Aquila2 34B TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI 34B Paraméterek October 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

132 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

RTX A4500

20 GB · Q3_K_M · 21.5 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

99.7 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Aquila2 34B?

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.

132 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
99.7 tok/s 60–159 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
99.7 tok/s 60–159 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
79.6 tok/s 48–127 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
79.6 tok/s 48–127 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
63.6 tok/s 38–102 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
60.9 tok/s 37–97 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
60.9 tok/s 37–97 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
58.3 tok/s 35–93 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
51.7 tok/s 31–83 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
51.7 tok/s 31–83 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
51.7 tok/s 31–83 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
49.1 tok/s 29–79 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
41.9 tok/s 25–67 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
41.9 tok/s 25–67 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
41.9 tok/s 25–67 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
41.9 tok/s 25–67 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
41.9 tok/s 25–67 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
41.6 tok/s 25–67 · alacsony bizalom	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.2 GB	Q5_K_M	Szoros
41.6 tok/s 25–67 · alacsony bizalom	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.2 GB	Q5_K_M	Szoros
39.8 tok/s 24–64 · alacsony bizalom	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.2 GB	Q5_K_M	Szoros
39.8 tok/s 24–64 · alacsony bizalom	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.2 GB	Q5_K_M	Szoros
38.5 tok/s 23–62 · alacsony bizalom	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	21.3 GB	Q4_K_M	Szoros
35.1 tok/s 21–56 · alacsony bizalom	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	21.3 GB	Q4_K_M	Szoros
31.9 tok/s 19–51 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	37.1 GB	Q8_0	Kényelmes
31.9 tok/s 19–51 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	37.1 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: Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI
Szervezet típusa: Academia
Ország: China
Közölt: 13 October 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: 34B
Képzési adatok: 2,000,000,000,000 tokens

A tréning futás

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

Képzési hardver: NVIDIA A100 SXM4 40 GB
Használt chipek: 512
Teljesítményfogyasztás: 406.5 kW

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

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.

Referencia: Aquila2 Technical Report
Utoljára frissítve: 28 November 2025

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Aquila2 34B

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 Aquila2 34B

A legolcsóbb út, a memória kapacitás alapján. Egy szoros illeszkedés futtatja a modellt, de semmit sem hagy a hosszabb beszélgetésre..

Mit jelentenek a számok

Hardverkövetelmények a gyakorlatban

Minimális kártya

RTX A4500

Szükséges memória

17.3 GB

Leggyorsabb

99.7 tok/s

Aquila2 34B eléri a paraméterek számát 34B. Ez a tartományba esik, amelyet egy komoly asztali KÁRTYA kezelni tud, miután a súlyok tömörítve vannak. Azoknak a KÁRTYÁKNAK a száma, amelyeket nyomon követünk, és amelyek képesek futtatni: 132.

A belépési pont a RTX A4500, memória kapacitással rendelkezik 20 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q3_K_M és körülbelül előállítva 21.5 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb eredmény a következőből származik B200, nagyjából generálás 99.7 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Háttér

Aquila2 34B ki lett adva által Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, az országban rögzítve mint China, alatt October 2023. A kiadó kategóriája alá tartozik academia.

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

A közzétett súlyok azt jelentik, hogy a modell a te gépeden fut, nem pedig valaki másén, ami lehetővé teszi az alábbi hardverkérdés megválaszolását.

A átbocsátási számadatok olvasása

A kártyák felének, amelyek tartják, több mint 21.2 másodpercenkénti tokenek 103 tőlük

Minden súly részt vesz minden tokenben itt, így a sávszélesség a teljes történet: az alábbi rangsor lényegében a memória átbocsátóképességének rangsora.

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.

Hogyan lett betanítva

Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 2,000,000,000,000 szöveg tokenjei

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a Aquila2 34B

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

01

Olvasd el a MEMORY adatokat először.

A táblázat felsorolja az összes kártyát, amely képes tartani Aquila2 34B, körülbelül szükséges 17.3 GB a tömörítésnél Q3_K_M. Ez a szám, nem a kártya címválaszték teljesítménye, az, ami eldönti, hogy fut-e.
02

Állítsa be a használt CONTEXT LENGTH-et.

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. Aquila2 34B.
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.
04

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

Rendezze sebesség szerint, hogy lássa, hogyan rangsorolnak a kártyák. Aquila2 34B. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 99.7 tok/s
05

Ellenőrizd a megfelelő ítéletet vásárlás előtt.

Tömör jelentése, hogy betölti és működik, nincs hely a későbbi kontextus növelésére, a következő esetben Aquila2 34B. 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 kártyanév egy saját oldalra mutat, amely ugyanazt a számítást végzi el az egész modell kataloguson. Egy kártyát általában több modellhez is vásárolnak, ezért érdemes megnézni vásárlás előtt. Aquila2 34B.

Válaszok

Aquila2 34B — gyakori kérdések

Aquila2 34B— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 34B. 34B safetensors say it is 18.2B params There's also a 70B "experimental" version: https://github.com/FlagAI-Open/Aquila2. 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.

Aquila2 34B— Ki készítette ezt?

Kiadta Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.

Aquila2 34B— Mikor adták ki?

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

Aquila2 34B— 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.

Aquila2 34B— Hol tudom letölteni?

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

Aquila2 34B— 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 6.9 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

Aquila2 34B— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

A kapacitás kártyánként összeadódik; a teljesítmény nem. A kártyák számának már saját magukban tartva: 132. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

Aquila2 34B— 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.

Aquila2 34B— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

Ezek becslések valós hibahatárokkal, és bármelyikük ésszerűen bárhol elhelyezkedhet a közzétett tartományán belül, attól függően, hogy milyen futtatási időt használsz. A leggyorsabb eredmény itt: 60–159 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

Aquila2 34B— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az RTX A4500, memória kapacitással rendelkezik 20 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q3_K_M használva körülbelül 17.3 GB, és körülbelül 21.5 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 132.

Aquila2 34B— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 99.7 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: 103.

Aquila2 34B— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 17.3 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.

Aquila2 34B— futtathatom egy GPU-n tartva 24 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 5090 D V2, tartás 24 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q4_K_M, használva körülbelül 21.3 GB és körülbelül generálás 38.5 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

Aquila2 34B— 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.

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