XVERSE-65B-2 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
A100 PCIe 40 GB
40 GB · Q3_K_M · 27.4 tok/s
Leggyorsabb kártya
B200
52.1 tok/s · 180 GB
Melyik GPU képes futtatni XVERSE-65B-2?
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..
61 kártyák illeszkednek
Számítás| Szükséges | Kvantisálás | Illeszkedik | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
52.1
tok/s
31–83 · alacsony bizalom |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 70.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
52.1
tok/s
31–83 · alacsony bizalom |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 70.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
41.6
tok/s
25–67 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 70.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
41.6
tok/s
25–67 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 70.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
33.3
tok/s
20–53 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 70.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
31.9
tok/s
19–51 · alacsony bizalom |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 70.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
31.9
tok/s
19–51 · alacsony bizalom |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 70.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
30.5
tok/s
18–49 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 70.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
28.1
tok/s
17–45 · alacsony bizalom |
GRID A100B NVIDIA | 48 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 40.0 GB | Q4_K_M | Szoros |
|
27.4
tok/s
16–44 · alacsony bizalom |
A100 PCIe 40 GB NVIDIA | 40 GB | 1,560 GB/s | Jun 2020 | 32.5 GB | Q3_K_M | Szoros |
|
27.4
tok/s
16–44 · alacsony bizalom |
A100 SXM4 40 GB NVIDIA | 40 GB | 1,560 GB/s | May 2020 | 32.5 GB | Q3_K_M | Szoros |
|
27.4
tok/s
16–44 · alacsony bizalom |
A800 PCIe 40 GB NVIDIA | 40 GB | 1,560 GB/s | Nov 2022 | 32.5 GB | Q3_K_M | Szoros |
|
27.1
tok/s
16–43 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 70.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
27.1
tok/s
16–43 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 70.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
27.1
tok/s
16–43 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 70.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
25.7
tok/s
15–41 · alacsony bizalom |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 70.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
21.9
tok/s
13–35 · alacsony bizalom |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 70.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
21.9
tok/s
13–35 · alacsony bizalom |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 70.3 GB | Q8_0 | Szoros |
|
21.9
tok/s
13–35 · alacsony bizalom |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 70.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
21.9
tok/s
13–35 · alacsony bizalom |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 70.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
21.9
tok/s
13–35 · alacsony bizalom |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 70.3 GB | Q8_0 | Szoros |
|
20.2
tok/s
12–32 · alacsony bizalom |
RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA | 48 GB | 1,340 GB/s | Mar 2025 | 40.0 GB | Q4_K_M | Szoros |
|
19.1
tok/s
11–31 · alacsony bizalom |
H100 SXM5 64 GB NVIDIA | 64 GB | 2,020 GB/s | Mar 2023 | 55.2 GB | Q6_K | Szoros |
|
16.7
tok/s
10–27 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 70.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
16.7
tok/s
10–27 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 70.3 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
- XVERSE Technology,Shenzhen Yuanxiang Technology
- Szervezet típusa
- Industry,Industry
- Ország
- China
- Közölt
- 8 December 2023
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Chat, Language modeling/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
- 65B
- Képzési adatok
- 2,600,000,000,000 tokens
Based on the name. Exact count unknown but may be listed on Hugging Face.
Training Data: The model has been thoroughly trained on a diversified and high-quality dataset consisting of 2.6 trillion of tokens, including more than 40 languages such as Chinese, English, Russian, and Spanish. The sampling ratio of different types of data is finely set, which makes the performance of Chinese and English excellent, and also takes into account the effect of other languages. Assume 0.85 words per token on average for the mix of languages.
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
- 1.2 × 10²⁴ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
C = 6ND = 6 * 3.2T tokens * 65B params = 1.248e24 FLOP
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Fali óra idő
- 4,096 hours (170.7 days)
- Adatközpont
- There is no paper to reference, no information about hardware used for training found in media.
November 6 to December 8 is 32 days. They did 600B tokens of continual pretraining during this period. The model's total tokens are 3200B. Therefore the total pretraining time was around (32 days * 24 hours/day)*(3200/600) = 4096 hours.
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 (restricted use)
- Képzés kód
- Open source
https://github.com/xverse-ai/XVERSE-65B/blob/main/README_EN.md license info: "The use of the source code in this repository must follow the Apache-2.0 open-source license, while the use of the model weights of XVERSE-65B needs to adhere to the Model License Agreement. The XVERSE-65B model weights are fully open to academic research and support free commercial use. To apply for a commercial license, please fill in the application form. For other questions or collaborations, please contact opens…
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.
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Az extremitások
A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni XVERSE-65B-2
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 52.1 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 52.1 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 41.6 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 41.6 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 33.3 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 31.9 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 31.9 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 30.5 tok/s
- 09 GRID A100B 48 GB · 1,870 GB/s · Q4_K_M 28.1 tok/s
- 10 A800 PCIe 40 GB 40 GB · 1,560 GB/s · Q3_K_M 27.4 tok/s
A legkisebb GPU-k, amik még futnak XVERSE-65B-2
A legolcsóbb út, a memória kapacitás alapján. Egy szoros illeszkedés futtatja a modellt, de semmit sem hagy a hosszabb beszélgetésre..
- 01 A800 PCIe 40 GB 40 GB · Szükséges 32.5 GB · Q3_K_M · Szoros 27.4 tok/s
- 02 A100 PCIe 40 GB 40 GB · Szükséges 32.5 GB · Q3_K_M · Szoros 27.4 tok/s
- 03 A100 SXM4 40 GB 40 GB · Szükséges 32.5 GB · Q3_K_M · Szoros 27.4 tok/s
- 04 Radeon PRO W7900D 48 GB · Szükséges 40.0 GB · Q4_K_M · Szoros 10.1 tok/s
- 05 RTX PRO 5000 Blackwell 48 GB · Szükséges 40.0 GB · Q4_K_M · Szoros 20.2 tok/s
- 06 RTX 5880 Ada Generation 48 GB · Szükséges 40.0 GB · Q4_K_M · Szoros 13.0 tok/s
- 07 L20 48 GB · Szükséges 40.0 GB · Q4_K_M · Szoros 13.0 tok/s
- 08 Radeon PRO W7800 48 GB 48 GB · Szükséges 40.0 GB · Q4_K_M · Szoros 10.1 tok/s
- 09 Radeon PRO W7900 48 GB · Szükséges 40.0 GB · Q4_K_M · Szoros 10.1 tok/s
- 10 Data Center GPU Max 1100 48 GB · Szükséges 40.0 GB · Q4_K_M · Szoros 12.0 tok/s
Mit jelentenek a számok
Ami szükséges a futtatásához
Minimális kártya
A100 PCIe 40 GB
Szükséges memória
32.5 GB
Leggyorsabb
52.1 tok/s
XVERSE-65B-2 eléri a paraméterek számát 65B. 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.
A legkevesebb hardver, ami működik, az A100 PCIe 40 GB, memória kapacitással rendelkezik 40 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q3_K_M és körülbelül előállítva 27.4 tokenek másodpercenként
A másik végén ül B200, nagyjából generálás 52.1 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.
Honnan jött
XVERSE-65B-2 ki lett adva által XVERSE Technology,Shenzhen Yuanxiang Technology, az országban rögzítve mint China, alatt December 2023. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry,Industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása chat, Language modeling/generation.
Mivel a súlyai ki lettek adva, semmi sem függ attól, hogy egy szolgáltató elérhető marad-e - a tiéd, amint letöltötted.
A sebességek megértése
Minden olyan kártya esetében, amely képes futtatni, a közép tartományban ül 13.3 másodpercenkénti tokenek 56 tőlük
A sűrűsége miatt minden egyes tokent önállóan olvas, ezért a sebesség szerinti rendezés alább annyira közel követi a memória sávszélesség szerinti rendezést.
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.
Hogyan lett betanítva
A képzés futás körülbelül 1.2 × 10²⁴ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
A tanító készlet kb. futott 2,600,000,000,000 szöveg tokenjei
Lépésről lépésre
Hogyan válasszunk GPU-t a XVERSE-65B-2
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 XVERSE-65B-2, körülbelül szükséges 32.5 GB a tömörítésnél Q3_K_M. Ez a szám, nem a kártya címválaszték teljesítménye, az, ami eldönti, hogy fut-e.
-
02
Illeszd a kontextust a tényleges használatodhoz.
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. XVERSE-65B-2.
-
03
Döntsd el, mennyi tömörítést fogadsz el.
A tömörítés az, ami lehetővé teszi, hogy egy modell kisebb kártyákra illeszkedjen, bizonyos költséggel a pontosság terén., 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 rangsorolás a másodpercenkénti tokenek alapján a memóriából származó sávszélességet követi, nem pedig a core-ok számát, ezért XVERSE-65B-2. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 52.1 tok/s
-
05
Olvasd el az illeszkedés oszlopot utoljára.
Egy szűk elhelyezés fut, de nem hagy semmit egy hosszabb beszélgetésre, az esetében XVERSE-65B-2. 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. XVERSE-65B-2.
Válaszok
XVERSE-65B-2 — gyakori kérdések
XVERSE-65B-2— 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: 31–83 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.
XVERSE-65B-2— 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 32.5 GB, és körülbelül 27.4 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 61.
XVERSE-65B-2— mennyi idő alatt fut a GPU-n?
A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 52.1 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: 56.
XVERSE-65B-2— mennyi VRAM-ra van szüksége?
Kb. 32.5 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.
XVERSE-65B-2— 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.
XVERSE-65B-2— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 65B. Based on the name. Exact count unknown but may be listed on Hugging Face. 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.
XVERSE-65B-2— Ki készítette ezt?
Kiadta XVERSE Technology,Shenzhen Yuanxiang Technology, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Industry.
XVERSE-65B-2— 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.
XVERSE-65B-2— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot chat, Language modeling/generation. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
XVERSE-65B-2— Hol tudom letölteni?
A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.
XVERSE-65B-2— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1.2 × 10²⁴ 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.
XVERSE-65B-2— 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 11.2 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.
XVERSE-65B-2— 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.
XVERSE-65B-2— 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.
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..