Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT TPS kalkulátor

Nyitott súlyok AI Singapore 27B Paraméterek August 2025

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

241 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

Xeon Phi 7120P

16 GB · Q3_K_M · 9.7 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

125 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT?

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.

241 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
125 tok/s 107–151	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	29.0 GB	Q8_0	Kényelmes
125 tok/s 107–151	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	29.0 GB	Q8_0	Kényelmes
100 tok/s 60–160 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	29.0 GB	Q8_0	Kényelmes
100 tok/s 60–160 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	29.0 GB	Q8_0	Kényelmes
80.1 tok/s 48–128 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	29.0 GB	Q8_0	Kényelmes
76.7 tok/s 65–92	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	29.0 GB	Q8_0	Kényelmes
76.7 tok/s 65–92	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	29.0 GB	Q8_0	Kényelmes
73.4 tok/s 44–117 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	29.0 GB	Q8_0	Kényelmes
65.2 tok/s 39–104 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	29.0 GB	Q8_0	Kényelmes
65.2 tok/s 39–104 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	29.0 GB	Q8_0	Kényelmes
65.2 tok/s 39–104 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	29.0 GB	Q8_0	Kényelmes
61.8 tok/s 53–74	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	29.0 GB	Q8_0	Kényelmes
52.7 tok/s 45–63	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	29.0 GB	Q8_0	Kényelmes
52.7 tok/s 45–63	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	29.0 GB	Q8_0	Kényelmes
52.7 tok/s 45–63	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	29.0 GB	Q8_0	Kényelmes
52.7 tok/s 45–63	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	29.0 GB	Q8_0	Kényelmes
52.7 tok/s 45–63	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	29.0 GB	Q8_0	Kényelmes
47.8 tok/s 41–57	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	1,130 GB/s	Nov 2019	13.3 GB	Q3_K_M	Szoros
42.6 tok/s 36–51	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	22.7 GB	Q6_K	Kényelmes
42.6 tok/s 36–51	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	22.7 GB	Q6_K	Kényelmes
40.8 tok/s 35–49	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	22.7 GB	Q6_K	Kényelmes
40.8 tok/s 35–49	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	22.7 GB	Q6_K	Kényelmes
40.6 tok/s 35–49	GeForce RTX 5080 NVIDIA	16 GB	960 GB/s	Jan 2025	13.3 GB	Q3_K_M	Szoros
40.1 tok/s 24–64 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	29.0 GB	Q8_0	Kényelmes
40.1 tok/s 24–64 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	29.0 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: AI Singapore
Szervezet típusa: Government
Ország: Singapore
Közölt: 20 August 2025
Szerzők: Antonyrex Sajeban, Chan Hok Teng Adwin, Cheng Zi Yi Nicholas, Choa Hsueh Mei Esther, Heng Jonathan, Huang Yuli, Hulagadri Adithya Venkatadri, Jann Railey Estrada Montalan, Kang Siow Wei Bryan, Lau Wayne, Lee Chwan Ren, Leong Wai Yi, Leong Wei Qi, Limkonchotiwat Peerat, Muhammad Ridzuan Bin Mokhtar, Nagarajan Karthik, Ng Boon Cheong Raymond, Ngee Chia Tai, Ngui Jian Gang, Nguyen Thanh Ngan, Ong Jin…

Mit csinál

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

Tartomány: Multimodal, Language, Vision
Feladat: Language modeling/generation, Question answering, Visual question answering
Alapmodell: Gemma 3 27B
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: 27B
Képzési adatok: 500,000,000,000 tokens

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: 2.3 × 10²⁴ FLOP
Hogyan jött létre: Operation counting
Finomhangolás számítás: 8.1 × 10²² FLOP

A tréning futás

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

Képzési hardver: NVIDIA H200 SXM
Adatközpont: Cloud Provider: SMC H200

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
Hugging Face: aisingapore

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Nyilvántartási bizalom: Confident

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: SEA-LION v4
Utoljára frissítve: 28 November 2025

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT

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 Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT

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

Xeon Phi 7120P

Szükséges memória

13.3 GB

Leggyorsabb

125 tok/s

Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT eléri a paraméterek számát 27B. 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: 241.

az alsó végén ezt kezelik Xeon Phi 7120P, memória kapacitással rendelkezik 16 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q3_K_M és körülbelül előállítva 9.7 tokenek másodpercenként

A másik végén ül B200, nagyjából generálás 125 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Háttér

Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT ki lett adva által AI Singapore, az országban rögzítve mint Singapore, alatt August 2025. A kiadó kategóriája alá tartozik government.

Működik a területen a Multimodal, Language, Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation, Question answering, Visual question answering.

Ahelyett, hogy nulláról lenne betanítva, az származik Gemma 3 27B. Ez a szokásos módja egy specializált modell előállításának.

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 Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva aisingapore.

A átbocsátási számadatok olvasása

Minden olyan kártya esetében, amely képes futtatni, a közép tartományban ül 19.0 másodpercenkénti tokenek. Jogosultsági olvasási sebesség: 196 tőlük

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

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

Mi került a felépítésébe

A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 2.3 × 10²⁴ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA H200 SXM. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 500,000,000,000 szöveg tokenjei

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT

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.

Kezdj a tényleges szükségletekből, ami a követelményének a Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT, körülbelül szükséges 13.3 GB a tömörítésnél Q3_K_M. A kapacitás a kapu — egy kártya vagy tartalmazza, vagy nem.
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. Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT.
03

Válaszd ki, milyen messzire fogod tömöríteni.

A tömörítés az, ami lehetővé teszi, hogy egy modell kisebb kártyákra illeszkedjen, bizonyos költséggel a pontosság terén., 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

Rangsoroljon átbocsátás alapján, nem pedig specifikációs lap szerint.

A rangsorolás a másodpercenkénti tokenek alapján a memóriából származó sávszélességet követi, nem pedig a core-ok számát, ezért Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 125 tok/s
05

Olvasd el az illeszkedés oszlopot utoljára.

Tömör jelentése, hogy betölti és működik, nincs hely a későbbi kontextus növelésére, a következő esetben Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT. 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 kártyaoldal megismétli ezt a vizsgálatot minden modellre, amelyet birtoklunk, válaszolva arra, hogy mi másra jó a hardver, azon kívül, hogy Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT.

Válaszok

Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT — gyakori kérdések

Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT— Mire használják?

Működik a területen a Multimodal, Language, Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation, Question answering, Visual question answering. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.

Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT— Hol tudom letölteni?

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

Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 2.3 × 10²⁴ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA H200 SXM. 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.

Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT— 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 5.6 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

Két kártya memóriát vásárol, nem sebességet, ami csak akkor számít, ha az egyik kártya nem tudja tartani. Az a szám, ami tudja: 241. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT— 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.

Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT— 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: 107–151 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az Xeon Phi 7120P, memória kapacitással rendelkezik 16 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q3_K_M használva körülbelül 13.3 GB, és körülbelül 9.7 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 241.

Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 125 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: 196.

Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 13.3 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.

Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT— futtathatom egy GPU-n tartva 16 GB?

Igen. A KÁRTYA Tesla V100 SXM2 16 GB, tartás 16 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q3_K_M, használva körülbelül 13.3 GB és körülbelül generálás 47.8 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT— futtathatom egy GPU-n tartva 24 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 5090 D V2, tartás 24 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q5_K_M, használva körülbelül 19.5 GB és körülbelül generálás 37.5 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT— 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.

Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 27B. 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.

Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT— Ki készítette ezt?

Kiadta AI Singapore, alapján Singapore, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint government.

Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT— Mikor adták ki?

Kibocsátották a August 2025.

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