OpenBioLLM-Llama3-8B calculateur TPS

Ouvrir les poids Saama 8B paramètres January 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

582 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

Quadro 6000

6 GB · Q3_K_M · 17.4 tok/s

Carte la plus rapide

B200

424 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter OpenBioLLM-Llama3-8B?

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.

582 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
424 tok/s 360–508	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	9.8 GB	Q8_0	Confortable
424 tok/s 360–508	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	9.8 GB	Q8_0	Confortable
338 tok/s 203–541 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.8 GB	Q8_0	Confortable
338 tok/s 203–541 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.8 GB	Q8_0	Confortable
270 tok/s 162–433 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	9.8 GB	Q8_0	Confortable
259 tok/s 220–311	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.8 GB	Q8_0	Confortable
259 tok/s 220–311	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.8 GB	Q8_0	Confortable
248 tok/s 149–396 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	9.8 GB	Q8_0	Confortable
220 tok/s 132–352 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.8 GB	Q8_0	Confortable
220 tok/s 132–352 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.8 GB	Q8_0	Confortable
220 tok/s 132–352 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.8 GB	Q8_0	Confortable
209 tok/s 177–250	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	9.8 GB	Q8_0	Confortable
178 tok/s 151–213	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.8 GB	Q8_0	Confortable
178 tok/s 151–213	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	9.8 GB	Q8_0	Confortable
178 tok/s 151–213	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.8 GB	Q8_0	Confortable
178 tok/s 151–213	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.8 GB	Q8_0	Confortable
178 tok/s 151–213	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.8 GB	Q8_0	Confortable
141 tok/s 120–169	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.0 GB	Q5_K_M	À l'étroit
135 tok/s 81–217 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.8 GB	Q8_0	Confortable
135 tok/s 81–217 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.8 GB	Q8_0	Confortable
120 tok/s 102–144	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	7.9 GB	Q6_K	À l'étroit
113 tok/s 68–181 · faible confiance	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	9.8 GB	Q8_0	Confortable
110 tok/s 66–177 · faible confiance	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	9.8 GB	Q8_0	Confortable
108 tok/s 92–130	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	9.8 GB	Q8_0	Confortable
108 tok/s 92–130	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	9.8 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: Saama
Pays: United States of America
Publié: 14 January 2025
Auteurs: Ankit Pal, Malaikannan Sankarasubbu

Ce qu'il fait

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

Domaine: Language, Medicine
Tâche: Language modeling/generation, Question answering, Medical diagnosis
Modèle de base: Llama 3-8B

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: 8B
Données d'entraînement: tokens

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
Chips utilisés: 1
Consommation d'énergie: 756 W

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 (restricted use)
Code d'entraînement: Unreleased
Hugging Face: aaditya

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: Introducing OpenBioLLM-Llama3-70B & 8B: Saama’s AI Research Lab Released the Most Openly Available Medical-Domain LLMs to Date!
Dernière mise à jour: 28 November 2025

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent OpenBioLLM-Llama3-8B

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 OpenBioLLM-Llama3-8B

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

Quadro 6000

Mémoire requise

5.1 GB

Le plus rapide

424 tok/s

OpenBioLLM-Llama3-8B atteint un nombre de paramètres de 8B. 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 : 582.

La plus petite carte qui le contient est Quadro 6000, avec une capacité de mémoire de 6 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q3_K_M et produisant environ 17.4 tokens par seconde

Le résultat le plus rapide vient de B200, générant à peu près 424 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

D'où cela vient-il

OpenBioLLM-Llama3-8B a été publié par Saama, dans le pays enregistré comme United States of America, durant January 2025.

Il fonctionne dans le domaine de Language, Medicine, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation, Question answering, Medical diagnosis.

Il s'appuie sur Llama 3-8B. C'est pourquoi il partage la forme et la taille générales du modèle de base.

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. Sur Hugging Face, il est publié sous l'organisation aaditya.

Comprendre les vitesses

Le résultat médian est d'environ 23.8 tokens par seconde. Produire du texte plus vite que la plupart des gens ne le lisent. 551 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 agencement d'attention est dans notre base de données, donc les chiffres de mémoire sont calculés exactement plutôt qu'approximés.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour OpenBioLLM-Llama3-8B

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

Lisez d'abord le chiffre de mémoire

La table répertorie chaque carte capable de supporter OpenBioLLM-Llama3-8B, ayant besoin d'environ 5.1 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

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. OpenBioLLM-Llama3-8B.
03

Définir un seuil de qualité

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

Trier par vitesse

Le classement par tokens par seconde suit la bande passante de la VRAM plutôt que le nombre de cœurs, pour OpenBioLLM-Llama3-8B. 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 424 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 OpenBioLLM-Llama3-8B. 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 OpenBioLLM-Llama3-8B.

Réponses

OpenBioLLM-Llama3-8B — questions courantes

OpenBioLLM-Llama3-8B— 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 Q5_K_M, environ 7.0 GO et générant à peu près 141 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

OpenBioLLM-Llama3-8B— 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 9.8 GO et générant à peu près 48.3 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

OpenBioLLM-Llama3-8B— 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 9.8 GO et générant à peu près 59.8 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

OpenBioLLM-Llama3-8B— 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 9.8 GO et générant à peu près 70.9 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

OpenBioLLM-Llama3-8B— 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.

OpenBioLLM-Llama3-8B— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 8B. 8B. 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.

OpenBioLLM-Llama3-8B— qui l'a créé ?

Il a été publié par Saama, basé sur United States of America.

OpenBioLLM-Llama3-8B— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans January 2025.

OpenBioLLM-Llama3-8B— à quoi ça sert ?

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

OpenBioLLM-Llama3-8B— où puis-je le télécharger ?

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

OpenBioLLM-Llama3-8B— 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 1.5 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

OpenBioLLM-Llama3-8B— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?

Une seconde carte double à peu près la mémoire disponible mais pas le taux de génération. Le nombre déjà capable de le faire seul : 582. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

OpenBioLLM-Llama3-8B— 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.

OpenBioLLM-Llama3-8B— 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 : 360–508 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.

OpenBioLLM-Llama3-8B— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Quadro 6000, avec une capacité de mémoire de 6 GB. Il exécute le modèle à une compression de Q3_K_M environ 5.1 GB, et produit environ 17.4 tous les GPU capables de l'exécuter en total 582.

OpenBioLLM-Llama3-8B— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 424 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 : 551.

OpenBioLLM-Llama3-8B— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 5.1 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.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

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