XVERSE-13B-2 TPS kalkulátor

Nyitott súlyok XVERSE Technology,Shenzhen Yuanxiang Technology 13B 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

509 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

Xeon Phi 5110P

8 GB · Q3_K_M · 18.3 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

261 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni XVERSE-13B-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..

509 kártyák illeszkednek

Számítás
Szükséges Kvantisálás Illeszkedik
261 tok/s

156–417 · alacsony bizalom

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
261 tok/s

156–417 · alacsony bizalom

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
208 tok/s

125–333 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
208 tok/s

125–333 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
166 tok/s

100–266 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
159 tok/s

96–255 · alacsony bizalom

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
159 tok/s

96–255 · alacsony bizalom

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
152 tok/s

91–244 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
135 tok/s

81–217 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
135 tok/s

81–217 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
135 tok/s

81–217 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
131 tok/s

79–210 · alacsony bizalom

CMP 170HX 8 GB NVIDIA 8 GB 1,490 GB/s Sep 2021 7.1 GB Q3_K_M Szoros
128 tok/s

77–205 · alacsony bizalom

H100 NVL 94 GB NVIDIA 94 GB 3,940 GB/s Mar 2023 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
117 tok/s

70–188 · alacsony bizalom

CMP 170HX 10 GB NVIDIA 10 GB 1,560 GB/s Sep 2021 8.6 GB Q4_K_M Szoros
109 tok/s

66–175 · alacsony bizalom

H100 PCIe 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
109 tok/s

66–175 · alacsony bizalom

H100 SXM5 80 GB NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Oct 2022 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
109 tok/s

66–175 · alacsony bizalom

H100 SXM5 94 GB NVIDIA 94 GB 3,360 GB/s Mar 2023 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
109 tok/s

66–175 · alacsony bizalom

H100 SXM5 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
109 tok/s

66–175 · alacsony bizalom

H800 SXM5 NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Mar 2023 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
83.4 tok/s

50–133 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI250 AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
83.4 tok/s

50–133 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI250X AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
69.5 tok/s

42–111 · alacsony bizalom

Data Center GPU Max 1550 Intel 128 GB 3,280 GB/s Jan 2023 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
68.0 tok/s

41–109 · alacsony bizalom

Data Center GPU Max Subsystem Intel 128 GB 3,210 GB/s Jan 2023 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
67.5 tok/s

41–108 · alacsony bizalom

RTX A5000-8Q NVIDIA 8 GB 768 GB/s Apr 2021 7.1 GB Q3_K_M Szoros
66.5 tok/s

40–106 · alacsony bizalom

A100 SXM4 80 GB NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Nov 2020 14.6 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
6 November 2023

Mit csinál

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

Tartomány
Language
Feladat
Language generation, Language modeling/generation, Question answering, Text summarization, Translation

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
13B

13B

Képzési adatok
3,200,000,000,000 tokens

Multilingual, 3.2 trillion tokens. Note that model was originally stated to have been trained on 1.4T tokens, so while the wording suggests a dataset of 3.2T unique tokens, it may actually be referencing the number of tokens seen by the model (i.e. possibly over multiple epochs).

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

must apply for commercial license

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
Likely

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Utoljára frissítve
28 November 2025

Az extremitások

Mit jelentenek a számok

Mi szükséges ehhez a modellhez való futtatáshoz

Minimális kártya

Xeon Phi 5110P

Szükséges memória

7.1 GB

Leggyorsabb

261 tok/s

XVERSE-13B-2 eléri a paraméterek számát 13B. 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: 509.

A legkisebb kártya, ami elbírja, az Xeon Phi 5110P, memória kapacitással rendelkezik 8 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q3_K_M és körülbelül előállítva 18.3 tokenek másodpercenként

A másik végén ül B200, nagyjából generálás 261 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Erről a modelről

XVERSE-13B-2 ki lett adva által XVERSE Technology,Shenzhen Yuanxiang Technology, az országban rögzítve mint China, alatt November 2023. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry,Industry.

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

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.

Milyen gyorsan fut, és miért

A kártyák felének, amelyek tartják, több mint 21.2 másodpercenkénti tokenek. Jogosultsági olvasási sebesség: 459 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.

A belső architektúrája nincs nyilvántartásban, így a memória a paraméterek száma alapján van megbecsülve és ennek megfelelően van megjelölve. Várhatóan a tényleges érték eltér, különösen hosszú CONTEXT LENGTH esetén.

Mi került a felépítésébe

Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 3,200,000,000,000 szöveg tokenjei

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a XVERSE-13B-2

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

  1. 01

    Kezdj a GPU VRAM oszloptól.

    Minden kártyát itt leellenőriztünk a következőkkel szemben XVERSE-13B-2, körülbelül szükséges 7.1 GB a tömörítésnél Q3_K_M. Semennyi feldolgozási teljesítmény nem kompenzálja azt a kártyát, amelyik nem tudja megtartani.

  2. 02

    Állítsa be a használt CONTEXT LENGTH-et.

    A hosszabb beszélgetések memóriaigénye van a súlyok szükségletén kívül. Húzd el a csúszkát a valódi munkahosszodra, mielőtt bármelyik sort megbízhatónak tartanád. XVERSE-13B-2.

  3. 03

    Döntsd el, mennyi tömörítést fogadsz el.

    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.

  4. 04

    Rendezés sebesség szerint

    A sebességsorrend lényegében egy sorrend a MEMÓRIA-SÁV szerint, a XVERSE-13B-2. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 261 tok/s

  5. 05

    Ellenőrizd a megfelelő ítéletet vásárlás előtt.

    A megfelelő oszlop elválasztja azokat a kártyákat, amelyek épp hogy elboldogulnak, azoktól, amelyeknek van szabad helyük, az esetében XVERSE-13B-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.

    Minden kártyaoldal megismétli ezt a vizsgálatot minden modellre, amelyet birtoklunk, válaszolva arra, hogy mi másra jó a hardver, azon kívül, hogy XVERSE-13B-2.

Válaszok

XVERSE-13B-2 — gyakori kérdések

01

XVERSE-13B-2— futtathatom egy GPU-n tartva 12 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 3080 Ti, tartás 12 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q5_K_M, használva körülbelül 10.1 GB és körülbelül generálás 53.1 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

02

XVERSE-13B-2— futtathatom egy GPU-n tartva 16 GB?

Igen. A KÁRTYA Tesla V100 SXM2 16 GB, tartás 16 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q6_K, használva körülbelül 11.6 GB és körülbelül generálás 53.5 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

03

XVERSE-13B-2— 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 14.6 GB és körülbelül generálás 43.7 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

04

XVERSE-13B-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.

05

XVERSE-13B-2— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 13B. 13B. 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.

06

XVERSE-13B-2— Ki készítette ezt?

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

07

XVERSE-13B-2— 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.

08

XVERSE-13B-2— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language generation, Language modeling/generation, Question answering, Text summarization, Translation. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.

09

XVERSE-13B-2— Hol tudom letölteni?

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

10

XVERSE-13B-2— 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 3.2 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

11

XVERSE-13B-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: 509. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

12

XVERSE-13B-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: 5. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

13

XVERSE-13B-2— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

A specifikációkból számítják ki őket, nem pedig mérik, és mindegyiknek van egy tartománya. Egy példa: 156–417 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

14

XVERSE-13B-2— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az Xeon Phi 5110P, memória kapacitással rendelkezik 8 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q3_K_M használva körülbelül 7.1 GB, és körülbelül 18.3 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 509.

15

XVERSE-13B-2— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 261 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: 459.

16

XVERSE-13B-2— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 7.1 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.

17

XVERSE-13B-2— futtathatom egy GPU-n tartva 8 GB?

Igen. A KÁRTYA CMP 170HX 8 GB, tartás 8 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q3_K_M, használva körülbelül 7.1 GB és körülbelül generálás 131 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..