OPT-66B TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Meta AI 66B Paraméterek June 2022

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 · 27.0 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

51.3 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni OPT-66B?

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.

61 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
51.3 tok/s 31–82 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	71.4 GB	Q8_0	Kényelmes
51.3 tok/s 31–82 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	71.4 GB	Q8_0	Kényelmes
41.0 tok/s 25–66 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	71.4 GB	Q8_0	Kényelmes
41.0 tok/s 25–66 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	71.4 GB	Q8_0	Kényelmes
32.8 tok/s 20–52 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	71.4 GB	Q8_0	Kényelmes
31.4 tok/s 19–50 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	71.4 GB	Q8_0	Kényelmes
31.4 tok/s 19–50 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	71.4 GB	Q8_0	Kényelmes
30.0 tok/s 18–48 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	71.4 GB	Q8_0	Kényelmes
27.7 tok/s 17–44 · alacsony bizalom	GRID A100B NVIDIA	48 GB	1,870 GB/s	May 2020	40.6 GB	Q4_K_M	Szoros
27.0 tok/s 16–43 · alacsony bizalom	A100 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Jun 2020	32.9 GB	Q3_K_M	Szoros
27.0 tok/s 16–43 · alacsony bizalom	A100 SXM4 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	May 2020	32.9 GB	Q3_K_M	Szoros
27.0 tok/s 16–43 · alacsony bizalom	A800 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Nov 2022	32.9 GB	Q3_K_M	Szoros
26.7 tok/s 16–43 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	71.4 GB	Q8_0	Kényelmes
26.7 tok/s 16–43 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	71.4 GB	Q8_0	Kényelmes
26.7 tok/s 16–43 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	71.4 GB	Q8_0	Kényelmes
25.3 tok/s 15–40 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	71.4 GB	Q8_0	Szoros
21.6 tok/s 13–35 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	71.4 GB	Q8_0	Kényelmes
21.6 tok/s 13–35 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	71.4 GB	Q8_0	Szoros
21.6 tok/s 13–35 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	71.4 GB	Q8_0	Szoros
21.6 tok/s 13–35 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	71.4 GB	Q8_0	Kényelmes
21.6 tok/s 13–35 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	71.4 GB	Q8_0	Szoros
19.9 tok/s 12–32 · alacsony bizalom	RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA	48 GB	1,340 GB/s	Mar 2025	40.6 GB	Q4_K_M	Szoros
18.8 tok/s 11–30 · alacsony bizalom	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	56.0 GB	Q6_K	Szoros
16.4 tok/s 10–26 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	71.4 GB	Q8_0	Kényelmes
16.4 tok/s 10–26 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	71.4 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: Meta AI
Szervezet típusa: Industry
Ország: United States of America
Közölt: 21 June 2022
Szerzők: Susan Zhang∗ , Stephen Roller∗ , Naman Goyal∗ , Mikel Artetxe, Moya Chen, Shuohui Chen, Christopher Dewan, Mona Diab, Xian Li, Xi Victoria Lin, Todor Mihaylov, Myle Ott† , Sam Shleifer† , Kurt Shuster, Daniel Simig, Punit Singh Koura, Anjali Sridhar, Tianlu Wang, Luke Zettlemoyer

Mit csinál

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

Tartomány: Language
Feladat: Language modeling, Chat, Language modeling/generation, Question answering

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: 66B
Képzési adatok: 180,000,000,000 tokens
Epochok: 1.67
Tételméret: 2,000,000

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: 1.1 × 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 A100 SXM4 80 GB

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 (non-commercial)
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: Confident
Hivatkozások: 4,716
Benchmark adatok: OPT-66B

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: OPT: Open Pre-trained Transformer Language Models
Utoljára frissítve: 25 May 2026

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni OPT-66B

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 OPT-66B

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

A100 PCIe 40 GB

Szükséges memória

32.9 GB

Leggyorsabb

51.3 tok/s

OPT-66B eléri a paraméterek számát 66B. 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.

az alsó végén ezt kezelik A100 PCIe 40 GB, memória kapacitással rendelkezik 40 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q3_K_M és körülbelül előállítva 27.0 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb eredmény a következőből származik B200, nagyjából generálás 51.3 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Honnan jött

OPT-66B ki lett adva által Meta AI, az országban rögzítve mint United States of America, alatt June 2022. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.

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

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.

A sebességek megértése

A kártyák felének, amelyek tartják, több mint 13.1 másodpercenkénti tokenek. Jogosultsági olvasási sebesség: 52 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.

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 létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 1.1 × 10²³ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

A tanító készlet kb. futott 180,000,000,000 szöveg tokenjei

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a OPT-66B

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

01

Kezdj a GPU VRAM oszloptól.

A táblázat felsorolja az összes kártyát, amely képes tartani OPT-66B, körülbelül szükséges 32.9 GB a tömörítésnél Q3_K_M. A kapacitás a kapu — egy kártya vagy tartalmazza, vagy nem.
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. OPT-66B.
03

Válaszd ki, milyen messzire fogod tömöríteni.

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. OPT-66B. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 51.3 tok/s
05

Olvasd el az illeszkedés oszlopot utoljára.

Tömör jelentése, hogy betölti és működik, nincs hely a későbbi kontextus növelésére, a következő esetben OPT-66B. 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.

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. OPT-66B.

Válaszok

OPT-66B — gyakori kérdések

OPT-66B— 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.

OPT-66B— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 66B. 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.

OPT-66B— Ki készítette ezt?

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

OPT-66B— Mikor adták ki?

Kibocsátották a June 2022. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

OPT-66B— Mire használják?

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

OPT-66B— Hol tudom letölteni?

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

OPT-66B— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 1.1 × 10²³ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100 SXM4 80 GB. 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.

OPT-66B— 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 11.8 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

OPT-66B— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

A kapacitás kártyánként összeadódik; a teljesítmény nem. A kártyák számának már saját magukban tartva: 61. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

OPT-66B— 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.

OPT-66B— 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: 31–82 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

OPT-66B— 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 32.9 GB, és körülbelül 27.0 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 61.

OPT-66B— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 51.3 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: 52.

OPT-66B— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 32.9 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.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 25 May 2026

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