EXAONE 3.0 TPS kalkulátor

Nyitott súlyok LG AI Research 7.8B 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

582 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

Quadro 6000

6 GB · IQ4_XS · 16.2 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

433 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni EXAONE 3.0?

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.

582 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
433 tok/s 260–693 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	9.1 GB	Q8_0	Kényelmes
433 tok/s 260–693 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	9.1 GB	Q8_0	Kényelmes
346 tok/s 208–554 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.1 GB	Q8_0	Kényelmes
346 tok/s 208–554 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.1 GB	Q8_0	Kényelmes
277 tok/s 166–443 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	9.1 GB	Q8_0	Kényelmes
265 tok/s 159–424 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.1 GB	Q8_0	Kényelmes
265 tok/s 159–424 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.1 GB	Q8_0	Kényelmes
253 tok/s 152–406 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	9.1 GB	Q8_0	Kényelmes
225 tok/s 135–360 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.1 GB	Q8_0	Kényelmes
225 tok/s 135–360 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.1 GB	Q8_0	Kényelmes
225 tok/s 135–360 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.1 GB	Q8_0	Kényelmes
213 tok/s 128–341 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	9.1 GB	Q8_0	Kényelmes
182 tok/s 109–291 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.1 GB	Q8_0	Kényelmes
182 tok/s 109–291 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	9.1 GB	Q8_0	Kényelmes
182 tok/s 109–291 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.1 GB	Q8_0	Kényelmes
182 tok/s 109–291 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.1 GB	Q8_0	Kényelmes
182 tok/s 109–291 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.1 GB	Q8_0	Kényelmes
144 tok/s 86–231 · alacsony bizalom	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.3 GB	Q5_K_M	Szoros
139 tok/s 83–222 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.1 GB	Q8_0	Kényelmes
139 tok/s 83–222 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.1 GB	Q8_0	Kényelmes
123 tok/s 74–196 · alacsony bizalom	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	7.3 GB	Q6_K	Kényelmes
115 tok/s 69–185 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	9.1 GB	Q8_0	Kényelmes
113 tok/s 68–181 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	9.1 GB	Q8_0	Kényelmes
110 tok/s 66–177 · alacsony bizalom	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	9.1 GB	Q8_0	Kényelmes
110 tok/s 66–177 · alacsony bizalom	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	9.1 GB	Q8_0	Kényelmes

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: LG AI Research
Szervezet típusa: Industry
Ország: Korea (Republic of)
Közölt: 7 August 2024
Szerzők: LG AI Research: Soyoung An, Kyunghoon Bae, Eunbi Choi, Stanley Jungkyu Choi, Yemuk Choi, Seokhee Hong, Yeonjung Hong, Junwon Hwang, Hyojin Jeon, Gerrard Jeongwon Jo, Hyunjik Jo, Jiyeon Jung, Yountae Jung, Euisoon Kim, Hyosang Kim, Joonkee Kim, Seonghwan Kim, Soyeon Kim, Sunkyoung Kim, Yireun Kim, Youchul Kim, Edward Hwayoung Lee, Haeju Lee, Honglak Lee, Jinsik Lee, Kyungmin Lee, Moontae Lee, Seung…

Mit csinál

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

Tartomány: Language
Feladat: Language modeling/generation, Code generation, Question answering

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: 7.8B
Képzési adatok: 8,000,000,000,000 tokens

Képzés számítás

A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.

Képzés számítás: 4 × 10²³ FLOP
Hogyan jött létre: Reported,Operation counting

A tréning futás

Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.

Képzési hardver: NVIDIA H100 SXM5 80GB

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 (non-commercial)
Képzés kód: Unreleased
Hugging Face: LGAI-EXAONE

Hogyan van besorolva

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

Valószínűleg 10²³ FLOP felett: Yes
Nyilvántartási bizalom: Confident

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: EXAONE 3.0 7.8B Instruction Tuned Language Model
Utoljára frissítve: 28 November 2025

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni EXAONE 3.0

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 EXAONE 3.0

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

Mit jelentenek a számok

Ami szükséges a futtatásához

Minimális kártya

Quadro 6000

Szükséges memória

5.0 GB

Leggyorsabb

433 tok/s

EXAONE 3.0 eléri a paraméterek számát 7.8B. Ez elég kicsi ahhoz, hogy a hardver ritkán legyen az akadály, beleértve a több éves kártyákat is. Azoknak a kártyáknak a száma, amelyeket nyomon követünk, és amelyek el tudják futtatni: 582.

A legkevesebb hardver, ami működik, az Quadro 6000, memória kapacitással rendelkezik 6 GB, futtatás egy tömörítési arányon IQ4_XS és körülbelül előállítva 16.2 tokenek másodpercenként

A másik végén ül B200, nagyjából generálás 433 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Mit jelent ez a modell

EXAONE 3.0 ki lett adva által LG AI Research, az országban rögzítve mint Korea (Republic of), 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, Code generation, Question answering.

A közzétett súlyok azt jelentik, hogy a modell a te gépeden fut, nem pedig valaki másén, ami lehetővé teszi az alábbi hardverkérdés megválaszolását. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva LGAI-EXAONE.

Mi dönti el a sebességet

A kártyák felének, amelyek tartják, több mint 24.3 másodpercenkénti tokenek 551 tőlük

Minden súly részt vesz minden tokenben itt, így a sávszélesség a teljes történet: az alábbi rangsor lényegében a memória átbocsátóképességének rangsora.

Itt a memória méret alapján van megbecsülve, nem pedig az architektúrából számítva, amely nincs rögzítve ennél a modellnél — a számok tájékoztató jellegűek, nem pontosak.

Mi került a felépítésébe

A képzés futás körülbelül 4 × 10²³ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA H100 SXM5 80GB. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 8,000,000,000,000 szöveg tokenjei

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a EXAONE 3.0

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.

Kezdj a tényleges szükségletekből, ami a követelményének a EXAONE 3.0, körülbelül szükséges 5.0 GB a tömörítésnél IQ4_XS. A kapacitás a kapu — egy kártya vagy tartalmazza, vagy nem.
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. EXAONE 3.0.
03

Állítsa be a minőségi minimumot

A kvantálási oszlop kártyánként változik, mert egy nagyobb kártya pontosabb másolatot tartalmaz., elérni egy tömörítést a IQ4_XS 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

Rendezze sebesség szerint, hogy lássa, hogyan rangsorolnak a kártyák. EXAONE 3.0. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 433 tok/s
05

Ellenőrizd a megfelelő ítéletet vásárlás előtt.

Tömör jelentése, hogy betölti és működik, nincs hely a későbbi kontextus növelésére, a következő esetben EXAONE 3.0. A Kényelmes azt jelenti, hogy később bővítheted a contextet. Ez a különbség fontosabb, mint néhány token másodpercenként, így kényelmeset vásárolj, ha ezt várod.
06

Nézd meg, mit futtat még az a kártya.

Egy KÁRTYA végigkövetése a saját oldaláig megmutatja az összes többi modellt, amelyet el tud tartani, ami az a kérdés, ami felmerül, miután döntöttél. EXAONE 3.0.

Válaszok

EXAONE 3.0 — gyakori kérdések

EXAONE 3.0— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 4 × 10²³ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA H100 SXM5 80GB. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.

EXAONE 3.0— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Elosztható a kártya és a rendszer MEMÓRIA között, de így fájdalmasan lassan generálódik. A legközelebbi hiba, amit számítunk, alulmúlja 0.9 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

EXAONE 3.0— 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: 582. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

EXAONE 3.0— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Egy nagyobb KÁRTYA pontosabb másolatot tárol. Azoknak a tömörítési szinteknek a száma, amelyeket a futó KÁRTYÁK használnak: 4. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

EXAONE 3.0— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

A specifikációkból számítják ki őket, nem pedig mérik, és mindegyiknek van egy tartománya. Egy példa: 260–693 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

EXAONE 3.0— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az Quadro 6000, memória kapacitással rendelkezik 6 GB. A modell egy tömörítéssel fut. IQ4_XS használva körülbelül 5.0 GB, és körülbelül 16.2 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 582.

EXAONE 3.0— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 433 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: 551.

EXAONE 3.0— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 5.0 GB tömörítési arányban IQ4_XS, 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.

EXAONE 3.0— futtathatom egy GPU-n tartva 8 GB?

Igen. A KÁRTYA CMP 170HX 8 GB, tartás 8 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q5_K_M, használva körülbelül 6.3 GB és körülbelül generálás 144 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

EXAONE 3.0— futtathatom egy GPU-n tartva 12 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 3080 Ti, tartás 12 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 9.1 GB és körülbelül generálás 49.4 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

EXAONE 3.0— futtathatom egy GPU-n tartva 16 GB?

Igen. A KÁRTYA Tesla V100 SXM2 16 GB, tartás 16 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 9.1 GB és körülbelül generálás 61.2 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

EXAONE 3.0— futtathatom egy GPU-n tartva 24 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 5090 D V2, tartás 24 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 9.1 GB és körülbelül generálás 72.6 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

EXAONE 3.0— 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.

EXAONE 3.0— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 7.8B. 7.8B. 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.

EXAONE 3.0— Ki készítette ezt?

Kiadta LG AI Research, alapján Korea (Republic of), egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

EXAONE 3.0— 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.

EXAONE 3.0— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation, Code generation, Question answering. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.

EXAONE 3.0— Hol tudom letölteni?

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

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