CRYSTALCODER TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI),Petuum,University of Southern California,Carnegie Mellon University (CMU),University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC),University of California San Diego,LLM360 6.7B Paraméterek December 2023

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

589 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

Tesla K20c

5 GB · IQ4_XS · 27.4 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

506 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni CRYSTALCODER?

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.

589 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
506 tok/s 303–809 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	7.9 GB	Q8_0	Kényelmes
506 tok/s 303–809 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	7.9 GB	Q8_0	Kényelmes
404 tok/s 242–646 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	7.9 GB	Q8_0	Kényelmes
404 tok/s 242–646 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	7.9 GB	Q8_0	Kényelmes
323 tok/s 194–517 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	7.9 GB	Q8_0	Kényelmes
309 tok/s 185–495 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	7.9 GB	Q8_0	Kényelmes
309 tok/s 185–495 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	7.9 GB	Q8_0	Kényelmes
296 tok/s 178–473 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	7.9 GB	Q8_0	Kényelmes
263 tok/s 158–420 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	7.9 GB	Q8_0	Kényelmes
263 tok/s 158–420 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	7.9 GB	Q8_0	Kényelmes
263 tok/s 158–420 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	7.9 GB	Q8_0	Kényelmes
249 tok/s 149–399 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	7.9 GB	Q8_0	Kényelmes
212 tok/s 127–340 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	7.9 GB	Q8_0	Kényelmes
212 tok/s 127–340 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	7.9 GB	Q8_0	Kényelmes
212 tok/s 127–340 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	7.9 GB	Q8_0	Kényelmes
212 tok/s 127–340 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	7.9 GB	Q8_0	Kényelmes
212 tok/s 127–340 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	7.9 GB	Q8_0	Kényelmes
162 tok/s 97–259 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	7.9 GB	Q8_0	Kényelmes
162 tok/s 97–259 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	7.9 GB	Q8_0	Kényelmes
137 tok/s 82–219 · alacsony bizalom	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.3 GB	Q6_K	Szoros
135 tok/s 81–216 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	7.9 GB	Q8_0	Kényelmes
132 tok/s 79–211 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	7.9 GB	Q8_0	Kényelmes
129 tok/s 77–206 · alacsony bizalom	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	7.9 GB	Q8_0	Kényelmes
129 tok/s 77–206 · alacsony bizalom	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	7.9 GB	Q8_0	Kényelmes
129 tok/s 77–206 · alacsony bizalom	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	7.9 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: Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI),Petuum,University of Southern California,Carnegie Mellon University (CMU),University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC),University of California San Diego,LLM360
Szervezet típusa: Academia,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Research collective
Ország: United Arab Emirates, United States of America
Közölt: 11 December 2023
Szerzők: Zhengzhong Liu, Aurick Qiao, Willie Neiswanger, Hongyi Wang, Bowen Tan, Tianhua Tao, Junbo Li, Yuqi Wang, Suqi Sun, Omkar Pangarkar, Richard Fan, Yi Gu, Victor Miller, Yonghao Zhuang, Guowei He, Haonan Li, Fajri Koto, Liping Tang, Nikhil Ranjan, Zhiqiang Shen, Xuguang Ren, Roberto Iriondo, Cun Mu, Zhiting Hu, Mark Schulze, Preslav Nakov, Tim Baldwin, Eric P. Xing

Mit csinál

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

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

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: 6.7B
Képzési adatok: 1,382,000,000,000 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: 5.6 × 10²² FLOP
Hogyan jött létre: Operation counting

A tréning futás

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

Felhőszolgáltató: Cerebras
Adatközpont: CRYSTALCODER is trained on the Cerebras Condor Galaxy 1 (CG-1), a 4 exaFLOPS, 54 million core, 64-node cloud AI supercomputer

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: Open source
Hugging Face: LLM360

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: LLM360: Towards Fully Transparent Open-Source LLMs
Utoljára frissítve: 28 November 2025

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni CRYSTALCODER

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 CRYSTALCODER

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

Tesla K20c

Szükséges memória

4.4 GB

Leggyorsabb

506 tok/s

CRYSTALCODER eléri a paraméterek számát 6.7B. 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.

A legkisebb kártya, ami elbírja, az Tesla K20c, memória kapacitással rendelkezik 5 GB, futtatás egy tömörítési arányon IQ4_XS és körülbelül előállítva 27.4 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb, amit erre számolunk, az B200, nagyjából generálás 506 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Mit jelent ez a modell

CRYSTALCODER ki lett adva által Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI),Petuum,University of Southern California,Carnegie Mellon University (CMU),University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC),University of California San Diego,LLM360, az országban rögzítve mint United Arab Emirates, alatt December 2023. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Research collective.

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

Mivel a súlyai ki lettek adva, semmi sem függ attól, hogy egy szolgáltató elérhető marad-e - a tiéd, amint letöltötted. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva LLM360.

Mi dönti el a sebességet

A kártyák felének, amelyek tartják, több mint 27.3 másodpercenkénti tokenek 562 tőlük

Ez egy sűrű modell, így minden paramétert minden előállított tokenhez elolvasnak. Ez szinte pontosan nyomon követi a memória-sávszélességet — egy kártya, amelynek kétszer akkora a sávszélessége, körülbelül kétszer olyan gyorsan generál.

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

Képzés és származás

A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 5.6 × 10²² FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 1,382,000,000,000 szöveg tokenjei

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a CRYSTALCODER

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.

Kezdj a tényleges szükségletekből, ami a követelményének a CRYSTALCODER, körülbelül szükséges 4.4 GB a tömörítésnél IQ4_XS. A kapacitás a kapu — egy kártya vagy tartalmazza, vagy nem.
02

Illeszd a kontextust a tényleges használatodhoz.

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. CRYSTALCODER.
03

Válaszd ki, milyen messzire fogod tömöríteni.

Minden KÁRTYA a legkevésbé tömörített másolatot futtatja, amelyet el tud tartani., 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

Rangsoroljon átbocsátás alapján, nem pedig specifikációs lap szerint.

A sebességsorrend lényegében egy sorrend a MEMÓRIA-SÁV szerint, a CRYSTALCODER. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 506 tok/s
05

Olvasd el az illeszkedés oszlopot utoljára.

Egy szűk elhelyezés fut, de nem hagy semmit egy hosszabb beszélgetésre, az esetében CRYSTALCODER. 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 CRYSTALCODER.

Válaszok

CRYSTALCODER — gyakori kérdések

CRYSTALCODER— 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 7.9 GB és körülbelül generálás 57.7 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

CRYSTALCODER— 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 7.9 GB és körülbelül generálás 71.4 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

CRYSTALCODER— 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 7.9 GB és körülbelül generálás 84.7 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

CRYSTALCODER— 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.

CRYSTALCODER— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 6.7B. 6.7B We used the exact same model architecture as LLaMA 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.

CRYSTALCODER— Ki készítette ezt?

Kiadta Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI),Petuum,University of Southern California,Carnegie Mellon University (CMU),University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC),University of California San Diego,LLM360, alapján United Arab Emirates, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Research collective.

CRYSTALCODER— Mikor adták ki?

Kibocsátották a December 2023. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

CRYSTALCODER— Mire használják?

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

CRYSTALCODER— Hol tudom letölteni?

Súlyait a Hugging Face-en tette közzé, a szervezet alatt LLM360. Nem tárolunk modell fájlokat — ez az oldal kiszámolja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.

CRYSTALCODER— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 5.6 × 10²² FLOP. 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.

CRYSTALCODER— 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 1.2 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

CRYSTALCODER— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

Két kártya memóriát vásárol, nem sebességet, ami csak akkor számít, ha az egyik kártya nem tudja tartani. Az a szám, ami tudja: 589. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

CRYSTALCODER— 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: 4. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

CRYSTALCODER— 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: 303–809 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

CRYSTALCODER— 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. IQ4_XS használva körülbelül 4.4 GB, és körülbelül 27.4 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 589.

CRYSTALCODER— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 506 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: 562.

CRYSTALCODER— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 4.4 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.

CRYSTALCODER— 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 6.3 GB és körülbelül generálás 137 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

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