Foundation-sec-8b TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Cisco 8B Paraméterek April 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

582 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

Quadro 6000

6 GB · IQ4_XS · 15.9 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

424 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Foundation-sec-8b?

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.

582 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
424 tok/s 254–678 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	9.3 GB	Q8_0	Kényelmes
424 tok/s 254–678 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	9.3 GB	Q8_0	Kényelmes
338 tok/s 203–541 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.3 GB	Q8_0	Kényelmes
338 tok/s 203–541 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.3 GB	Q8_0	Kényelmes
270 tok/s 162–433 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	9.3 GB	Q8_0	Kényelmes
259 tok/s 155–414 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.3 GB	Q8_0	Kényelmes
259 tok/s 155–414 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.3 GB	Q8_0	Kényelmes
248 tok/s 149–396 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	9.3 GB	Q8_0	Kényelmes
220 tok/s 132–352 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.3 GB	Q8_0	Kényelmes
220 tok/s 132–352 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.3 GB	Q8_0	Kényelmes
220 tok/s 132–352 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.3 GB	Q8_0	Kényelmes
209 tok/s 125–334 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	9.3 GB	Q8_0	Kényelmes
178 tok/s 107–285 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.3 GB	Q8_0	Kényelmes
178 tok/s 107–285 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	9.3 GB	Q8_0	Kényelmes
178 tok/s 107–285 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.3 GB	Q8_0	Kényelmes
178 tok/s 107–285 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.3 GB	Q8_0	Kényelmes
178 tok/s 107–285 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.3 GB	Q8_0	Kényelmes
141 tok/s 85–225 · alacsony bizalom	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.5 GB	Q5_K_M	Szoros
135 tok/s 81–217 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.3 GB	Q8_0	Kényelmes
135 tok/s 81–217 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.3 GB	Q8_0	Kényelmes
120 tok/s 72–192 · alacsony bizalom	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	7.4 GB	Q6_K	Kényelmes
113 tok/s 68–181 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	9.3 GB	Q8_0	Kényelmes
110 tok/s 66–177 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	9.3 GB	Q8_0	Kényelmes
108 tok/s 65–173 · alacsony bizalom	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	9.3 GB	Q8_0	Kényelmes
108 tok/s 65–173 · alacsony bizalom	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	9.3 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: Cisco
Szervezet típusa: Industry
Ország: United States of America
Közölt: 28 April 2025
Szerzők: Paul Kassianik, Baturay Saglam, Alexander Chen, Blaine Nelson, Anu Vellore, Massimo Aufiero, Fraser Burch, Dhruv Kedia, Avi Zohary, Sajana Weerawardhena, Aman Priyanshu, Adam Swanda, Amy Chang, Hyrum Anderson, Kojin Oshiba, Omar Santos, Yaron Singer, Amin Karbasi

Mit csinál

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

Tartomány: Language
Feladat: Language modeling/generation, Question answering
Alapmodell: Llama 3.1-8B

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: 8B
Képzési adatok: 5,100,000,000 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: 1.2 × 10²⁴ FLOP
Hogyan jött létre: Operation counting
Finomhangolás számítás: 2.4 × 10²³ FLOP

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: Unreleased
Hugging Face: fdtn-ai

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: Llama-3.1-FoundationAI-SecurityLLM-Base-8B Technical Report
Utoljára frissítve: 29 May 2026

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Foundation-sec-8b

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 Foundation-sec-8b

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

Quadro 6000

Szükséges memória

5.1 GB

Leggyorsabb

424 tok/s

Foundation-sec-8b eléri a paraméterek számát 8B. Ez elég kicsi ahhoz, hogy a hardver ritkán legyen az akadály, beleértve a több éves kártyákat is. Azoknak a kártyáknak a száma, amelyeket nyomon követünk, és amelyek el tudják futtatni: 582.

az alsó végén ezt kezelik Quadro 6000, memória kapacitással rendelkezik 6 GB, futtatás egy tömörítési arányon IQ4_XS és körülbelül előállítva 15.9 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb eredmény a következőből származik B200, nagyjából generálás 424 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Háttér

Foundation-sec-8b ki lett adva által Cisco, az országban rögzítve mint United States of America, alatt April 2025. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.

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

Ahelyett, hogy nulláról lenne betanítva, az származik Llama 3.1-8B. Ezért osztja a bázismodell általános formáját és méretét.

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 fdtn-ai.

A átbocsátási számadatok olvasása

Minden olyan kártya esetében, amely képes futtatni, a közép tartományban ül 23.8 másodpercenkénti tokenek. Jogosultsági olvasási sebesség: 551 tőlük

A sűrűsége miatt minden egyes tokent önállóan olvas, ezért a sebesség szerinti rendezés alább annyira közel követi a memória sávszélesség szerinti rendezést.

Itt a memória méret alapján van megbecsülve, nem pedig az architektúrából számítva, amely nincs rögzítve ennél a modellnél — a számok tájékoztató jellegűek, nem pontosak.

Képzés és származás

A képzés futás körülbelül 1.2 × 10²⁴ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 5,100,000,000 szöveg tokenjei

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a Foundation-sec-8b

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.

Kezdj a tényleges szükségletekből, ami a követelményének a Foundation-sec-8b, körülbelül szükséges 5.1 GB a tömörítésnél IQ4_XS. Ez a szám, nem a kártya címválaszték teljesítménye, az, ami eldönti, hogy fut-e.
02

Döntsön arról, hogy mennyi ideig tartanak a beszélgetései.

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. Foundation-sec-8b.
03

Állítsa be a minőségi minimumot

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

A rangsorolás a másodpercenkénti tokenek alapján a memóriából származó sávszélességet követi, nem pedig a core-ok számát, ezért Foundation-sec-8b. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 424 tok/s
05

Ellenőrizd a megfelelő ítéletet vásárlás előtt.

A megfelelő oszlop elválasztja azokat a kártyákat, amelyek épp hogy elboldogulnak, azoktól, amelyeknek van szabad helyük, az esetében Foundation-sec-8b. 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.

Egy KÁRTYA végigkövetése a saját oldaláig megmutatja az összes többi modellt, amelyet el tud tartani, ami az a kérdés, ami felmerül, miután döntöttél. Foundation-sec-8b.

Válaszok

Foundation-sec-8b — gyakori kérdések

Foundation-sec-8b— Ki készítette ezt?

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

Foundation-sec-8b— Mikor adták ki?

Kibocsátották a April 2025.

Foundation-sec-8b— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation, 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.

Foundation-sec-8b— Hol tudom letölteni?

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

Foundation-sec-8b— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 1.2 × 10²⁴ FLOP. 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.

Foundation-sec-8b— 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 1.0 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

Foundation-sec-8b— 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: 582. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

Foundation-sec-8b— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Minden kártya a lehető legkevésbé tömörített másolatát futtatva jelenik meg, amit képes tárolni. A kártyákon elférő különböző tömörítési szintek száma: 4. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

Foundation-sec-8b— 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: 254–678 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

Foundation-sec-8b— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az Quadro 6000, memória kapacitással rendelkezik 6 GB. A modell egy tömörítéssel fut. IQ4_XS használva körülbelül 5.1 GB, és körülbelül 15.9 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 582.

Foundation-sec-8b— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 424 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: 551.

Foundation-sec-8b— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 5.1 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.

Foundation-sec-8b— futtathatom egy GPU-n tartva 8 GB?

Igen. A KÁRTYA CMP 170HX 8 GB, tartás 8 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q5_K_M, használva körülbelül 6.5 GB és körülbelül generálás 141 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

Foundation-sec-8b— futtathatom egy GPU-n tartva 12 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 3080 Ti, tartás 12 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 9.3 GB és körülbelül generálás 48.3 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

Foundation-sec-8b— futtathatom egy GPU-n tartva 16 GB?

Igen. A KÁRTYA Tesla V100 SXM2 16 GB, tartás 16 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 9.3 GB és körülbelül generálás 59.8 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Foundation-sec-8b— futtathatom egy GPU-n tartva 24 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 5090 D V2, tartás 24 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 9.3 GB és körülbelül generálás 70.9 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Foundation-sec-8b— 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.

Foundation-sec-8b— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 8B. "Our newly launched Foundation AI group—formed to bring world-class, domain-specific AI infrastructure to the cybersecurity space—is proud to introduce its first release: Llama-3.1-FoundationAI-SecurityLLM-base-8B (Foundation-sec-8b), an 8-billion parameter, open-weight Large Language Model (LLM) purpose-built for security.". 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.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 29 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