Jamba 1.6 Large 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
Radeon Instinct MI325X
256 GB · IQ4_XS · 51.8 tok/s
Leggyorsabb kártya
B300
83.2 tok/s · 288 GB
Melyik GPU képes futtatni Jamba 1.6 Large?
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..
4 kártyák illeszkednek
Számítás| Szükséges | Kvantisálás | Illeszkedik | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
83.2
tok/s
50–133 · alacsony bizalom |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 234.4 GB | Q4_K_M | Szoros |
|
66.5
tok/s
40–106 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 234.4 GB | Q4_K_M | Szoros |
|
66.5
tok/s
40–106 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 234.4 GB | Q4_K_M | Szoros |
|
51.8
tok/s
31–83 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 211.3 GB | IQ4_XS | 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
- AI21 Labs
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- Israel
- Közölt
- 6 March 2025
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Language modeling/generation, Question answering, Code generation, Retrieval-augmented generation, Chat, Quantitative reasoning, Table tasks, Translation
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
- 398B
- Képzési adatok
- tokens
94B active/398B total
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
- Unreleased
- Hugging Face
- ai21labs
Jamba Open Model License Agreement ($50M in annual revenue cap for commercial use): https://huggingface.co/ai21labs/AI21-Jamba-Large-1.6
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
- AI21’s Jamba 1.6: The Best Open Model for Private Enterprise Deployment
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Az extremitások
A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Jamba 1.6 Large
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 Jamba 1.6 Large
A legolcsóbb út, a memória kapacitás alapján. Egy szoros illeszkedés futtatja a modellt, de semmit sem hagy a hosszabb beszélgetésre..
- 01 Radeon Instinct MI325X 256 GB · Szükséges 211.3 GB · IQ4_XS · Szoros 51.8 tok/s
- 02 B300 288 GB · Szükséges 234.4 GB · Q4_K_M · Szoros 83.2 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · Szükséges 234.4 GB · Q4_K_M · Szoros 66.5 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · Szükséges 234.4 GB · Q4_K_M · Szoros 66.5 tok/s
Mit jelentenek a számok
Mi szükséges ehhez a modellhez való futtatáshoz
Minimális kártya
Radeon Instinct MI325X
Szükséges memória
211.3 GB
Leggyorsabb
83.2 tok/s
Jamba 1.6 Large eléri a paraméterek számát 398B. Ez túl van azon, amit bármelyik egyedi GPU kártya kezelni tud. A futtatása azt jelenti, hogy vagy több kártyára osztja, vagy olyan hardvert bérel, amelyet erre a feladatra terveztek, és minden olyan kártya, amely egyedül képes kezelni, egy adatközponti alkatrész. Az a szám, amely képes rá: 4.
A legkisebb kártya, ami elbírja, az Radeon Instinct MI325X, memória kapacitással rendelkezik 256 GB, futtatás egy tömörítési arányon IQ4_XS és körülbelül előállítva 51.8 tokenek másodpercenként
A másik végén ül B300, nagyjából generálás 83.2 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.
Erről a modelről
Jamba 1.6 Large ki lett adva által AI21 Labs, az országban rögzítve mint Israel, alatt March 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, Code generation, Retrieval-augmented generation, Chat, Quantitative reasoning, Table tasks, Translation.
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 ai21labs.
Milyen gyorsan fut, és miért
A medián eredmény körül 66.5 másodpercenkénti tokenek. Jogosultsági olvasási sebesség: 4 tőlük
Ez egy keverék-szakértők modell, amely minden tokent csak a saját részein keresztül irányít. Ezért sokkal gyorsabban generál, mint amit a teljes mérete sugall — miközben minden paraméternek a memóriában kell lennie, így gyors, anélkül hogy olcsó lenne tárolni.
A belső architektúrája nincs nyilvántartásban, így a memória a paraméterek száma alapján van megbecsülve és ennek megfelelően van megjelölve. Várhatóan a tényleges érték eltér, különösen hosszú CONTEXT LENGTH esetén.
Lépésről lépésre
Hogyan válasszunk GPU-t a Jamba 1.6 Large
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 Jamba 1.6 Large, körülbelül szükséges 211.3 GB a tömörítésnél IQ4_XS. Semennyi feldolgozási teljesítmény nem kompenzálja azt a kártyát, amelyik nem tudja megtartani.
-
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. Jamba 1.6 Large.
-
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
Rangsoroljon átbocsátás alapján, nem pedig specifikációs lap szerint.
Rendezze sebesség szerint, hogy lássa, hogyan rangsorolnak a kártyák. Jamba 1.6 Large. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B300, at 83.2 tok/s
-
05
Olvasd el az illeszkedés oszlopot utoljára.
Tömör jelentése, hogy betölti és működik, nincs hely a későbbi kontextus növelésére, a következő esetben Jamba 1.6 Large. 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 kártyaoldal megismétli ezt a vizsgálatot minden modellre, amelyet birtoklunk, válaszolva arra, hogy mi másra jó a hardver, azon kívül, hogy Jamba 1.6 Large.
Válaszok
Jamba 1.6 Large — gyakori kérdések
Jamba 1.6 Large— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation, Question answering, Code generation, Retrieval-augmented generation, Chat, Quantitative reasoning, Table tasks, Translation. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
Jamba 1.6 Large— Hol tudom letölteni?
Súlyait a Hugging Face-en tette közzé, a szervezet alatt ai21labs. Nem tárolunk modell fájlokat — ez az oldal kiszámolja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.
Jamba 1.6 Large— 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 61.6 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.
Jamba 1.6 Large— 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: 4. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.
Jamba 1.6 Large— 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: 2. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.
Jamba 1.6 Large— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?
A specifikációkból számítják ki őket, nem pedig mérik, és mindegyiknek van egy tartománya. Egy példa: 50–133 tok/s a fájlban B300. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.
Jamba 1.6 Large— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az Radeon Instinct MI325X, memória kapacitással rendelkezik 256 GB. A modell egy tömörítéssel fut. IQ4_XS használva körülbelül 211.3 GB, és körülbelül 51.8 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 4.
Jamba 1.6 Large— mennyi idő alatt fut a GPU-n?
A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B300, körülbelül 83.2 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: 4.
Jamba 1.6 Large— mennyi VRAM-ra van szüksége?
Kb. 211.3 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.
Jamba 1.6 Large— 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.
Jamba 1.6 Large— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 398B. 94B active/398B total. 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.
Jamba 1.6 Large— Ki készítette ezt?
Kiadta AI21 Labs, alapján Israel, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
Jamba 1.6 Large— Mikor adták ki?
Kibocsátották a March 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..