360Zhinao3-7B-O1.5 TPS kalkulátor
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
818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak
Legkisebb kártya, ami elfér
Tesla K20c
5 GB · Q3_K_M · 28.9 tok/s
Leggyorsabb kártya
B200
484 tok/s · 180 GB
Melyik GPU képes futtatni 360Zhinao3-7B-O1.5?
Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ
Egy hosszabb beszélgetés több memóriaigényt támaszt, ami kiszoríthatja ezt a modellt a kisebb kártyákról..
Elrejti azokat a GPU-kártyákat, amelyek csak a modellbe illeszkednének a compressziójuk ezen pont alá..
589 kártyák illeszkednek
Számítás| Szükséges | Kvantisálás | Illeszkedik | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
484
tok/s
290–774 · alacsony bizalom |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
484
tok/s
290–774 · alacsony bizalom |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
387
tok/s
232–618 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
387
tok/s
232–618 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
309
tok/s
185–495 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
296
tok/s
178–473 · alacsony bizalom |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
296
tok/s
178–473 · alacsony bizalom |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
283
tok/s
170–453 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
251
tok/s
151–402 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
251
tok/s
151–402 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
251
tok/s
151–402 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
238
tok/s
143–381 · alacsony bizalom |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
203
tok/s
122–325 · alacsony bizalom |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
203
tok/s
122–325 · alacsony bizalom |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
203
tok/s
122–325 · alacsony bizalom |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
203
tok/s
122–325 · alacsony bizalom |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
203
tok/s
122–325 · alacsony bizalom |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
155
tok/s
93–248 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
155
tok/s
93–248 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
131
tok/s
79–210 · alacsony bizalom |
CMP 170HX 8 GB NVIDIA | 8 GB | 1,490 GB/s | Sep 2021 | 6.6 GB | Q6_K | Szoros |
|
129
tok/s
77–206 · alacsony bizalom |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
126
tok/s
76–202 · alacsony bizalom |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
123
tok/s
74–197 · alacsony bizalom |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
123
tok/s
74–197 · alacsony bizalom |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
123
tok/s
74–197 · alacsony bizalom |
A800 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Aug 2022 | 8.2 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
- 360 Security Technology
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- China
- Közölt
- 14 April 2025
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Mathematical reasoning, Code generation
- Alapmodell
- 360Zhinao2-7B
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
- 7B
- Képzési adatok
- 700,000,000,000 tokens
360Zhinao3-7B is continuously pre-trained with 700B high-quality tokens on the basis of 360Zhinao2-7B.
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.
- Hogyan jött létre
- Operation counting
- Finomhangolás számítás
- 2.9 × 10²² FLOP
6 FLOP / parameter / token * 7 * 10^9 parameters * 700 * 10^9 tokens = 2.94e+22 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
- qihoo360
Apache 2.0 https://huggingface.co/qihoo360/360Zhinao3-7B-O1.5 "The source code of this repository follows the open-source license Apache 2.0. 360Zhinao open-source models support free commercial use." https://github.com/Qihoo360/360zhinao3
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
- qihoo360/360Zhinao3-7B-O1.5
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Az extremitások
A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni 360Zhinao3-7B-O1.5
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..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 484 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 484 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 387 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 387 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 309 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 296 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 296 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 283 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 251 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 251 tok/s
A legkisebb GPU-k, amik még futnak 360Zhinao3-7B-O1.5
A legolcsóbb út, a memória kapacitás alapján. Egy szoros illeszkedés futtatja a modellt, de semmit sem hagy a hosszabb beszélgetésre..
- 01 Quadro P2200 5 GB · Szükséges 4.1 GB · Q3_K_M · Szoros 27.8 tok/s
- 02 P102-100 5 GB · Szükséges 4.1 GB · Q3_K_M · Szoros 61.1 tok/s
- 03 GeForce GTX 1060 5 GB 5 GB · Szükséges 4.1 GB · Q3_K_M · Szoros 22.2 tok/s
- 04 Quadro P2000 5 GB · Szükséges 4.1 GB · Q3_K_M · Szoros 19.5 tok/s
- 05 Tesla K20s 5 GB · Szükséges 4.1 GB · Q3_K_M · Szoros 28.9 tok/s
- 06 Tesla K20m 5 GB · Szükséges 4.1 GB · Q3_K_M · Szoros 28.9 tok/s
- 07 Tesla K20c 5 GB · Szükséges 4.1 GB · Q3_K_M · Szoros 28.9 tok/s
- 08 RTX 1000 Mobile Ada Generation 6 GB · Szükséges 4.9 GB · Q4_K_M · Szoros 26.8 tok/s
- 09 GeForce RTX 3050 6 GB 6 GB · Szükséges 4.9 GB · Q4_K_M · Szoros 23.5 tok/s
- 10 Arc A380M 6 GB · Szükséges 4.9 GB · Q4_K_M · Szoros 16.9 tok/s
Mit jelentenek a számok
Hardverkövetelmények a gyakorlatban
Minimális kártya
Tesla K20c
Szükséges memória
4.1 GB
Leggyorsabb
484 tok/s
360Zhinao3-7B-O1.5 eléri a paraméterek számát 7B. 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: 589.
A belépési pont a Tesla K20c, memória kapacitással rendelkezik 5 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q3_K_M és körülbelül előállítva 28.9 tokenek másodpercenként
A másik végén ül B200, nagyjából generálás 484 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.
Mit jelent ez a modell
360Zhinao3-7B-O1.5 ki lett adva által 360 Security Technology, az országban rögzítve mint China, alatt April 2025. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Mathematical reasoning, Code generation.
Ez alapoz. 360Zhinao2-7B. A legtöbb modell ezen a skálán egy meglévő alaphoz van igazítva, ahelyett, hogy semmiből épült volna.
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 qihoo360.
Mi dönti el a sebességet
A kártyák felének, amelyek tartják, több mint 26.1 másodpercenkénti tokenek 559 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.
Hogyan lett betanítva
A tanító készlet kb. futott 700,000,000,000 szöveg tokenjei
Lépésről lépésre
Hogyan válasszunk GPU-t a 360Zhinao3-7B-O1.5
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 360Zhinao3-7B-O1.5, körülbelül szükséges 4.1 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.
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. 360Zhinao3-7B-O1.5.
-
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
Rendezés sebesség szerint
A rangsorolás a másodpercenkénti tokenek alapján a memóriából származó sávszélességet követi, nem pedig a core-ok számát, ezért 360Zhinao3-7B-O1.5. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 484 tok/s
-
05
Nézd a mozgásteret, ne csak a passzolást.
A megfelelő oszlop elválasztja azokat a kártyákat, amelyek épp hogy elboldogulnak, azoktól, amelyeknek van szabad helyük, az esetében 360Zhinao3-7B-O1.5. 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. 360Zhinao3-7B-O1.5.
Válaszok
360Zhinao3-7B-O1.5 — gyakori kérdések
360Zhinao3-7B-O1.5— 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.
360Zhinao3-7B-O1.5— 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: 290–774 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.
360Zhinao3-7B-O1.5— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az Tesla K20c, memória kapacitással rendelkezik 5 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q3_K_M használva körülbelül 4.1 GB, és körülbelül 28.9 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 589.
360Zhinao3-7B-O1.5— mennyi idő alatt fut a GPU-n?
A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 484 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: 559.
360Zhinao3-7B-O1.5— mennyi VRAM-ra van szüksége?
Kb. 4.1 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.
360Zhinao3-7B-O1.5— futtathatom egy GPU-n tartva 8 GB?
Igen. A KÁRTYA CMP 170HX 8 GB, tartás 8 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q6_K, használva körülbelül 6.6 GB és körülbelül generálás 131 tokensek másodpercenként. A fit szoros.
360Zhinao3-7B-O1.5— 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 8.2 GB és körülbelül generálás 55.2 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.
360Zhinao3-7B-O1.5— 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 8.2 GB és körülbelül generálás 68.4 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.
360Zhinao3-7B-O1.5— 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 8.2 GB és körülbelül generálás 81.1 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.
360Zhinao3-7B-O1.5— 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.
360Zhinao3-7B-O1.5— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 7B. 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.
360Zhinao3-7B-O1.5— Ki készítette ezt?
Kiadta 360 Security Technology, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
360Zhinao3-7B-O1.5— Mikor adták ki?
Kibocsátották a April 2025.
360Zhinao3-7B-O1.5— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Mathematical reasoning, Code generation. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
360Zhinao3-7B-O1.5— Hol tudom letölteni?
Súlyait a Hugging Face-en tette közzé, a szervezet alatt qihoo360. Nem tárolunk modell fájlokat — ez az oldal kiszámolja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.
360Zhinao3-7B-O1.5— 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 1.3 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.
360Zhinao3-7B-O1.5— Futtatna-e két GPU gyorsabban?
A kapacitás kártyánként összeadódik; a teljesítmény nem. A kártyák számának már saját magukban tartva: 589. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.
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..