Aya Expanse 32B 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
RTX A4500
20 GB · Q3_K_M · 22.6 tok/s
Leggyorsabb kártya
B200
105 tok/s · 180 GB
Melyik GPU képes futtatni Aya Expanse 32B?
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..
132 kártyák illeszkednek
Számítás| Szükséges | Kvantisálás | Illeszkedik | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
105
tok/s
63–168 · alacsony bizalom |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 35.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
105
tok/s
63–168 · alacsony bizalom |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 35.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
83.8
tok/s
50–134 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 35.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
83.8
tok/s
50–134 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 35.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
67.0
tok/s
40–107 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 35.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
64.1
tok/s
38–103 · alacsony bizalom |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 35.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
64.1
tok/s
38–103 · alacsony bizalom |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 35.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
61.4
tok/s
37–98 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 35.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
54.5
tok/s
33–87 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 35.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
54.5
tok/s
33–87 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 35.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
54.5
tok/s
33–87 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 35.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
51.7
tok/s
31–83 · alacsony bizalom |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 35.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
44.1
tok/s
26–70 · alacsony bizalom |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 35.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
44.1
tok/s
26–70 · alacsony bizalom |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 35.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
44.1
tok/s
26–70 · alacsony bizalom |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 35.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
44.1
tok/s
26–70 · alacsony bizalom |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 35.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
44.1
tok/s
26–70 · alacsony bizalom |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 35.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
40.6
tok/s
24–65 · alacsony bizalom |
GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA | 24 GB | 1,340 GB/s | Aug 2025 | 20.2 GB | Q4_K_M | Szoros |
|
36.9
tok/s
22–59 · alacsony bizalom |
A30X NVIDIA | 24 GB | 1,220 GB/s | Apr 2021 | 20.2 GB | Q4_K_M | Szoros |
|
35.6
tok/s
21–57 · alacsony bizalom |
DRIVE A100 PROD NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 27.8 GB | Q6_K | Szoros |
|
35.6
tok/s
21–57 · alacsony bizalom |
GRID A100A NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 27.8 GB | Q6_K | Szoros |
|
34.1
tok/s
20–55 · alacsony bizalom |
GeForce RTX 5090 NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 27.8 GB | Q6_K | Szoros |
|
34.1
tok/s
20–55 · alacsony bizalom |
GeForce RTX 5090 D NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 27.8 GB | Q6_K | Szoros |
|
33.6
tok/s
20–54 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 35.3 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
33.6
tok/s
20–54 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 35.3 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
- Cohere for AI
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- Canada
- Közölt
- 24 October 2024
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Language modeling/generation, 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
- 32.3B
- Képzési adatok
- 34,513,333,333 tokens
155GB * 167M words per GB (assuming on average across languages) * 4/3 tokens per word on average = 34513333333 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
- 6.7 × 10²¹ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
'Likely' confidence for dataset size and epochs 34513333333*32300000000*6 = 6.688684e+21
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
CC-BY-NC, requires also adhering to C4AI's Acceptable Use Policy
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
- Cohere For AI launches Aya Expanse, a state-of-the-art multilingual family of models to help close the language gap with AI.
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Az extremitások
A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Aya Expanse 32B
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_0 105 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 105 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 83.8 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 83.8 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 67.0 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 64.1 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 64.1 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 61.4 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 54.5 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 54.5 tok/s
A legkisebb GPU-k, amik még futnak Aya Expanse 32B
A legolcsóbb út, a memória kapacitás alapján. Egy szoros illeszkedés futtatja a modellt, de semmit sem hagy a hosszabb beszélgetésre..
- 01 RTX 4000 Ada Generation 20 GB · Szükséges 16.5 GB · Q3_K_M · Szoros 12.7 tok/s
- 02 RTX 4000 SFF Ada Generation 20 GB · Szükséges 16.5 GB · Q3_K_M · Szoros 9.9 tok/s
- 03 Radeon RX 7900 XT 20 GB · Szükséges 16.5 GB · Q3_K_M · Szoros 22.1 tok/s
- 04 A10M 20 GB · Szükséges 16.5 GB · Q3_K_M · Szoros 17.7 tok/s
- 05 GeForce RTX 3080 Ti 20 GB 20 GB · Szükséges 16.5 GB · Q3_K_M · Szoros 26.9 tok/s
- 06 RTX A4500 20 GB · Szükséges 16.5 GB · Q3_K_M · Szoros 22.6 tok/s
- 07 Arc Pro B60 24 GB · Szükséges 20.2 GB · Q4_K_M · Szoros 9.0 tok/s
- 08 GeForce RTX 5090 D V2 24 GB · Szükséges 20.2 GB · Q4_K_M · Szoros 40.6 tok/s
- 09 RTX PRO 4000 Blackwell SFF 24 GB · Szükséges 20.2 GB · Q4_K_M · Szoros 13.1 tok/s
- 10 GeForce RTX 5090 Mobile 24 GB · Szükséges 20.2 GB · Q4_K_M · Szoros 27.1 tok/s
Mit jelentenek a számok
A hardver oldal
Minimális kártya
RTX A4500
Szükséges memória
16.5 GB
Leggyorsabb
105 tok/s
Aya Expanse 32B eléri a paraméterek számát 32.3B. Ez a tartományba esik, amelyet egy komoly asztali KÁRTYA kezelni tud, miután a súlyok tömörítve vannak. Azoknak a KÁRTYÁKNAK a száma, amelyeket nyomon követünk, és amelyek képesek futtatni: 132.
az alsó végén ezt kezelik RTX A4500, memória kapacitással rendelkezik 20 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q3_K_M és körülbelül előállítva 22.6 tokenek másodpercenként
A legjobb kategóriájú B200, nagyjából generálás 105 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.
Erről a modelről
Aya Expanse 32B ki lett adva által Cohere for AI, az országban rögzítve mint Canada, alatt October 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation, Translation.
A közzétett súlyok azt jelentik, hogy a modell a te gépeden fut, nem pedig valaki másén, ami lehetővé teszi az alábbi hardverkérdés megválaszolását.
Milyen gyorsan fut, és miért
A kártyák felének, amelyek tartják, több mint 20.5 másodpercenkénti tokenek 102 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 képzés futás körülbelül 6.7 × 10²¹ 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 34,513,333,333 szöveg tokenjei
Lépésről lépésre
Hogyan válasszunk GPU-t a Aya Expanse 32B
A fenti táblázat már értékelte az összes kártyát, amelynek specifikációi elérhetők ennek a modellen. A válaszod megszerzése hat lépést igényel..
-
01
Nézd meg, mire van szüksége, mielőtt bármi mást tennél.
Kezdj a tényleges szükségletekből, ami a követelményének a Aya Expanse 32B, körülbelül szükséges 16.5 GB a tömörítésnél Q3_K_M. Semennyi feldolgozási teljesítmény nem kompenzálja azt a kártyát, amelyik nem tudja megtartani.
-
02
Döntsön arról, hogy mennyi ideig tartanak a beszélgetései.
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. Aya Expanse 32B.
-
03
Döntsd el, mennyi tömörítést fogadsz el.
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
Rangsoroljon átbocsátás alapján, nem pedig specifikációs lap szerint.
Rendezze sebesség szerint, hogy lássa, hogyan rangsorolnak a kártyák. Aya Expanse 32B. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 105 tok/s
-
05
Ellenőrizd a megfelelő ítéletet vásárlás előtt.
Egy szűk elhelyezés fut, de nem hagy semmit egy hosszabb beszélgetésre, az esetében Aya Expanse 32B. 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. Aya Expanse 32B.
Válaszok
Aya Expanse 32B — gyakori kérdések
Aya Expanse 32B— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?
A specifikációkból számítják ki őket, nem pedig mérik, és mindegyiknek van egy tartománya. Egy példa: 63–168 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.
Aya Expanse 32B— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az RTX A4500, memória kapacitással rendelkezik 20 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q3_K_M használva körülbelül 16.5 GB, és körülbelül 22.6 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 132.
Aya Expanse 32B— mennyi idő alatt fut a GPU-n?
A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 105 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: 102.
Aya Expanse 32B— mennyi VRAM-ra van szüksége?
Kb. 16.5 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.
Aya Expanse 32B— futtathatom egy GPU-n tartva 24 GB?
Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 5090 D V2, tartás 24 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q4_K_M, használva körülbelül 20.2 GB és körülbelül generálás 40.6 tokensek másodpercenként. A fit szoros.
Aya Expanse 32B— 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.
Aya Expanse 32B— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 32.3B. 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.
Aya Expanse 32B— Ki készítette ezt?
Kiadta Cohere for AI, alapján Canada, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
Aya Expanse 32B— Mikor adták ki?
Kibocsátották a October 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Aya Expanse 32B— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation, Translation. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
Aya Expanse 32B— Hol tudom letölteni?
A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.
Aya Expanse 32B— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 6.7 × 10²¹ 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.
Aya Expanse 32B— 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 5.8 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.
Aya Expanse 32B— 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: 132. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.
Aya Expanse 32B— 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: 5. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.
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..