d'environ 20.4 GB à une compression de Q3_K_M. Aucun montant de puissance de traitement ne compense une carte qui ne peut pas la supporter.
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. Evo 2 40B.
03

Décidez combien de compression vous allez accepter

La colonne de quantification varie selon la carte, car une plus grande carte contient une copie plus précise., 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

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 Evo 2 40B. 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 84.1 tok/s
05

Lisez la colonne de compatibilité en dernier.

Un ajustement serré fonctionne, mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue, dans le cas de Evo 2 40B. 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

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 Evo 2 40B.

Réponses

Evo 2 40B — questions courantes

Evo 2 40B— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?

L'entraînement a consommé environ 2.3 × 10²⁴ FLOP. 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.

Evo 2 40B— 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 7.1 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

Evo 2 40B— 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 : 126. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

Evo 2 40B— 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 : 4. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

Evo 2 40B— 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 : 50–135 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.

Evo 2 40B— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Tesla M40 24 GB, avec une capacité de mémoire de 24 GB. Il exécute le modèle à une compression de Q3_K_M environ 20.4 GB, et produit environ 7.0 tous les GPU capables de l'exécuter en total 126.

Evo 2 40B— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 84.1 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 : 106.

Evo 2 40B— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 20.4 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.

Evo 2 40B— 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 Q3_K_M, environ 20.4 GO et générant à peu près 38.0 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

Evo 2 40B— 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.

Evo 2 40B— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 40.3B. Table 1 lists 40.3B parameters as model size. 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.

Evo 2 40B— qui l'a créé ?

Il a été publié par Arc Institute,Stanford University,NVIDIA,Liquid,University of California (UC) Berkeley,Goodfire,Columbia University,University of California San Francisco, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia,Industry,Industry,Academia,Academia,Academia.

Evo 2 40B— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans February 2025.

Evo 2 40B— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme gérant la tâche de protein or nucleotide language model (pLM/nLM). 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.

Evo 2 40B— où puis-je le télécharger ?

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

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

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