Smaug-72B TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Abacus AI 72B 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

61 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

A100 PCIe 40 GB

40 GB · Q3_K_M · 24.8 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

47.1 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Smaug-72B?

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.

61 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
47.1 tok/s 28–75 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	77.8 GB	Q8_0	Kényelmes
47.1 tok/s 28–75 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	77.8 GB	Q8_0	Kényelmes
37.6 tok/s 23–60 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	77.8 GB	Q8_0	Kényelmes
37.6 tok/s 23–60 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	77.8 GB	Q8_0	Kényelmes
30.1 tok/s 18–48 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	77.8 GB	Q8_0	Kényelmes
28.8 tok/s 17–46 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	77.8 GB	Q8_0	Kényelmes
28.8 tok/s 17–46 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	77.8 GB	Q8_0	Kényelmes
28.7 tok/s 17–46 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	61.0 GB	Q6_K	Szoros
28.7 tok/s 17–46 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	61.0 GB	Q6_K	Szoros
27.5 tok/s 17–44 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	77.8 GB	Q8_0	Kényelmes
27.0 tok/s 16–43 · alacsony bizalom	GRID A100B NVIDIA	48 GB	1,870 GB/s	May 2020	40.1 GB	IQ4_XS	Szoros
24.8 tok/s 15–40 · alacsony bizalom	A100 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Jun 2020	35.9 GB	Q3_K_M	Szoros
24.8 tok/s 15–40 · alacsony bizalom	A100 SXM4 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	May 2020	35.9 GB	Q3_K_M	Szoros
24.8 tok/s 15–40 · alacsony bizalom	A800 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Nov 2022	35.9 GB	Q3_K_M	Szoros
24.4 tok/s 15–39 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	77.8 GB	Q8_0	Kényelmes
24.4 tok/s 15–39 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	77.8 GB	Q8_0	Kényelmes
24.4 tok/s 15–39 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	77.8 GB	Q8_0	Kényelmes
23.2 tok/s 14–37 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	77.8 GB	Q8_0	Szoros
21.2 tok/s 13–34 · alacsony bizalom	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	52.6 GB	Q5_K_M	Szoros
19.8 tok/s 12–32 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	77.8 GB	Q8_0	Szoros
19.8 tok/s 12–32 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	77.8 GB	Q8_0	Szoros
19.8 tok/s 12–32 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	77.8 GB	Q8_0	Szoros
19.4 tok/s 12–31 · alacsony bizalom	RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA	48 GB	1,340 GB/s	Mar 2025	40.1 GB	IQ4_XS	Szoros
17.4 tok/s 10–28 · alacsony bizalom	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	61.0 GB	Q6_K	Szoros
17.4 tok/s 10–28 · alacsony bizalom	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	61.0 GB	Q6_K	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: 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: Qwen-72B

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: 72B
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: 8.2 × 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: 96 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-72B

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-72B

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

Mit jelentenek a számok

A hardver oldal

Minimális kártya

A100 PCIe 40 GB

Szükséges memória

35.9 GB

Leggyorsabb

47.1 tok/s

Smaug-72B eléri a paraméterek számát 72B. Ez a fogyasztói hardveren felül helyezi, abba a tartományba, ahol egy kártyát ezért a célért vásárolnak, nem pedig átalakítanak erre. Az általunk nyomon követett kártyák száma, amelyek elférnek benne: 61.

az alsó végén ezt kezelik A100 PCIe 40 GB, memória kapacitással rendelkezik 40 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q3_K_M és körülbelül előállítva 24.8 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb eredmény a következőből származik B200, nagyjából generálás 47.1 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Erről a modelről

Smaug-72B ki lett adva által Abacus AI, az országban rögzítve mint United States of America, alatt July 2024. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.

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

A kiindulópontja egy meglévő alapmodell volt, Qwen-72B. Ez a szokásos módja egy specializált modell előállításának.

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 abacusai.

Milyen gyorsan fut, és miért

Minden olyan kártya esetében, amely képes futtatni, a közép tartományban ül 16.6 másodpercenkénti tokenek 51 tőlük

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

Nélkül az attention elrendezés a nyilvántartásban, a memory oszlop egy közelítés. Elég közel van ahhoz, hogy hardver kiválasztását lehessen végezni, és a leghitványosabb hosszú context esetén.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a Smaug-72B

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

01

Nézd meg, mire van szüksége, mielőtt bármi mást tennél.

Kezdj a tényleges szükségletekből, ami a követelményének a Smaug-72B, körülbelül szükséges 35.9 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-72B.
03

Állítsa be a minőségi minimumot

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 Smaug-72B. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 47.1 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-72B. 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 a kártyát a másik oldalról.

Minden kártyaoldal megismétli ezt a vizsgálatot minden modellre, amelyet birtoklunk, válaszolva arra, hogy mi másra jó a hardver, azon kívül, hogy Smaug-72B.

Válaszok

Smaug-72B — gyakori kérdések

Smaug-72B— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 47.1 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: 51.

Smaug-72B— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 35.9 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-72B— 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-72B— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 72B. For 72B, we start from MoMo-72b-lora-1.8.7-DPO [Moreh, 2024], which itself is a fine-tune of Qwen72B [Bai et al., 2023]. MoMo-72b-lora-1.8.7-DPO has already undergone SFT, so we simply run the DPOP routines as in Smaug-34B. 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.

Smaug-72B— Ki készítette ezt?

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

Smaug-72B— 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-72B— 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-72B— 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-72B— 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 15.5 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

Smaug-72B— 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: 61. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

Smaug-72B— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Egy nagyobb KÁRTYA pontosabb másolatot tárol. Azoknak a tömörítési szinteknek a száma, amelyeket a futó KÁRTYÁK használnak: 5. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

Smaug-72B— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

A specifikációkból számítják ki őket, nem pedig mérik, és mindegyiknek van egy tartománya. Egy példa: 28–75 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

Smaug-72B— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az A100 PCIe 40 GB, memória kapacitással rendelkezik 40 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q3_K_M használva körülbelül 35.9 GB, és körülbelül 24.8 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 61.

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