Qwen2.5-72B TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Alibaba 72.7B 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

61 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

A100 PCIe 40 GB

40 GB · Q3_K_M · 24.5 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

46.6 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Qwen2.5-72B?

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.

61 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
46.6 tok/s 40–56	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	76.5 GB	Q8_0	Kényelmes
46.6 tok/s 40–56	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	76.5 GB	Q8_0	Kényelmes
37.2 tok/s 22–60 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	76.5 GB	Q8_0	Kényelmes
37.2 tok/s 22–60 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	76.5 GB	Q8_0	Kényelmes
29.8 tok/s 18–48 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	76.5 GB	Q8_0	Kényelmes
28.5 tok/s 24–34	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	76.5 GB	Q8_0	Kényelmes
28.5 tok/s 24–34	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	76.5 GB	Q8_0	Kényelmes
28.4 tok/s 24–34	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	59.6 GB	Q6_K	Kényelmes
28.4 tok/s 24–34	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	59.6 GB	Q6_K	Kényelmes
27.3 tok/s 16–44 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	76.5 GB	Q8_0	Kényelmes
25.2 tok/s 21–30	GRID A100B NVIDIA	48 GB	1,870 GB/s	May 2020	42.6 GB	Q4_K_M	Szoros
24.5 tok/s 21–29	A100 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Jun 2020	34.2 GB	Q3_K_M	Szoros
24.5 tok/s 21–29	A100 SXM4 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	May 2020	34.2 GB	Q3_K_M	Szoros
24.5 tok/s 21–29	A800 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Nov 2022	34.2 GB	Q3_K_M	Szoros
24.2 tok/s 15–39 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	76.5 GB	Q8_0	Kényelmes
24.2 tok/s 15–39 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	76.5 GB	Q8_0	Kényelmes
24.2 tok/s 15–39 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	76.5 GB	Q8_0	Kényelmes
23.0 tok/s 20–28	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	76.5 GB	Q8_0	Szoros
21.0 tok/s 18–25	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	51.1 GB	Q5_K_M	Szoros
19.6 tok/s 17–23	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	76.5 GB	Q8_0	Szoros
19.6 tok/s 17–23	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	76.5 GB	Q8_0	Szoros
19.6 tok/s 17–23	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	76.5 GB	Q8_0	Szoros
18.0 tok/s 15–22	RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA	48 GB	1,340 GB/s	Mar 2025	42.6 GB	Q4_K_M	Szoros
17.3 tok/s 15–21	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	59.6 GB	Q6_K	Kényelmes
17.3 tok/s 15–21	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	59.6 GB	Q6_K	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: Alibaba
Szervezet típusa: Industry
Ország: China
Közölt: 19 September 2024
Szerzők: Qwen Team

Mit csinál

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

Tartomány: Language
Feladat: Language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning
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: 72.7B
Képzési adatok: 18,000,000,000,000 tokens
Epochok: 1

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: 7.8 × 10²⁴ 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.

Adatközpont: There is no paper to reference, no information about hardware used for training found in media.

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: Qwen

Hogyan van besorolva

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

Valószínűleg 10²³ FLOP felett: Yes
Miért követik nyomon: Training cost
Nyilvántartási bizalom: Confident

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: Qwen2.5: A Party of Foundation Models!
Utoljára frissítve: 18 December 2025

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Qwen2.5-72B

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 Qwen2.5-72B

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

A100 PCIe 40 GB

Szükséges memória

34.2 GB

Leggyorsabb

46.6 tok/s

Qwen2.5-72B eléri a paraméterek számát 72.7B. Ez a fogyasztói hardveren felül helyezi, abba a tartományba, ahol egy kártyát ezért a célért vásárolnak, nem pedig átalakítanak erre. Az általunk nyomon követett kártyák száma, amelyek elférnek benne: 61.

A belépési pont a A100 PCIe 40 GB, memória kapacitással rendelkezik 40 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q3_K_M és körülbelül előállítva 24.5 tokenek másodpercenként

A legjobb kategóriájú B200, nagyjából generálás 46.6 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Erről a modelről

Qwen2.5-72B ki lett adva által Alibaba, az országban rögzítve mint China, alatt September 2024. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.

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

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 Qwen.

Milyen gyorsan fut, és miért

Minden olyan kártya esetében, amely képes futtatni, a közép tartományban ül 16.4 másodpercenkénti tokenek 50 tőlük

Minden súly részt vesz minden tokenben itt, így a sávszélesség a teljes történet: az alábbi rangsor lényegében a memória átbocsátóképességének rangsora.

A figyelem elrendezése a fájlban van, így a memóriaértékek pontosan számítva vannak, nem pedig közelítve.

Hogyan lett betanítva

A képzés futás körülbelül 7.8 × 10²⁴ 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 18,000,000,000,000 szöveg tokenjei

Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: training cost.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a Qwen2.5-72B

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.

Kezdj a tényleges szükségletekből, ami a követelményének a Qwen2.5-72B, körülbelül szükséges 34.2 GB a tömörítésnél Q3_K_M. A kapacitás a kapu — egy kártya vagy tartalmazza, vagy nem.
02

Döntsön arról, hogy mennyi ideig tartanak a beszélgetései.

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. Qwen2.5-72B.
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 sebességsorrend lényegében egy sorrend a MEMÓRIA-SÁV szerint, a Qwen2.5-72B. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 46.6 tok/s
05

Ellenőrizd a megfelelő ítéletet vásárlás előtt.

A megfelelő oszlop elválasztja azokat a kártyákat, amelyek épp hogy elboldogulnak, azoktól, amelyeknek van szabad helyük, az esetében Qwen2.5-72B. A Kényelmes azt jelenti, hogy később bővítheted a contextet. Ez a különbség fontosabb, mint néhány token másodpercenként, így kényelmeset vásárolj, ha ezt várod.
06

Nyisd meg a kiválasztott kártyát.

Minden kártyaoldal megismétli ezt a vizsgálatot minden modellre, amelyet birtoklunk, válaszolva arra, hogy mi másra jó a hardver, azon kívül, hogy Qwen2.5-72B.

Válaszok

Qwen2.5-72B — gyakori kérdések

Qwen2.5-72B— Ki készítette ezt?

Kiadta Alibaba, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

Qwen2.5-72B— 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.

Qwen2.5-72B— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.

Qwen2.5-72B— Hol tudom letölteni?

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

Qwen2.5-72B— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 7.8 × 10²⁴ 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.

Qwen2.5-72B— 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 13.8 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

Qwen2.5-72B— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

A kapacitás kártyánként összeadódik; a teljesítmény nem. A kártyák számának már saját magukban tartva: 61. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

Qwen2.5-72B— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Egy nagyobb KÁRTYA pontosabb másolatot tárol. Azoknak a tömörítési szinteknek a száma, amelyeket a futó KÁRTYÁK használnak: 5. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

Qwen2.5-72B— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

Ezek becslések valós hibahatárokkal, és bármelyikük ésszerűen bárhol elhelyezkedhet a közzétett tartományán belül, attól függően, hogy milyen futtatási időt használsz. A leggyorsabb eredmény itt: 40–56 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

Qwen2.5-72B— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az A100 PCIe 40 GB, memória kapacitással rendelkezik 40 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q3_K_M használva körülbelül 34.2 GB, és körülbelül 24.5 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 61.

Qwen2.5-72B— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 46.6 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: 50.

Qwen2.5-72B— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 34.2 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.

Qwen2.5-72B— 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.

Qwen2.5-72B— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 72.7B. 72.7B. 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.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 18 December 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