Athene-V2 calculateur TPS

Ouvrir les poids Nexusflow 72B paramètres November 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

61 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

A100 PCIe 40 GB

40 GB · Q3_K_M · 24.8 tok/s

Carte la plus rapide

B200

47.1 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter Athene-V2?

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.

61 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
47.1 tok/s 28–75 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	77.8 GB	Q8_0	Confortable
47.1 tok/s 28–75 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	77.8 GB	Q8_0	Confortable
37.6 tok/s 23–60 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	77.8 GB	Q8_0	Confortable
37.6 tok/s 23–60 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	77.8 GB	Q8_0	Confortable
30.1 tok/s 18–48 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	77.8 GB	Q8_0	Confortable
28.8 tok/s 17–46 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	77.8 GB	Q8_0	Confortable
28.8 tok/s 17–46 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	77.8 GB	Q8_0	Confortable
28.7 tok/s 17–46 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	61.0 GB	Q6_K	À l'étroit
28.7 tok/s 17–46 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	61.0 GB	Q6_K	À l'étroit
27.5 tok/s 17–44 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	77.8 GB	Q8_0	Confortable
27.0 tok/s 16–43 · faible confiance	GRID A100B NVIDIA	48 GB	1,870 GB/s	May 2020	40.1 GB	IQ4_XS	À l'étroit
24.8 tok/s 15–40 · faible confiance	A100 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Jun 2020	35.9 GB	Q3_K_M	À l'étroit
24.8 tok/s 15–40 · faible confiance	A100 SXM4 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	May 2020	35.9 GB	Q3_K_M	À l'étroit
24.8 tok/s 15–40 · faible confiance	A800 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Nov 2022	35.9 GB	Q3_K_M	À l'étroit
24.4 tok/s 15–39 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	77.8 GB	Q8_0	Confortable
24.4 tok/s 15–39 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	77.8 GB	Q8_0	Confortable
24.4 tok/s 15–39 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	77.8 GB	Q8_0	Confortable
23.2 tok/s 14–37 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	77.8 GB	Q8_0	À l'étroit
21.2 tok/s 13–34 · faible confiance	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	52.6 GB	Q5_K_M	À l'étroit
19.8 tok/s 12–32 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	77.8 GB	Q8_0	À l'étroit
19.8 tok/s 12–32 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	77.8 GB	Q8_0	À l'étroit
19.8 tok/s 12–32 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	77.8 GB	Q8_0	À l'étroit
19.4 tok/s 12–31 · faible confiance	RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA	48 GB	1,340 GB/s	Mar 2025	40.1 GB	IQ4_XS	À l'étroit
17.4 tok/s 10–28 · faible confiance	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	61.0 GB	Q6_K	À l'étroit
17.4 tok/s 10–28 · faible confiance	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	61.0 GB	Q6_K	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: Nexusflow
Type d'organisation: Industry
Pays: United States of America
Publié: 14 November 2024

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, Quantitative reasoning, Question answering
Modèle de base: Qwen2.5-72B

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: 72B
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 (non-commercial)
Code d'entraînement: Unreleased
Hugging Face: Nexusflow

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 Athene-V2: Advancing Beyond the Limits of Scaling with Targeted Post-training
Dernière mise à jour: 28 November 2025

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent Athene-V2

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 Athene-V2

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 dont vous avez besoin pour l'exécuter

Carte minimale

A100 PCIe 40 GB

Mémoire requise

35.9 GB

Le plus rapide

47.1 tok/s

Athene-V2 atteint un nombre de paramètres de 72B. Cela le place au-dessus du matériel grand public, dans la gamme où une carte est achetée à cette fin plutôt que réutilisée pour cela. Le nombre de cartes que nous suivons qui peuvent le supporter : 61.

Le matériel minimum qui fonctionne est A100 PCIe 40 GB, avec une capacité de mémoire de 40 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q3_K_M et produisant environ 24.8 tokens par seconde

Le plus rapide que nous calculons pour cela est B200, générant à peu près 47.1 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

D'où cela vient-il

Athene-V2 a été publié par Nexusflow, dans le pays enregistré comme United States of America, durant November 2024. L'organisation de publication est catégorisée comme industry.

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

Il s'appuie sur Qwen2.5-72B. 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 Nexusflow.

Comprendre les vitesses

Le résultat médian est d'environ 16.6 tokens par seconde. Produire du texte plus vite que la plupart des gens ne le lisent. 51 d'eux

Chaque poids participe à chaque jeton ici, donc la bande passante est toute l'histoire : le classement ci-dessous est effectivement un classement du débit de 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.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour Athene-V2

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

Chaque carte ici a été vérifiée contre Athene-V2, ayant besoin d'environ 35.9 GB à une compression de Q3_K_M. Cette figure, pas la performance principale d'une carte, est ce qui décide si elle fonctionne.
02

Définissez la LONGUEUR DE CONTEXTE à laquelle vous travaillerez.

Les conversations plus longues coûtent de la MÉMOIRE en plus de ce dont les POIDS ont besoin. Déplacez le curseur à votre longueur de travail réelle avant de faire confiance à une ligne pour Athene-V2.
03

Choisissez jusqu'où vous allez le compresser

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

Trier par vitesse

Le classement par tokens par seconde suit la bande passante de la VRAM plutôt que le nombre de cœurs, pour Athene-V2. 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 47.1 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 Athene-V2. 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 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 Athene-V2.

Réponses

Athene-V2 — questions courantes

Athene-V2— où puis-je le télécharger ?

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

Athene-V2— 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 15.5 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

Athene-V2— 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 : 61. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

Athene-V2— 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 : 5. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

Athene-V2— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Chaque chiffre est dérivé de la bande passante de la mémoire et de la taille du modèle, non vérifié par des tests, c'est pourquoi chacun est publié sous forme d'une plage plutôt que d'un nombre unique. Un exemple : 28–75 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.

Athene-V2— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est A100 PCIe 40 GB, avec une capacité de mémoire de 40 GB. Il exécute le modèle à une compression de Q3_K_M environ 35.9 GB, et produit environ 24.8 tous les GPU capables de l'exécuter en total 61.

Athene-V2— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 47.1 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 : 51.

Athene-V2— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 35.9 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.

Athene-V2— 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.

Athene-V2— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 72B. 72B. 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.

Athene-V2— qui l'a créé ?

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

Athene-V2— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans November 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.

Athene-V2— à quoi ça sert ?

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

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.

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