RWKV-6 (Finch) 3B TPS kalkulátor

Nyitott súlyok RWKV Foundation,EleutherAI,Ohio State University,University of California Santa Barbara (UCSB),Wroclaw Tech (Wrocław University of Science and Technology),Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (Pazhou Lab),New York University (NYU),Harvard University,Contextual AI,University of Chinese Academy of Sciences,University of California Santa Cruz,Tsinghua University,University of Edinburgh,University of British Columbia (UBC),Pennsylvania State University 3.1B Paraméterek September 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 · Q6_K · 17.3 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

1,093 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni RWKV-6 (Finch) 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
1,093 tok/s 656–1,749 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	4.0 GB	Q8_0	Kényelmes
1,093 tok/s 656–1,749 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	4.0 GB	Q8_0	Kényelmes
873 tok/s 524–1,396 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	4.0 GB	Q8_0	Kényelmes
873 tok/s 524–1,396 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	4.0 GB	Q8_0	Kényelmes
698 tok/s 419–1,117 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	4.0 GB	Q8_0	Kényelmes
668 tok/s 401–1,069 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	4.0 GB	Q8_0	Kényelmes
668 tok/s 401–1,069 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	4.0 GB	Q8_0	Kényelmes
639 tok/s 384–1,023 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	4.0 GB	Q8_0	Kényelmes
567 tok/s 340–908 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	4.0 GB	Q8_0	Kényelmes
567 tok/s 340–908 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	4.0 GB	Q8_0	Kényelmes
567 tok/s 340–908 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	4.0 GB	Q8_0	Kényelmes
538 tok/s 323–861 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	4.0 GB	Q8_0	Kényelmes
459 tok/s 275–734 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	4.0 GB	Q8_0	Kényelmes
459 tok/s 275–734 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	4.0 GB	Q8_0	Kényelmes
459 tok/s 275–734 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	4.0 GB	Q8_0	Kényelmes
459 tok/s 275–734 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	4.0 GB	Q8_0	Kényelmes
459 tok/s 275–734 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	4.0 GB	Q8_0	Kényelmes
350 tok/s 210–559 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	4.0 GB	Q8_0	Kényelmes
350 tok/s 210–559 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	4.0 GB	Q8_0	Kényelmes
291 tok/s 175–466 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	4.0 GB	Q8_0	Kényelmes
285 tok/s 171–456 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	4.0 GB	Q8_0	Kényelmes
279 tok/s 167–446 · alacsony bizalom	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	4.0 GB	Q8_0	Kényelmes
279 tok/s 167–446 · alacsony bizalom	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	4.0 GB	Q8_0	Kényelmes
279 tok/s 167–446 · alacsony bizalom	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	4.0 GB	Q8_0	Kényelmes
279 tok/s 167–446 · alacsony bizalom	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	4.0 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: RWKV Foundation,EleutherAI,Ohio State University,University of California Santa Barbara (UCSB),Wroclaw Tech (Wrocław University of Science and Technology),Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (Pazhou Lab),New York University (NYU),Harvard University,Contextual AI,University of Chinese Academy of Sciences,University of California Santa Cruz,Tsinghua University,University of Edinburgh,University of British Columbia (UBC),Pennsylvania State University
Szervezet típusa: Research collective,Research collective,Academia,Academia,Government,Academia,Academia,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia
Ország: Multinational, United States of America, Poland, China, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, Canada
Közölt: 26 September 2024
Szerzők: Bo Peng, Daniel Goldstein, Quentin Anthony, Alon Albalak, Eric Alcaide, Stella Biderman, Eugene Cheah, Xingjian Du, Teddy Ferdinan, Haowen Hou, Przemysław Kazienko, Kranthi Kiran GV, Jan Kocoń, Bartłomiej Koptyra, Satyapriya Krishna, Ronald McClelland Jr., Jiaju Lin, Niklas Muennighoff, Fares Obeid, Atsushi Saito, Guangyu Song, Haoqin Tu, Cahya Wirawan, Stanisław Woźniak, Ruichong Zhang, Bingchen …

Mit csinál

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

Tartomány: Language
Feladat: Language modeling/generation, Question answering, Chat, Code generation, Translation
Numerikus formátum: BF16

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: 3.1B
Képzési adatok: tokens
Tételméret: 786,432

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: 2.1 × 10²² FLOP
Hogyan jött létre: Operation counting

A tréning futás

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

Képzési hardver: NVIDIA A100
Használt chipek: 48
Teljesítményfogyasztás: 37.8 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 (unrestricted)
Képzés kód: Open source

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: Eagle and Finch: RWKV with Matrix-Valued States and Dynamic Recurrence
Utoljára frissítve: 11 February 2026

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni RWKV-6 (Finch) 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 RWKV-6 (Finch) 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

Hardverkövetelmények a gyakorlatban

Minimális kártya

Tesla C1080

Szükséges memória

3.3 GB

Leggyorsabb

1,093 tok/s

RWKV-6 (Finch) 3B eléri a paraméterek számát 3.1B. 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.

A belépési pont a Tesla C1080, memória kapacitással rendelkezik 4 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q6_K és körülbelül előállítva 17.3 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb eredmény a következőből származik B200, nagyjából generálás 1,093 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Mit jelent ez a modell

RWKV-6 (Finch) 3B ki lett adva által RWKV Foundation,EleutherAI,Ohio State University,University of California Santa Barbara (UCSB),Wroclaw Tech (Wrocław University of Science and Technology),Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (Pazhou Lab),New York University (NYU),Harvard University,Contextual AI,University of Chinese Academy of Sciences,University of California Santa Cruz,Tsinghua University,University of Edinburgh,University of British Columbia (UBC),Pennsylvania State University, az országban rögzítve mint Multinational, alatt September 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik research collective,Research collective,Academia,Academia,Government,Academia,Academia,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia.

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

A súlyok közzétéve vannak, így letölthető és futtatható a saját hardveren határozatlan ideig, offline, felhasználói fiók nélkül.

Mi dönti el a sebességet

Minden olyan kártya esetében, amely képes futtatni, a közép tartományban ül 34.7 másodpercenkénti tokenek 779 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.

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.

Képzés és származás

A képzés futás körülbelül 2.1 × 10²² FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a RWKV-6 (Finch) 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.

Minden kártyát itt leellenőriztünk a következőkkel szemben RWKV-6 (Finch) 3B, körülbelül szükséges 3.3 GB a tömörítésnél Q6_K. Ez a szám, nem a kártya címválaszték teljesítménye, az, ami eldönti, hogy fut-e.
02

Döntsön arról, hogy mennyi ideig tartanak a beszélgetései.

A hosszabb beszélgetések memóriaigénye van a súlyok szükségletén kívül. Húzd el a csúszkát a valódi munkahosszodra, mielőtt bármelyik sort megbízhatónak tartanád. RWKV-6 (Finch) 3B.
03

Döntsd el, mennyi tömörítést fogadsz el.

A kvantálási oszlop kártyánként változik, mert egy nagyobb kártya pontosabb másolatot tartalmaz., elérni egy tömörítést a Q6_K 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. RWKV-6 (Finch) 3B. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 1,093 tok/s
05

Olvasd el az illeszkedés oszlopot utoljára.

Egy szűk elhelyezés fut, de nem hagy semmit egy hosszabb beszélgetésre, az esetében RWKV-6 (Finch) 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 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 RWKV-6 (Finch) 3B.

Válaszok

RWKV-6 (Finch) 3B — gyakori kérdések

RWKV-6 (Finch) 3B— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 3.1B. 3.10×10^9. 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.

RWKV-6 (Finch) 3B— Ki készítette ezt?

Kiadta RWKV Foundation,EleutherAI,Ohio State University,University of California Santa Barbara (UCSB),Wroclaw Tech (Wrocław University of Science and Technology),Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (Pazhou Lab),New York University (NYU),Harvard University,Contextual AI,University of Chinese Academy of Sciences,University of California Santa Cruz,Tsinghua University,University of Edinburgh,University of British Columbia (UBC),Pennsylvania State University, alapján Multinational, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint research collective,Research collective,Academia,Academia,Government,Academia,Academia,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia.

RWKV-6 (Finch) 3B— Mikor adták ki?

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

RWKV-6 (Finch) 3B— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation, Question answering, Chat, Code generation, Translation. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.

RWKV-6 (Finch) 3B— Hol tudom letölteni?

A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.

RWKV-6 (Finch) 3B— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 2.1 × 10²² FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100. 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.

RWKV-6 (Finch) 3B— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Elosztható a kártya és a rendszer MEMÓRIA között, de így fájdalmasan lassan generálódik. Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

RWKV-6 (Finch) 3B— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

A kapacitás kártyánként összeadódik; a teljesítmény nem. A kártyák számának már saját magukban tartva: 818. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

RWKV-6 (Finch) 3B— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Egy nagyobb KÁRTYA pontosabb másolatot tárol. Azoknak a tömörítési szinteknek a száma, amelyeket a futó KÁRTYÁK használnak: 2. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

RWKV-6 (Finch) 3B— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

A specifikációkból számítják ki őket, nem pedig mérik, és mindegyiknek van egy tartománya. Egy példa: 656–1,749 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

RWKV-6 (Finch) 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. Q6_K használva körülbelül 3.3 GB, és körülbelül 17.3 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 818.

RWKV-6 (Finch) 3B— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 1,093 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: 779.

RWKV-6 (Finch) 3B— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 3.3 GB tömörítési arányban Q6_K, 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.

RWKV-6 (Finch) 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 4.0 GB és körülbelül generálás 204 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

RWKV-6 (Finch) 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 4.0 GB és körülbelül generálás 125 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

RWKV-6 (Finch) 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 4.0 GB és körülbelül generálás 154 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

RWKV-6 (Finch) 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 4.0 GB és körülbelül generálás 183 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

RWKV-6 (Finch) 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 11 February 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