MPT-30B TPS kalkulátor

Nyitott súlyok MosaicML 30B Paraméterek June 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 · IQ4_XS · 22.2 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

113 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni MPT-30B?

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
113 tok/s 68–181 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
113 tok/s 68–181 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
90.2 tok/s 54–144 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
90.2 tok/s 54–144 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
72.1 tok/s 43–115 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
69.0 tok/s 41–110 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
69.0 tok/s 41–110 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
66.1 tok/s 40–106 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
58.6 tok/s 35–94 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
58.6 tok/s 35–94 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
58.6 tok/s 35–94 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
55.6 tok/s 33–89 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
47.4 tok/s 28–76 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
47.4 tok/s 28–76 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
47.4 tok/s 28–76 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
47.4 tok/s 28–76 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
47.4 tok/s 28–76 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
43.7 tok/s 26–70 · alacsony bizalom	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	18.8 GB	Q4_K_M	Szoros
39.8 tok/s 24–64 · alacsony bizalom	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	18.8 GB	Q4_K_M	Szoros
38.4 tok/s 23–61 · alacsony bizalom	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.8 GB	Q6_K	Szoros
38.4 tok/s 23–61 · alacsony bizalom	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.8 GB	Q6_K	Szoros
36.7 tok/s 22–59 · alacsony bizalom	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.8 GB	Q6_K	Szoros
36.7 tok/s 22–59 · alacsony bizalom	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.8 GB	Q6_K	Szoros
36.1 tok/s 22–58 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
36.1 tok/s 22–58 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	32.8 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: MosaicML
Szervezet típusa: Industry
Ország: United States of America
Közölt: 22 June 2023

Mit csinál

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

Tartomány: Language
Feladat: Language generation, Code 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: 30B
Képzési adatok: 1,050,000,000,000 tokens
Epochok: 1
Tételméret: 4,096,000

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: 1.9 × 10²³ 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.

Képzési hardver: NVIDIA H100 SXM5 80GB
Használt chipek: 512
Chip-óra: 142,541
Fali óra idő: 278 hours (11.6 days)
Teljesítményfogyasztás: 713.2 kW
Felhőszolgáltató: Databricks

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
Hugging Face: mosaicml

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 MPT-30B

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 MPT-30B

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

Mit jelentenek a számok

Ami szükséges a futtatásához

Minimális kártya

RTX A4500

Szükséges memória

17.1 GB

Leggyorsabb

113 tok/s

MPT-30B eléri a paraméterek számát 30B. 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 legkevesebb hardver, ami működik, az RTX A4500, memória kapacitással rendelkezik 20 GB, futtatás egy tömörítési arányon IQ4_XS és körülbelül előállítva 22.2 tokenek másodpercenként

A legjobb kategóriájú B200, nagyjából generálás 113 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Mit jelent ez a modell

MPT-30B ki lett adva által MosaicML, az országban rögzítve mint United States of America, alatt June 2023. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.

Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language generation, Code generation.

A súlyok közzétéve vannak, így letölthető és futtatható a saját hardveren határozatlan ideig, offline, felhasználói fiók nélkül. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva mosaicml.

Mi dönti el a sebességet

Minden olyan kártya esetében, amely képes futtatni, a közép tartományban ül 22.0 másodpercenkénti tokenek. Jogosultsági olvasási sebesség: 104 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.

Képzés és származás

A képzés futás körülbelül 1.9 × 10²³ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA H100 SXM5 80GB. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 1,050,000,000,000 szöveg tokenjei

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a MPT-30B

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 MPT-30B, körülbelül szükséges 17.1 GB a tömörítésnél IQ4_XS. Semennyi feldolgozási teljesítmény nem kompenzálja azt a kártyát, amelyik nem tudja megtartani.
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. MPT-30B.
03

Döntsd el, mennyi tömörítést fogadsz el.

A kvantálási oszlop kártyánként változik, mert egy nagyobb kártya pontosabb másolatot tartalmaz., 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

Rendezés sebesség szerint

Rendezze sebesség szerint, hogy lássa, hogyan rangsorolnak a kártyák. MPT-30B. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 113 tok/s
05

Olvasd el az illeszkedés oszlopot utoljára.

Egy szűk elhelyezés fut, de nem hagy semmit egy hosszabb beszélgetésre, az esetében MPT-30B. 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. MPT-30B.

Válaszok

MPT-30B — gyakori kérdések

MPT-30B— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

A specifikációkból számítják ki őket, nem pedig mérik, és mindegyiknek van egy tartománya. Egy példa: 68–181 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

MPT-30B— 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. IQ4_XS használva körülbelül 17.1 GB, és körülbelül 22.2 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 132.

MPT-30B— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 113 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: 104.

MPT-30B— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 17.1 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.

MPT-30B— 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 18.8 GB és körülbelül generálás 43.7 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

MPT-30B— 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.

MPT-30B— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 30B. 30B. 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.

MPT-30B— Ki készítette ezt?

Kiadta MosaicML, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

MPT-30B— Mikor adták ki?

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

MPT-30B— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language generation, Code generation. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.

MPT-30B— Hol tudom letölteni?

Súlyait a Hugging Face-en tette közzé, a szervezet alatt mosaicml. Nem tárolunk modell fájlokat — ez az oldal kiszámolja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.

MPT-30B— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 1.9 × 10²³ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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.

MPT-30B— 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 4.4 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

MPT-30B— 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.

MPT-30B— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Mivel a kapacitás változik, úgy az is, hogy mennyire kell összenyomni. A fenti táblázatban lévő különböző szintek száma: 5. 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..

Minden AI modell