CarrotAI (CarrotAI大模型) TPS kalkulátor
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
818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak
Legkisebb kártya, ami elfér
Tesla K20c
5 GB · Q3_K_M · 28.9 tok/s
Leggyorsabb kártya
B200
484 tok/s · 180 GB
Melyik GPU képes futtatni CarrotAI (CarrotAI大模型)?
Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ
Egy hosszabb beszélgetés több memóriaigényt támaszt, ami kiszoríthatja ezt a modellt a kisebb kártyákról..
Elrejti azokat a GPU-kártyákat, amelyek csak a modellbe illeszkednének a compressziójuk ezen pont alá..
589 kártyák illeszkednek
Számítás| Szükséges | Kvantisálás | Illeszkedik | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
484
tok/s
290–774 · alacsony bizalom |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
484
tok/s
290–774 · alacsony bizalom |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
387
tok/s
232–618 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
387
tok/s
232–618 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
309
tok/s
185–495 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
296
tok/s
178–473 · alacsony bizalom |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
296
tok/s
178–473 · alacsony bizalom |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
283
tok/s
170–453 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
251
tok/s
151–402 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
251
tok/s
151–402 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
251
tok/s
151–402 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
238
tok/s
143–381 · alacsony bizalom |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
203
tok/s
122–325 · alacsony bizalom |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
203
tok/s
122–325 · alacsony bizalom |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
203
tok/s
122–325 · alacsony bizalom |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
203
tok/s
122–325 · alacsony bizalom |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
203
tok/s
122–325 · alacsony bizalom |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
155
tok/s
93–248 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
155
tok/s
93–248 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
131
tok/s
79–210 · alacsony bizalom |
CMP 170HX 8 GB NVIDIA | 8 GB | 1,490 GB/s | Sep 2021 | 6.6 GB | Q6_K | Szoros |
|
129
tok/s
77–206 · alacsony bizalom |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
126
tok/s
76–202 · alacsony bizalom |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
123
tok/s
74–197 · alacsony bizalom |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
123
tok/s
74–197 · alacsony bizalom |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
123
tok/s
74–197 · alacsony bizalom |
A800 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Aug 2022 | 8.2 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
- Jiangsu Huizhi Intelligent Digital Technology Co., Ltd.
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- China
- Közölt
- 23 July 2024
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Question answering, Recommender system
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
- 7B
- 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 (unrestricted)
- Képzés kód
- Unreleased
- Hugging Face
- CarrotAI
MIT license https://huggingface.co/CarrotAI/OpenCarrot-Mix-7B
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
- CAC registry
- Utoljára frissítve
- 11 February 2026
Az extremitások
A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni CarrotAI (CarrotAI大模型)
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..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 484 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 484 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 387 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 387 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 309 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 296 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 296 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 283 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 251 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 251 tok/s
A legkisebb GPU-k, amik még futnak CarrotAI (CarrotAI大模型)
A legolcsóbb út, a memória kapacitás alapján. Egy szoros illeszkedés futtatja a modellt, de semmit sem hagy a hosszabb beszélgetésre..
- 01 Quadro P2200 5 GB · Szükséges 4.1 GB · Q3_K_M · Szoros 27.8 tok/s
- 02 P102-100 5 GB · Szükséges 4.1 GB · Q3_K_M · Szoros 61.1 tok/s
- 03 GeForce GTX 1060 5 GB 5 GB · Szükséges 4.1 GB · Q3_K_M · Szoros 22.2 tok/s
- 04 Quadro P2000 5 GB · Szükséges 4.1 GB · Q3_K_M · Szoros 19.5 tok/s
- 05 Tesla K20s 5 GB · Szükséges 4.1 GB · Q3_K_M · Szoros 28.9 tok/s
- 06 Tesla K20m 5 GB · Szükséges 4.1 GB · Q3_K_M · Szoros 28.9 tok/s
- 07 Tesla K20c 5 GB · Szükséges 4.1 GB · Q3_K_M · Szoros 28.9 tok/s
- 08 RTX 1000 Mobile Ada Generation 6 GB · Szükséges 4.9 GB · Q4_K_M · Szoros 26.8 tok/s
- 09 GeForce RTX 3050 6 GB 6 GB · Szükséges 4.9 GB · Q4_K_M · Szoros 23.5 tok/s
- 10 Arc A380M 6 GB · Szükséges 4.9 GB · Q4_K_M · Szoros 16.9 tok/s
Mit jelentenek a számok
A hardver oldal
Minimális kártya
Tesla K20c
Szükséges memória
4.1 GB
Leggyorsabb
484 tok/s
CarrotAI (CarrotAI大模型) eléri a paraméterek számát 7B. 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: 589.
az alsó végén ezt kezelik Tesla K20c, memória kapacitással rendelkezik 5 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q3_K_M és körülbelül előállítva 28.9 tokenek másodpercenként
A legjobb kategóriájú B200, nagyjából generálás 484 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.
Honnan jött
CarrotAI (CarrotAI大模型) ki lett adva által Jiangsu Huizhi Intelligent Digital Technology Co., Ltd., az országban rögzítve mint China, alatt July 2024. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása question answering, Recommender system.
A súlyok közzétéve vannak, így letölthető és futtatható a saját hardveren határozatlan ideig, offline, felhasználói fiók nélkül. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva CarrotAI.
A sebességek megértése
Minden olyan kártya esetében, amely képes futtatni, a közép tartományban ül 26.1 másodpercenkénti tokenek. Jogosultsági olvasási sebesség: 559 tőlük
Minden súly részt vesz minden tokenben itt, így a sávszélesség a teljes történet: az alábbi rangsor lényegében a memória átbocsátóképességének rangsora.
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 CarrotAI (CarrotAI大模型)
A fenti táblázat már értékelte az összes kártyát, amelynek specifikációi elérhetők ennek a modellen. A válaszod megszerzése hat lépést igényel..
-
01
Kezdj a GPU VRAM oszloptól.
Minden kártyát itt leellenőriztünk a következőkkel szemben CarrotAI (CarrotAI大模型), körülbelül szükséges 4.1 GB a tömörítésnél Q3_K_M. A kapacitás a kapu — egy kártya vagy tartalmazza, vagy nem.
-
02
Állítsa be a használt CONTEXT LENGTH-et.
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. CarrotAI (CarrotAI大模型).
-
03
Válaszd ki, milyen messzire fogod tömöríteni.
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
Hasonlítsd össze a TOKENS PER SECOND-t, ne a SPECIFICATIONS-t.
A rangsorolás a másodpercenkénti tokenek alapján a memóriából származó sávszélességet követi, nem pedig a core-ok számát, ezért CarrotAI (CarrotAI大模型). Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 484 tok/s
-
05
Ellenőrizd a megfelelő ítéletet vásárlás előtt.
Tömör jelentése, hogy betölti és működik, nincs hely a későbbi kontextus növelésére, a következő esetben CarrotAI (CarrotAI大模型). 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. CarrotAI (CarrotAI大模型).
Válaszok
CarrotAI (CarrotAI大模型) — gyakori kérdések
CarrotAI (CarrotAI大模型)— 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 8.2 GB és körülbelül generálás 81.1 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.
CarrotAI (CarrotAI大模型)— 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.
CarrotAI (CarrotAI大模型)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 7B. 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.
CarrotAI (CarrotAI大模型)— Ki készítette ezt?
Kiadta Jiangsu Huizhi Intelligent Digital Technology Co., Ltd., alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
CarrotAI (CarrotAI大模型)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a July 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
CarrotAI (CarrotAI大模型)— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot question answering, Recommender system. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
CarrotAI (CarrotAI大模型)— Hol tudom letölteni?
Súlyait a Hugging Face-en tette közzé, a szervezet alatt CarrotAI. Nem tárolunk modell fájlokat — ez az oldal kiszámolja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.
CarrotAI (CarrotAI大模型)— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?
Csak a terhelés áthelyezésével, amely általában téves gazdaságosság: a rendszermemóriában tárolt rész az egészet visszahúzza. A legközelebbi hiba, amit számítunk, alulmúlja 1.3 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.
CarrotAI (CarrotAI大模型)— Futtatna-e két GPU gyorsabban?
A kapacitás kártyánként összeadódik; a teljesítmény nem. A kártyák számának már saját magukban tartva: 589. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.
CarrotAI (CarrotAI大模型)— 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.
CarrotAI (CarrotAI大模型)— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?
Minden szám a memória sávszélességből és a modell méretéből származik, nem benchmarkolták, ezért mindet tartományként tették közzé, nem pedig egyetlen számként. Egy például: 290–774 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.
CarrotAI (CarrotAI大模型)— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az Tesla K20c, memória kapacitással rendelkezik 5 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q3_K_M használva körülbelül 4.1 GB, és körülbelül 28.9 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 589.
CarrotAI (CarrotAI大模型)— mennyi idő alatt fut a GPU-n?
A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 484 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: 559.
CarrotAI (CarrotAI大模型)— mennyi VRAM-ra van szüksége?
Kb. 4.1 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.
CarrotAI (CarrotAI大模型)— futtathatom egy GPU-n tartva 8 GB?
Igen. A KÁRTYA CMP 170HX 8 GB, tartás 8 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q6_K, használva körülbelül 6.6 GB és körülbelül generálás 131 tokensek másodpercenként. A fit szoros.
CarrotAI (CarrotAI大模型)— 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 8.2 GB és körülbelül generálás 55.2 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.
CarrotAI (CarrotAI大模型)— 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 8.2 GB és körülbelül generálás 68.4 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.
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..