Qwen-72B TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Alibaba 72B Paraméterek November 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

43 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

Radeon Instinct MI200

64 GB · IQ4_XS · 18.5 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

47.1 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Qwen-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.

43 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
47.1 tok/s 40–56	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	93.3 GB	Q8_0	Kényelmes
47.1 tok/s 40–56	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	93.3 GB	Q8_0	Kényelmes
37.6 tok/s 23–60 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	93.3 GB	Q8_0	Kényelmes
37.6 tok/s 23–60 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	93.3 GB	Q8_0	Kényelmes
35.3 tok/s 30–42	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	68.1 GB	Q5_K_M	Szoros
35.3 tok/s 30–42	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	68.1 GB	Q5_K_M	Szoros
33.7 tok/s 29–40	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	76.5 GB	Q6_K	Szoros
30.1 tok/s 18–48 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	93.3 GB	Q8_0	Kényelmes
29.2 tok/s 25–35	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	55.6 GB	IQ4_XS	Szoros
28.8 tok/s 24–35	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	93.3 GB	Q8_0	Kényelmes
28.8 tok/s 24–35	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	93.3 GB	Q8_0	Kényelmes
28.7 tok/s 24–34	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	76.5 GB	Q6_K	Szoros
28.7 tok/s 24–34	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	76.5 GB	Q6_K	Szoros
28.7 tok/s 24–34	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	76.5 GB	Q6_K	Szoros
27.5 tok/s 17–44 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	93.3 GB	Q8_0	Kényelmes
24.4 tok/s 15–39 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	93.3 GB	Q8_0	Kényelmes
24.4 tok/s 15–39 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	93.3 GB	Q8_0	Kényelmes
24.4 tok/s 15–39 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	93.3 GB	Q8_0	Kényelmes
21.4 tok/s 18–26	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	68.1 GB	Q5_K_M	Szoros
21.4 tok/s 18–26	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	68.1 GB	Q5_K_M	Szoros
21.4 tok/s 18–26	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	68.1 GB	Q5_K_M	Szoros
21.4 tok/s 18–26	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	68.1 GB	Q5_K_M	Szoros
21.4 tok/s 18–26	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	68.1 GB	Q5_K_M	Szoros
21.4 tok/s 18–26	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	68.1 GB	Q5_K_M	Szoros
20.4 tok/s 17–24	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	68.1 GB	Q5_K_M	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: Alibaba
Szervezet típusa: Industry
Ország: China
Közölt: 30 November 2023
Szerzők: Jinze Bai, Shuai Bai, Yunfei Chu, Zeyu Cui, Kai Dang, Xiaodong Deng, Yang Fan, Wenbin Ge, Yu Han, Fei Huang, Binyuan Hui, Luo Ji, Mei Li, Junyang Lin, Runji Lin, Dayiheng Liu, Gao Liu, Chengqiang Lu, Keming Lu, Jianxin Ma, Rui Men, Xingzhang Ren, Xuancheng Ren, Chuanqi Tan, Sinan Tan, Jianhong Tu, Peng Wang, Shijie Wang, Wei Wang, Shengguang Wu, Benfeng Xu, Jin Xu, An Yang, Hao Yang, Jian Yang, Sh…

Mit csinál

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

Tartomány: Language
Feladat: Chat, Code generation, Language modeling/generation, Question answering
Numerikus formátum: BF16

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: 3,000,000,000,000 tokens
Tételméret: 4,000,000

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: 1.3 × 10²⁴ 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.

Adatközpont: The paper does not mention any hardware, GPUs or any information regarding the hardware used.

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: Unreleased

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
Miért követik nyomon: SOTA improvement
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 Qwen-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 Qwen-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

Radeon Instinct MI200

Szükséges memória

55.6 GB

Leggyorsabb

47.1 tok/s

Qwen-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: 43.

az alsó végén ezt kezelik Radeon Instinct MI200, memória kapacitással rendelkezik 64 GB, futtatás egy tömörítési arányon IQ4_XS és körülbelül előállítva 18.5 tokenek másodpercenként

A másik végén ül B200, nagyjából generálás 47.1 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Honnan jött

Qwen-72B ki lett adva által Alibaba, az országban rögzítve mint China, alatt November 2023. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.

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

A súlyok közzétéve vannak, így letölthető és futtatható a saját hardveren határozatlan ideig, offline, felhasználói fiók nélkül.

A sebességek megértése

A kártyák felének, amelyek tartják, több mint 21.4 másodpercenkénti tokenek 39 tőlük

A sűrűsége miatt minden egyes tokent önállóan olvas, ezért a sebesség szerinti rendezés alább annyira közel követi a memória sávszélesség szerinti rendezést.

Mivel az architektúra rögzítve van, a memória oszlop származtatott, nem pedig becsült.

Mi került a felépítésébe

A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 1.3 × 10²⁴ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 3,000,000,000,000 szöveg tokenjei

A kiválasztási kritériuma: sOTA improvement.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a Qwen-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 Qwen-72B, körülbelül szükséges 55.6 GB a tömörítésnél IQ4_XS. Semennyi feldolgozási teljesítmény nem kompenzálja azt a kártyát, amelyik nem tudja megtartani.
02

Döntsön arról, hogy mennyi ideig tartanak a beszélgetései.

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. Qwen-72B.
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

Hasonlítsd össze a TOKENS PER SECOND-t, ne a SPECIFICATIONS-t.

Rendezze sebesség szerint, hogy lássa, hogyan rangsorolnak a kártyák. Qwen-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 Qwen-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 Qwen-72B.

Válaszok

Qwen-72B — gyakori kérdések

Qwen-72B— Ki készítette ezt?

Kiadta Alibaba, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

Qwen-72B— Mikor adták ki?

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

Qwen-72B— Mire használják?

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

Qwen-72B— Hol tudom letölteni?

A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.

Qwen-72B— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 1.3 × 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.

Qwen-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 16.6 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

Qwen-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: 43. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

Qwen-72B— 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.

Qwen-72B— 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: 40–56 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

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

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az Radeon Instinct MI200, memória kapacitással rendelkezik 64 GB. A modell egy tömörítéssel fut. IQ4_XS használva körülbelül 55.6 GB, és körülbelül 18.5 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 43.

Qwen-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: 39.

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

Kb. 55.6 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.

Qwen-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.

Qwen-72B— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 72B. 72B. 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