SEA-LION V3 Gemma2 9B calculateur TPS

Ouvrir les poids AI Singapore 9B paramètres December 2024

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

509 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

Xeon Phi 5110P

8 GB · IQ4_XS · 24.0 tok/s

Carte la plus rapide

B200

376 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter SEA-LION V3 Gemma2 9B?

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.

509 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
376 tok/s 320–452	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	11.7 GB	Q8_0	Confortable
376 tok/s 320–452	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	11.7 GB	Q8_0	Confortable
301 tok/s 180–481 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	11.7 GB	Q8_0	Confortable
301 tok/s 180–481 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	11.7 GB	Q8_0	Confortable
240 tok/s 144–385 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	11.7 GB	Q8_0	Confortable
230 tok/s 196–276	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	11.7 GB	Q8_0	Confortable
230 tok/s 196–276	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	11.7 GB	Q8_0	Confortable
220 tok/s 132–352 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	11.7 GB	Q8_0	Confortable
195 tok/s 117–313 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.7 GB	Q8_0	Confortable
195 tok/s 117–313 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.7 GB	Q8_0	Confortable
195 tok/s 117–313 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.7 GB	Q8_0	Confortable
185 tok/s 158–222	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	11.7 GB	Q8_0	Confortable
172 tok/s 146–207	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.0 GB	IQ4_XS	À l'étroit
158 tok/s 134–190	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.7 GB	Q8_0	Confortable
158 tok/s 134–190	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	11.7 GB	Q8_0	Confortable
158 tok/s 134–190	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.7 GB	Q8_0	Confortable
158 tok/s 134–190	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.7 GB	Q8_0	Confortable
158 tok/s 134–190	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.7 GB	Q8_0	Confortable
131 tok/s 111–157	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.6 GB	Q5_K_M	À l'étroit
120 tok/s 72–193 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	11.7 GB	Q8_0	Confortable
120 tok/s 72–193 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	11.7 GB	Q8_0	Confortable
100 tok/s 60–161 · faible confiance	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	11.7 GB	Q8_0	Confortable
98.2 tok/s 59–157 · faible confiance	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	11.7 GB	Q8_0	Confortable
96.0 tok/s 82–115	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	11.7 GB	Q8_0	Confortable
96.0 tok/s 82–115	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	11.7 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: AI Singapore
Type d'organisation: Government
Pays: Singapore
Publié: 19 December 2024
Auteurs: AI Singapore

Ce qu'il fait

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

Domaine: Language
Tâche: Question answering, Chat, Language modeling/generation
Approche: Self-supervised learning
Modèle de base: Gemma 2 9B
Format numérique: BF16

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: 9B
Données d'entraînement: 200,000,000,000 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: 4.5 × 10²³ FLOP
Comment cela a été établi: Hardware,Operation counting
Ajustement fin des calculs: 1.3 × 10²² 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
Chips utilisés: 64
Temps en temps réel: 240 hours (10 days)
Consommation d'énergie: 88.1 kW

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: Open source
Hugging Face: aisingapore

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: SEA-LION V3
Dernière mise à jour: 28 November 2025

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent SEA-LION V3 Gemma2 9B

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 SEA-LION V3 Gemma2 9B

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

Xeon Phi 5110P

Mémoire requise

7.0 GB

Le plus rapide

376 tok/s

SEA-LION V3 Gemma2 9B atteint un nombre de paramètres de 9B. 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 : 509.

Le point d'entrée est Xeon Phi 5110P, avec une capacité de mémoire de 8 GB, le faisant fonctionner à une compression de IQ4_XS et produisant environ 24.0 tokens par seconde

À l'autre extrémité se trouve B200, générant à peu près 376 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

À propos de ce modèle

SEA-LION V3 Gemma2 9B a été publié par AI Singapore, dans le pays enregistré comme Singapore, durant December 2024. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est government.

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

Son point de départ était un modèle de base existant, Gemma 2 9B. C'est pourquoi il partage la forme et la taille générales du modèle de base.

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 aisingapore.

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

La moitié des cartes qui le détiennent gèrent plus de 26.0 tokens par seconde. Produire du texte plus vite que la plupart des gens ne le lisent. 473 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.

Son agencement d'attention est dans notre base de données, donc les chiffres de mémoire sont calculés exactement plutôt qu'approximés.

Comment il a été entraîné

La production a nécessité des calculs totalisant environ 4.5 × 10²³ 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'ensemble d'entraînement a duré environ 200,000,000,000 jetons de texte

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour SEA-LION V3 Gemma2 9B

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

La table répertorie chaque carte capable de supporter SEA-LION V3 Gemma2 9B, ayant besoin d'environ 7.0 GB à une compression de IQ4_XS. La capacité est la porte — une carte soit la détient soit ne la détient pas.
02

Définissez la LONGUEUR DE CONTEXTE à laquelle vous travaillerez.

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. SEA-LION V3 Gemma2 9B.
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 IQ4_XS 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

Trier par vitesse pour voir comment les cartes se classent pour SEA-LION V3 Gemma2 9B. 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 376 tok/s
05

Vérifiez le verdict de compatibilité avant d'acheter

Un ajustement serré fonctionne, mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue, dans le cas de SEA-LION V3 Gemma2 9B. 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 SEA-LION V3 Gemma2 9B.

Réponses

SEA-LION V3 Gemma2 9B — questions courantes

SEA-LION V3 Gemma2 9B— 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 11.7 GO et générant à peu près 63.1 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

SEA-LION V3 Gemma2 9B— 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.

SEA-LION V3 Gemma2 9B— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 9B. 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.

SEA-LION V3 Gemma2 9B— qui l'a créé ?

Il a été publié par AI Singapore, basé sur Singapore, une organisation catégorisée comme government.

SEA-LION V3 Gemma2 9B— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans December 2024. 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.

SEA-LION V3 Gemma2 9B— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de question answering, Chat, Language modeling/generation. 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.

SEA-LION V3 Gemma2 9B— où puis-je le télécharger ?

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

SEA-LION V3 Gemma2 9B— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?

L'entraînement a consommé environ 4.5 × 10²³ 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.

SEA-LION V3 Gemma2 9B— 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 2.2 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

SEA-LION V3 Gemma2 9B— 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 : 509. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

SEA-LION V3 Gemma2 9B— 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.

SEA-LION V3 Gemma2 9B— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Ce sont des estimations avec de véritables barres d'erreur, et n'importe lequel d'entre eux pourrait raisonnablement se situer n'importe où dans sa plage publiée en fonction du temps d'exécution que vous utilisez. Le résultat le plus rapide ici : 320–452 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.

SEA-LION V3 Gemma2 9B— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Xeon Phi 5110P, avec une capacité de mémoire de 8 GB. Il exécute le modèle à une compression de IQ4_XS environ 7.0 GB, et produit environ 24.0 tous les GPU capables de l'exécuter en total 509.

SEA-LION V3 Gemma2 9B— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 376 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 : 473.

SEA-LION V3 Gemma2 9B— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 7.0 GB à une compression de IQ4_XS, 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.

SEA-LION V3 Gemma2 9B— 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 IQ4_XS, environ 7.0 GO et générant à peu près 172 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

SEA-LION V3 Gemma2 9B— 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 Q6_K, environ 9.6 GO et générant à peu près 62.4 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

SEA-LION V3 Gemma2 9B— 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 11.7 GO et générant à peu près 53.2 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

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