XVERSE-65B-2 TPS kalkulátor

Nyitott súlyok XVERSE Technology,Shenzhen Yuanxiang Technology 65B 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

61 kártyák, amelyek futtatni tudják

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

Based on the name. Exact count unknown but may be listed on Hugging Face.

Képzési adatok
2,600,000,000,000 tokens

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

C = 6ND = 6 * 3.2T tokens * 65B params = 1.248e24 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.

Fali óra idő
4,096 hours (170.7 days)

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.

Adatközpont
There is no paper to reference, no information about hardware used for training found in media.

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

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..

  1. 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.

  2. 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.

  3. 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.

  4. 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

  5. 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.

  6. 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

01

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.

02

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.

03

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.

04

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.

05

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.

06

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.

07

XVERSE-65B-2— Ki készítette ezt?

Kiadta XVERSE Technology,Shenzhen Yuanxiang Technology, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Industry.

08

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.

09

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.

10

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.

11

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.

12

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.

13

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.

14

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.

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..