Smaug-34B TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Abacus AI 34B Paraméterek July 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

132 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

RTX A4500

20 GB · Q3_K_M · 21.5 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

99.7 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Smaug-34B?

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.

132 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
99.7 tok/s 60–159 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
99.7 tok/s 60–159 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
79.6 tok/s 48–127 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
79.6 tok/s 48–127 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
63.6 tok/s 38–102 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
60.9 tok/s 37–97 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
60.9 tok/s 37–97 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
58.3 tok/s 35–93 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
51.7 tok/s 31–83 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
51.7 tok/s 31–83 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
51.7 tok/s 31–83 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
49.1 tok/s 29–79 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
41.9 tok/s 25–67 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
41.9 tok/s 25–67 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
41.9 tok/s 25–67 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
41.9 tok/s 25–67 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
41.9 tok/s 25–67 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
41.6 tok/s 25–67 · alacsony bizalom	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.2 GB	Q5_K_M	Szoros
41.6 tok/s 25–67 · alacsony bizalom	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.2 GB	Q5_K_M	Szoros
39.8 tok/s 24–64 · alacsony bizalom	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.2 GB	Q5_K_M	Szoros
39.8 tok/s 24–64 · alacsony bizalom	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.2 GB	Q5_K_M	Szoros
38.5 tok/s 23–62 · alacsony bizalom	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	21.3 GB	Q4_K_M	Szoros
35.1 tok/s 21–56 · alacsony bizalom	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	21.3 GB	Q4_K_M	Szoros
31.9 tok/s 19–51 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
31.9 tok/s 19–51 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	37.1 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: Abacus AI
Szervezet típusa: Industry
Ország: United States of America
Közölt: 3 July 2024
Szerzők: Arka Pal, Deep Karkhanis, Samuel Dooley, Manley Roberts, Siddartha Naidu, Colin White

Mit csinál

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

Tartomány: Language
Feladat: Language modeling/generation, Question answering
Alapmodell: Yi-34B

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: 34B
Képzési adatok: 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.

Hogyan jött létre: Hardware
Finomhangolás számítás: 4.1 × 10²⁰ FLOP

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
Használt chipek: 8
Fali óra idő: 48 hours
Teljesítményfogyasztás: 11.1 kW

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: abacusai

Hogyan van besorolva

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

Nyilvántartási bizalom: Likely

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: Smaug: Fixing Failure Modes of Preference Optimisation with DPO-Positive
Utoljára frissítve: 28 November 2025

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Smaug-34B

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 Smaug-34B

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

Mit jelentenek a számok

Mi szükséges ehhez a modellhez való futtatáshoz

Minimális kártya

RTX A4500

Szükséges memória

17.3 GB

Leggyorsabb

99.7 tok/s

Smaug-34B eléri a paraméterek számát 34B. 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: 132.

A legkisebb kártya, ami elbírja, az RTX A4500, memória kapacitással rendelkezik 20 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q3_K_M és körülbelül előállítva 21.5 tokenek másodpercenként

A másik végén ül B200, nagyjából generálás 99.7 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Honnan jött

Smaug-34B ki lett adva által Abacus AI, az országban rögzítve mint United States of America, alatt July 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, Question answering.

Ez alapoz. Yi-34B. A legtöbb modell ezen a skálán egy meglévő alaphoz van igazítva, ahelyett, hogy semmiből épült volna.

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 abacusai.

A sebességek megértése

Minden olyan kártya esetében, amely képes futtatni, a közép tartományban ül 21.2 másodpercenkénti tokenek 103 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 Smaug-34B

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.

A táblázat felsorolja az összes kártyát, amely képes tartani Smaug-34B, körülbelül szükséges 17.3 GB a tömörítésnél Q3_K_M. A kapacitás a kapu — egy kártya vagy tartalmazza, vagy nem.
02

Állítsa be a használt CONTEXT LENGTH-et.

A beszélgetés is elfoglalja a VRAM-ot, és ahogy halad, nő. Állítsa be a csúszkát a várt hosszúságra, mert hosszú kontextusnál egy kártya, amely könnyen kezeli a rövid kérdéseket, lemaradhat. Smaug-34B.
03

Válaszd ki, milyen messzire fogod tömöríteni.

A kvantálási oszlop kártyánként változik, mert egy nagyobb kártya pontosabb másolatot tartalmaz., 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

Rangsoroljon átbocsátás alapján, nem pedig specifikációs lap szerint.

Rendezze sebesség szerint, hogy lássa, hogyan rangsorolnak a kártyák. Smaug-34B. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 99.7 tok/s
05

Olvasd el az illeszkedés oszlopot utoljára.

A megfelelő oszlop elválasztja azokat a kártyákat, amelyek épp hogy elboldogulnak, azoktól, amelyeknek van szabad helyük, az esetében Smaug-34B. 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.

Minden kártyaoldal megismétli ezt a vizsgálatot minden modellre, amelyet birtoklunk, válaszolva arra, hogy mi másra jó a hardver, azon kívül, hogy Smaug-34B.

Válaszok

Smaug-34B — gyakori kérdések

Smaug-34B— Ki készítette ezt?

Kiadta Abacus AI, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

Smaug-34B— 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.

Smaug-34B— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation, Question answering. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.

Smaug-34B— Hol tudom letölteni?

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

Smaug-34B— 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 6.9 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

Smaug-34B— 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: 132. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

Smaug-34B— 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.

Smaug-34B— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

A specifikációkból számítják ki őket, nem pedig mérik, és mindegyiknek van egy tartománya. Egy példa: 60–159 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

Smaug-34B— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az RTX A4500, memória kapacitással rendelkezik 20 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q3_K_M használva körülbelül 17.3 GB, és körülbelül 21.5 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 132.

Smaug-34B— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 99.7 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: 103.

Smaug-34B— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 17.3 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.

Smaug-34B— futtathatom egy GPU-n tartva 24 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 5090 D V2, tartás 24 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q4_K_M, használva körülbelül 21.3 GB és körülbelül generálás 38.5 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

Smaug-34B— 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.

Smaug-34B— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 34B. Smaug-34B is a modified version of the base model Bagel-34B-v0.2 [Durbin, 2024a], which itself is a SFT version of Yi-34B-200k [01.AI, 2024]. 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.

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