OPT-175B TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Meta AI 175B Paraméterek May 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

24 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

H100 PCIe 96 GB

96 GB · Q3_K_M · 21.9 tok/s

Leggyorsabb kártya

Radeon Instinct MI300

28.6 tok/s · 128 GB

Melyik GPU képes futtatni OPT-175B?

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.

24 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
28.6 tok/s 17–46 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	106.6 GB	Q4_K_M	Szoros
28.1 tok/s 17–45 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	147.3 GB	Q6_K	Szoros
27.3 tok/s 16–44 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	106.6 GB	Q4_K_M	Szoros
27.3 tok/s 16–44 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	106.6 GB	Q4_K_M	Szoros
23.2 tok/s 14–37 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	106.6 GB	Q4_K_M	Szoros
21.9 tok/s 13–35 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	86.2 GB	Q3_K_M	Szoros
21.9 tok/s 13–35 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	86.2 GB	Q3_K_M	Szoros
19.4 tok/s 12–31 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	188.1 GB	Q8_0	Kényelmes
15.5 tok/s 9–25 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	188.1 GB	Q8_0	Kényelmes
15.5 tok/s 9–25 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	188.1 GB	Q8_0	Kényelmes
14.6 tok/s 9–23 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	147.3 GB	Q6_K	Szoros
14.6 tok/s 9–23 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	147.3 GB	Q6_K	Szoros
14.3 tok/s 9–23 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	106.6 GB	Q4_K_M	Szoros
14.3 tok/s 9–23 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	106.6 GB	Q4_K_M	Szoros
11.9 tok/s 7–19 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	106.6 GB	Q4_K_M	Szoros
11.7 tok/s 7–19 · alacsony bizalom	RTX PRO 6000 Blackwell NVIDIA	96 GB	1,790 GB/s	Mar 2025	86.2 GB	Q3_K_M	Szoros
11.7 tok/s 7–19 · alacsony bizalom	RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q NVIDIA	96 GB	1,790 GB/s	Mar 2025	86.2 GB	Q3_K_M	Szoros
11.7 tok/s 7–19 · alacsony bizalom	RTX PRO 6000 Blackwell Server NVIDIA	96 GB	1,790 GB/s	Mar 2025	86.2 GB	Q3_K_M	Szoros
11.7 tok/s 7–19 · alacsony bizalom	RTX PRO 6000D Blackwell Max-Q NVIDIA	96 GB	1,790 GB/s	Mar 2025	86.2 GB	Q3_K_M	Szoros
11.7 tok/s 7–19 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	106.6 GB	Q4_K_M	Szoros
11.3 tok/s 7–18 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	188.1 GB	Q8_0	Kényelmes
10.4 tok/s 6–17 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1350 Intel	96 GB	2,460 GB/s	Jan 2023	86.2 GB	Q3_K_M	Szoros
1.5 tok/s 1–2 · alacsony bizalom	GB10 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Oct 2025	106.6 GB	Q4_K_M	Szoros
1.5 tok/s 1–2 · alacsony bizalom	Jetson T5000 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Aug 2025	106.6 GB	Q4_K_M	Szoros

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: 2 May 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
Megközelítés: Self-supervised learning
Numerikus formátum: FP16

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: 175B
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: 4.3 × 10²³ FLOP
Hogyan jött létre: Reported

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
Használt chipek: 1,024
Chip-óra: 812,544
Fali óra idő: 794 hours (33.1 days)
Hardverhasználat: HFU 47.1%
Teljesítményfogyasztás: 822.7 kW
Számítási költség: $733,635

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
Miért követik nyomon: Significant use,Highly cited
Nyilvántartási bizalom: Confident
Hivatkozások: 4,716
Benchmark adatok: OPT-175B

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-175B

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-175B

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

H100 PCIe 96 GB

Szükséges memória

86.2 GB

Leggyorsabb

28.6 tok/s

OPT-175B eléri a paraméterek számát 175B. 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: 24.

A belépési pont a H100 PCIe 96 GB, memória kapacitással rendelkezik 96 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q3_K_M és körülbelül előállítva 21.9 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb, amit erre számolunk, az Radeon Instinct MI300, nagyjából generálás 28.6 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 6,550 GB/s.

Mit jelent ez a modell

OPT-175B ki lett adva által Meta AI, az országban rögzítve mint United States of America, alatt May 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 közzétett súlyok azt jelentik, hogy a modell a te gépeden fut, nem pedig valaki másén, ami lehetővé teszi az alábbi hardverkérdés megválaszolását.

Mi dönti el a sebességet

Minden olyan kártya esetében, amely képes futtatni, a közép tartományban ül 14.5 másodpercenkénti tokenek 22 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 betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 4.3 × 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.

Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 180,000,000,000 szöveg tokenjei

A kiválasztási kritériuma: significant use,Highly cited.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a OPT-175B

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.

Minden kártyát itt leellenőriztünk a következőkkel szemben OPT-175B, körülbelül szükséges 86.2 GB a tömörítésnél Q3_K_M. Semennyi feldolgozási teljesítmény nem kompenzálja azt a kártyát, amelyik nem tudja megtartani.
02

Illeszd a kontextust a tényleges használatodhoz.

A hosszabb beszélgetések memóriaigénye van a súlyok szükségletén kívül. Húzd el a csúszkát a valódi munkahosszodra, mielőtt bármelyik sort megbízhatónak tartanád. OPT-175B.
03

Állítsa be a minőségi minimumot

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

A sebességsorrend lényegében egy sorrend a MEMÓRIA-SÁV szerint, a OPT-175B. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA Radeon Instinct MI300, at 28.6 tok/s
05

Olvasd el az illeszkedés oszlopot utoljára.

A megfelelő oszlop elválasztja azokat a kártyákat, amelyek épp hogy elboldogulnak, azoktól, amelyeknek van szabad helyük, az esetében OPT-175B. 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. OPT-175B.

Válaszok

OPT-175B — gyakori kérdések

OPT-175B— Hol tudom letölteni?

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

OPT-175B— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 4.3 × 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-175B— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Csak a terhelés áthelyezésével, amely általában téves gazdaságosság: a rendszermemóriában tárolt rész az egészet visszahúzza. A legközelebbi hiba, amit számítunk, alulmúlja 22.0 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

OPT-175B— 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: 24. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

OPT-175B— 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: 4. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

OPT-175B— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

Minden szám a memória sávszélességből és a modell méretéből származik, nem benchmarkolták, ezért mindet tartományként tették közzé, nem pedig egyetlen számként. Egy például: 17–46 tok/s a fájlban Radeon Instinct MI300. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

OPT-175B— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az H100 PCIe 96 GB, memória kapacitással rendelkezik 96 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q3_K_M használva körülbelül 86.2 GB, és körülbelül 21.9 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 24.

OPT-175B— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az Radeon Instinct MI300, körülbelül 28.6 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: 22.

OPT-175B— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 86.2 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.

OPT-175B— 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-175B— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 175B. "In line with Meta AI’s commitment to open science, we are sharing Open Pretrained Transformer (OPT-175B), a language model with 175 billion parameters trained on publicly available data sets". 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-175B— Ki készítette ezt?

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

OPT-175B— Mikor adták ki?

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

OPT-175B— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling, Chat, Language modeling/generation, Question answering. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.

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