Jamba 1.5 Mini TPS kalkulátor

Nyitott súlyok AI21 Labs 52B Paraméterek August 2024

Minden kártyát az alábbiak szerint értékelünk e modell alapján a választott kontextus hossza és minimális minőség szerint. A sebesség egy becslés egyetlen kérésre, amelyet a kártya memória sávszélessége és a modell mérete alapján számítunk ki, miután tömörítettük..

Kiszámítva ehhez a MODElhez

93 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

Radeon PRO V710

28 GB · Q3_K_M · 37.4 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

282 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Jamba 1.5 Mini?

Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ

Kontekthossz tokenek

Egy hosszabb beszélgetés több memóriaigényt támaszt, ami kiszoríthatja ezt a modellt a kisebb kártyákról..

Minimum minőség

Elrejti azokat a GPU-kártyákat, amelyek csak a modellbe illeszkednének a compressziójuk ezen pont alá..

Kártyák keresése

Kártya memória

Olyan kártyákat is mutasson, amelyek nem tudják futtatni.

93 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
282 tok/s 169–452 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	55.4 GB	Q8_0	Kényelmes
282 tok/s 169–452 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	55.4 GB	Q8_0	Kényelmes
225 tok/s 135–361 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	55.4 GB	Q8_0	Kényelmes
225 tok/s 135–361 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	55.4 GB	Q8_0	Kényelmes
180 tok/s 108–289 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	55.4 GB	Q8_0	Kényelmes
173 tok/s 104–276 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	55.4 GB	Q8_0	Kényelmes
173 tok/s 104–276 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	55.4 GB	Q8_0	Kényelmes
165 tok/s 99–264 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	55.4 GB	Q8_0	Kényelmes
162 tok/s 97–259 · alacsony bizalom	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	28.1 GB	IQ4_XS	Szoros
162 tok/s 97–259 · alacsony bizalom	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	28.1 GB	IQ4_XS	Szoros
155 tok/s 93–248 · alacsony bizalom	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	28.1 GB	IQ4_XS	Szoros
155 tok/s 93–248 · alacsony bizalom	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	28.1 GB	IQ4_XS	Szoros
147 tok/s 88–235 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	55.4 GB	Q8_0	Kényelmes
147 tok/s 88–235 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	55.4 GB	Q8_0	Kényelmes
147 tok/s 88–235 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	55.4 GB	Q8_0	Kényelmes
139 tok/s 83–222 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	55.4 GB	Q8_0	Kényelmes
127 tok/s 76–203 · alacsony bizalom	A100 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Jun 2020	31.2 GB	Q4_K_M	Szoros
127 tok/s 76–203 · alacsony bizalom	A100 SXM4 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	May 2020	31.2 GB	Q4_K_M	Szoros
127 tok/s 76–203 · alacsony bizalom	A800 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Nov 2022	31.2 GB	Q4_K_M	Szoros
119 tok/s 71–190 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	55.4 GB	Q8_0	Kényelmes
119 tok/s 71–190 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	55.4 GB	Q8_0	Kényelmes
119 tok/s 71–190 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	55.4 GB	Q8_0	Kényelmes
119 tok/s 71–190 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	55.4 GB	Q8_0	Kényelmes
119 tok/s 71–190 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	55.4 GB	Q8_0	Kényelmes
118 tok/s 71–189 · alacsony bizalom	GRID A100B NVIDIA	48 GB	1,870 GB/s	May 2020	37.2 GB	Q5_K_M	Szoros

A sebességek egyetlen kérésre - egy beszélgetés egy időben - vonatkozó becslések, amelyeket a MEMORY BANDWIDTH, a MODEL SIZE és a QUANTISATION alapján számítanak ki. A valós áteresztőképesség változik az INFERENCE RUNTIME és annak verziója szerint. A HARDWARE VENDORS által közzétett számok sok párhuzamos kérést mérnek, és sokkal magasabbak..

Nyilvántartásban

Teljes specifikáció

Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..

Eredet

Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.

Szervezet: AI21 Labs
Szervezet típusa: Industry
Ország: Israel
Közölt: 22 August 2024
Szerzők: Barak Lenz, Alan Arazi, Amir Bergman, Avshalom Manevich, Barak Peleg, Ben Aviram, Chen Almagor, Clara Fridman, Dan Padnos, Daniel Gissin, Daniel Jannai, Dor Muhlgay, Dor Zimberg, Edden M Gerber, Elad Dolev, Eran Krakovsky, Erez Safahi, Erez Schwartz, Gal Cohen, Gal Shachaf, Haim Rozenblum, Hofit Bata, Ido Blass, Inbal Magar, Itay Dalmedigos, Jhonathan Osin, Julie Fadlon, Maria Rozman, Matan Danos,…

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány: Language
Feladat: Language modeling/generation, Translation, Question answering
Numerikus formátum: BF16

Méret

Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.

Paraméterek: 52B
Képzési adatok: tokens

Elérhetőség

Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.

Súlyok: Open — downloadable
Modell hozzáférés: Open weights (restricted use)
Képzés kód: Unreleased
Hugging Face: ai21labs

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Nyilvántartási bizalom: Confident

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: Jamba-1.5: Hybrid Transformer-Mamba Models at Scale
Utoljára frissítve: 28 November 2025

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Jamba 1.5 Mini

A másodpercenkénti becsült tokenek alapján rangsorolva, a legújabb kártyát először, ahol a sebességek azonosak. Mivel a generálás a MEMÓRIA SZÉLESSÉGÉhez van kötve, ez a sorrend a sávszélességet követi, nem pedig bármilyen játékbeli tesztet..

A legkisebb GPU-k, amik még futnak Jamba 1.5 Mini

A legolcsóbb út, a memória kapacitás alapján. Egy szoros illeszkedés futtatja a modellt, de semmit sem hagy a hosszabb beszélgetésre..

Mit jelentenek a számok

Hardverkövetelmények a gyakorlatban

Minimális kártya

Radeon PRO V710

Szükséges memória

25.1 GB

Leggyorsabb

282 tok/s

Jamba 1.5 Mini eléri a paraméterek számát 52B. Ez a tartományba esik, amelyet egy komoly asztali KÁRTYA kezelni tud, miután a súlyok tömörítve vannak. Azoknak a KÁRTYÁKNAK a száma, amelyeket nyomon követünk, és amelyek képesek futtatni: 93.

A belépési pont a Radeon PRO V710, memória kapacitással rendelkezik 28 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q3_K_M és körülbelül előállítva 37.4 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb eredmény a következőből származik B200, nagyjából generálás 282 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Háttér

Jamba 1.5 Mini ki lett adva által AI21 Labs, az országban rögzítve mint Israel, alatt August 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.

Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation, Translation, Question answering.

A nyílt súlyok az okai annak, hogy ez az oldal a kalkulátorban van, és nem csak a katalógusban: ez egy olyan modell, amit valójában meg tudsz tartani. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva ai21labs.

A átbocsátási számadatok olvasása

A kártyák felének, amelyek tartják, több mint 72.0 másodpercenkénti tokenek 89 tőlük

Mivel minden egyes tokent az súlyainak egy részhalmazán keresztül irányít, olyan szöveget állít elő, amely egy sokkal kisebb modell sebességén halad. A probléma a MEMORY: mindennek még mindig bele kell férnie, tehát a sebesség inkább bónusz, mint árkedvezmény a HARDWARE-ra.

A belső architektúrája nincs nyilvántartásban, így a memória a paraméterek száma alapján van megbecsülve és ennek megfelelően van megjelölve. Várhatóan a tényleges érték eltér, különösen hosszú CONTEXT LENGTH esetén.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a Jamba 1.5 Mini

A fenti táblázat már értékelte az összes kártyát, amelynek specifikációi elérhetők ennek a modellen. A válaszod megszerzése hat lépést igényel..

01

Olvasd el a MEMORY adatokat először.

Minden kártyát itt leellenőriztünk a következőkkel szemben Jamba 1.5 Mini, körülbelül szükséges 25.1 GB a tömörítésnél Q3_K_M. Ez a szám, nem a kártya címválaszték teljesítménye, az, ami eldönti, hogy fut-e.
02

Döntsön arról, hogy mennyi ideig tartanak a beszélgetései.

Állítsa be a kontextust arra, amit valójában használni fog. A cache a beszélgetéssel nő, és ez a szokásos oka annak, hogy egy kártya, amelynek korábban rendben kellett volna lennie, egyszer csak nem fér el. Jamba 1.5 Mini.
03

Döntsd el, mennyi tömörítést fogadsz el.

Minden KÁRTYA a legkevésbé tömörített másolatot futtatja, amelyet el tud tartani., elérni egy tömörítést a Q3_K_M a legkisebb kártyán, ami elfér. A minimális minőség beállítása eldobja azokat a kártyákat, amelyek csak úgy tudják kezelni, hogy tovább szorítanak, mint amit szeretnél, és egy szinten tartja az összehasonlítást.
04

Rendezés sebesség szerint

A sebességsorrend lényegében egy sorrend a MEMÓRIA-SÁV szerint, a Jamba 1.5 Mini. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 282 tok/s
05

Ellenőrizd a megfelelő ítéletet vásárlás előtt.

Egy szűk elhelyezés fut, de nem hagy semmit egy hosszabb beszélgetésre, az esetében Jamba 1.5 Mini. A Kényelmes azt jelenti, hogy később bővítheted a contextet. Ez a különbség fontosabb, mint néhány token másodpercenként, így kényelmeset vásárolj, ha ezt várod.
06

Nyisd meg a kiválasztott kártyát.

Minden kártyanév egy saját oldalra mutat, amely ugyanazt a számítást végzi el az egész modell kataloguson. Egy kártyát általában több modellhez is vásárolnak, ezért érdemes megnézni vásárlás előtt. Jamba 1.5 Mini.

Válaszok

Jamba 1.5 Mini — gyakori kérdések

Jamba 1.5 Mini— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 52B. 12B active/52B total. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.

Jamba 1.5 Mini— Ki készítette ezt?

Kiadta AI21 Labs, alapján Israel, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

Jamba 1.5 Mini— Mikor adták ki?

Kibocsátották a August 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

Jamba 1.5 Mini— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation, Translation, Question answering. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.

Jamba 1.5 Mini— Hol tudom letölteni?

Súlyait a Hugging Face-en tette közzé, a szervezet alatt ai21labs. Nem tárolunk modell fájlokat — ez az oldal kiszámolja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.

Jamba 1.5 Mini— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Részben. Azok a rétegek, amelyek nem férnek el a GPU VRAM-ban, a rendszer memóriájában ülnek és a sebesség egy töredékén futnak, így egy túlnyomórészt áthelyezett AI model használata ritkán éri meg. A legközelebbi hiba, amit számítunk, alulmúlja 9.6 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

Jamba 1.5 Mini— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

Egy második Kártya körülbelül megduplázza a rendelkezésre álló MEMÓRIÁT, de nem a generálási sebességet. A szám, amely már képes egyedül futtatni: 93. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

Jamba 1.5 Mini— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Minden kártya a lehető legkevésbé tömörített másolatát futtatva jelenik meg, amit képes tárolni. A kártyákon elférő különböző tömörítési szintek száma: 5. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

Jamba 1.5 Mini— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

Ezek becslések valós hibahatárokkal, és bármelyikük ésszerűen bárhol elhelyezkedhet a közzétett tartományán belül, attól függően, hogy milyen futtatási időt használsz. A leggyorsabb eredmény itt: 169–452 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

Jamba 1.5 Mini— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az Radeon PRO V710, memória kapacitással rendelkezik 28 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q3_K_M használva körülbelül 25.1 GB, és körülbelül 37.4 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 93.

Jamba 1.5 Mini— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 282 tokenek másodpercenként; a leglassabb, ami még fut, jelentősen kevesebbet képes kezelni. Az olvasási sebesség körülbelül tíz token másodpercenként, és a kártyák száma, amelyek ezt meg tudják tisztítani: 89.

Jamba 1.5 Mini— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 25.1 GB tömörítési arányban Q3_K_M, melyik az a legkisebb KÁRTYA, amelyik futtatni tudja. Kevesebb tömörítés több szükséges: a fentebbi memória oszlop számai minden KÁRTYÁRA újraszámításra kerülnek, mert mindegyik tartalmazza a legkevésbé tömörített verziót, amit csak tud.

Jamba 1.5 Mini— Nyílt forráskódú?

Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 28 November 2025

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..

Minden AI modell