LLama 3.2 Typhoon 2 3B TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Typhoon / SCB 10X 3B Paraméterek December 2024

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 futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

Tesla C1080

4 GB · Q5_K_M · 21.9 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

1,129 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni LLama 3.2 Typhoon 2 3B?

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.

818 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
1,129 tok/s 960–1,355	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	4.6 GB	Q8_0	Kényelmes
1,129 tok/s 960–1,355	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	4.6 GB	Q8_0	Kényelmes
902 tok/s 541–1,443 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	4.6 GB	Q8_0	Kényelmes
902 tok/s 541–1,443 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	4.6 GB	Q8_0	Kényelmes
721 tok/s 433–1,154 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	4.6 GB	Q8_0	Kényelmes
690 tok/s 587–828	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	4.6 GB	Q8_0	Kényelmes
690 tok/s 587–828	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	4.6 GB	Q8_0	Kényelmes
661 tok/s 396–1,057 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	4.6 GB	Q8_0	Kényelmes
586 tok/s 352–938 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	4.6 GB	Q8_0	Kényelmes
586 tok/s 352–938 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	4.6 GB	Q8_0	Kényelmes
586 tok/s 352–938 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	4.6 GB	Q8_0	Kényelmes
556 tok/s 473–667	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	4.6 GB	Q8_0	Kényelmes
474 tok/s 403–569	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	4.6 GB	Q8_0	Kényelmes
474 tok/s 403–569	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	4.6 GB	Q8_0	Kényelmes
474 tok/s 403–569	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	4.6 GB	Q8_0	Kényelmes
474 tok/s 403–569	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	4.6 GB	Q8_0	Kényelmes
474 tok/s 403–569	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	4.6 GB	Q8_0	Kényelmes
361 tok/s 217–578 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	4.6 GB	Q8_0	Kényelmes
361 tok/s 217–578 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	4.6 GB	Q8_0	Kényelmes
301 tok/s 181–482 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	4.6 GB	Q8_0	Kényelmes
295 tok/s 177–471 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	4.6 GB	Q8_0	Kényelmes
288 tok/s 245–346	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	4.6 GB	Q8_0	Kényelmes
288 tok/s 245–346	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	4.6 GB	Q8_0	Kényelmes
288 tok/s 245–346	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	4.6 GB	Q8_0	Kényelmes
288 tok/s 245–346	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	4.6 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: Typhoon / SCB 10X
Szervezet típusa: Industry
Ország: Thailand
Közölt: 19 December 2024
Szerzők: Kunat Pipatanakul, Potsawee Manakul, Natapong Nitarach, Warit Sirichotedumrong, Surapon Nonesung, Teetouch Jaknamon, Parinthapat Pengpun, Pittawat Taveekitworachai, Adisai Na-Thalang, Sittipong Sripaisarnmongkol, Krisanapong Jirayoot, Kasima Tharnpipitchai

Mit csinál

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

Tartomány: Language
Feladat: Language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning
Alapmodell: Llama 3.2 3B

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: 3B
Képzési adatok: 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.

Hogyan jött létre: Operation counting
Finomhangolás számítás: 1.3 × 10¹⁹ FLOP

A tréning futás

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

Képzési hardver: NVIDIA H100 SXM5 80GB
Használt chipek: 8
Teljesítményfogyasztás: 11.0 kW

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: scb10x

Hogyan van besorolva

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

Nyilvántartási bizalom: Likely

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: Typhoon 2: A Family of Open Text and Multimodal Thai Large Language Models
Utoljára frissítve: 28 November 2025

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni LLama 3.2 Typhoon 2 3B

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 LLama 3.2 Typhoon 2 3B

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

Tesla C1080

Szükséges memória

3.6 GB

Leggyorsabb

1,129 tok/s

LLama 3.2 Typhoon 2 3B eléri a paraméterek számát 3B. 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: 818.

az alsó végén ezt kezelik Tesla C1080, memória kapacitással rendelkezik 4 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q5_K_M és körülbelül előállítva 21.9 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb eredmény a következőből származik B200, nagyjából generálás 1,129 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Erről a modelről

LLama 3.2 Typhoon 2 3B ki lett adva által Typhoon / SCB 10X, az országban rögzítve mint Thailand, alatt December 2024. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.

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

A kiindulópontja egy meglévő alapmodell volt, Llama 3.2 3B. Ezért osztja a bázismodell általános formáját és méretét.

A közzétett súlyok azt jelentik, hogy a modell a te gépeden fut, nem pedig valaki másén, ami lehetővé teszi az alábbi hardverkérdés megválaszolását. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva scb10x.

Milyen gyorsan fut, és miért

A medián eredmény körül 37.9 másodpercenkénti tokenek 782 tőlük

Ez egy sűrű modell, így minden paramétert minden előállított tokenhez elolvasnak. Ez szinte pontosan nyomon követi a memória-sávszélességet — egy kártya, amelynek kétszer akkora a sávszélessége, körülbelül kétszer olyan gyorsan generál.

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

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a LLama 3.2 Typhoon 2 3B

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.

A táblázat felsorolja az összes kártyát, amely képes tartani LLama 3.2 Typhoon 2 3B, körülbelül szükséges 3.6 GB a tömörítésnél Q5_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. LLama 3.2 Typhoon 2 3B.
03

Állítsa be a minőségi minimumot

Minden KÁRTYA a legkevésbé tömörített másolatot futtatja, amelyet el tud tartani., elérni egy tömörítést a Q5_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 sebességsorrend lényegében egy sorrend a MEMÓRIA-SÁV szerint, a LLama 3.2 Typhoon 2 3B. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 1,129 tok/s
05

Ellenőrizd a megfelelő ítéletet vásárlás előtt.

Egy szűk elhelyezés fut, de nem hagy semmit egy hosszabb beszélgetésre, az esetében LLama 3.2 Typhoon 2 3B. 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 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. LLama 3.2 Typhoon 2 3B.

Válaszok

LLama 3.2 Typhoon 2 3B — gyakori kérdések

LLama 3.2 Typhoon 2 3B— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 3B. 3B. 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.

LLama 3.2 Typhoon 2 3B— Ki készítette ezt?

Kiadta Typhoon / SCB 10X, alapján Thailand, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

LLama 3.2 Typhoon 2 3B— Mikor adták ki?

Kibocsátották a December 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

LLama 3.2 Typhoon 2 3B— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.

LLama 3.2 Typhoon 2 3B— Hol tudom letölteni?

Súlyait a Hugging Face-en tette közzé, a szervezet alatt scb10x. Nem tárolunk modell fájlokat — ez az oldal kiszámolja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.

LLama 3.2 Typhoon 2 3B— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Csak a terhelés áthelyezésével, amely általában téves gazdaságosság: a rendszermemóriában tárolt rész az egészet visszahúzza. Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

LLama 3.2 Typhoon 2 3B— 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: 818. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

LLama 3.2 Typhoon 2 3B— 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: 3. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

LLama 3.2 Typhoon 2 3B— 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: 960–1,355 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

LLama 3.2 Typhoon 2 3B— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az Tesla C1080, memória kapacitással rendelkezik 4 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q5_K_M használva körülbelül 3.6 GB, és körülbelül 21.9 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 818.

LLama 3.2 Typhoon 2 3B— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 1,129 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: 782.

LLama 3.2 Typhoon 2 3B— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 3.6 GB tömörítési arányban Q5_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.

LLama 3.2 Typhoon 2 3B— futtathatom egy GPU-n tartva 8 GB?

Igen. A KÁRTYA CMP 170HX 8 GB, tartás 8 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 4.6 GB és körülbelül generálás 210 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

LLama 3.2 Typhoon 2 3B— 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 4.6 GB és körülbelül generálás 129 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

LLama 3.2 Typhoon 2 3B— 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 4.6 GB és körülbelül generálás 160 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

LLama 3.2 Typhoon 2 3B— 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 4.6 GB és körülbelül generálás 189 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

LLama 3.2 Typhoon 2 3B— 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.

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