Jamba 1.5-Large calcolatore TPS

Apri i pesi AI21 Labs 398B parametri August 2024

Ogni scheda sottostante è valutata rispetto a questo modello alla lunghezza di contesto e alla qualità minima che scegli. La velocità è una stima per una singola richiesta, calcolata dalla larghezza di banda della memoria della scheda e dalla dimensione del modello una volta compresso..

Calcolato per questo modello

4 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Radeon Instinct MI325X

256 GB · IQ4_XS · 51.8 tok/s

Scheda più veloce

B300

83.2 tok/s · 288 GB

Quali GPU possono eseguire Jamba 1.5-Large?

Imposta gli input, leggi la risposta

Lunghezza del contesto token

Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..

Qualità minima

Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..

Cerca schede

Memoria della scheda

Mostra anche le schede che non possono eseguirlo.

4 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
83.2 tok/s 50–133 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	234.4 GB	Q4_K_M	Stretto
66.5 tok/s 40–106 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	234.4 GB	Q4_K_M	Stretto
66.5 tok/s 40–106 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	234.4 GB	Q4_K_M	Stretto
51.8 tok/s 31–83 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	211.3 GB	IQ4_XS	Stretto

Le velocità sono stime per una singola richiesta — una conversazione alla volta — calcolate dalla larghezza di banda della memoria, dalla dimensione del modello e dalla quantizzazione. Il throughput reale varia con il runtime di inferenza e la sua versione. I valori pubblicati dai fornitori di hardware misurano molte richieste simultanee e sono molto più elevati..

In registrazione

specifiche complete

Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione: AI21 Labs
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: Israel
Pubblicato: 22 August 2024
Autori: Barak Lenz, Alan Arazi, Amir Bergman, Avshalom Manevich, Barak Peleg, Ben Aviram, Chen Almagor, Clara Fridman, Dan Padnos, Daniel Gissin, Daniel Jannai, Dor Muhlgay, Dor Zimberg, Edden M Gerber, Elad Dolev, Eran Krakovsky, Erez Safahi, Erez Schwartz, Gal Cohen, Gal Shachaf, Haim Rozenblum, Hofit Bata, Ido Blass, Inbal Magar, Itay Dalmedigos, Jhonathan Osin, Julie Fadlon, Maria Rozman, Matan Danos,…

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio: Language
Compito: Language modeling/generation, Chat, Translation, Question answering
Approccio: Self-supervised learning
Formato numerico: BF16

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

parametri: 398B
Dati di addestramento: tokens

La corsa di addestramento

Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.

Hardware di addestramento: NVIDIA H100 SXM5 80GB

Disponibilità

Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.

Pesi: Open — downloadable
Accesso al modello: Open weights (restricted use)
Codice di addestramento: Unreleased
Hugging Face: ai21labs

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Probabilmente sopra 10²³ FLOP: Yes
Perché è monitorato: Training cost
Record fiducia: Confident

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento: Jamba-1.5: Hybrid Transformer-Mamba Models at Scale
Ultimo aggiornamento: 28 November 2025

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono Jamba 1.5-Large

Classificato per token stimati al secondo, scheda più recente per prima dove le velocità coincidono. Poiché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria, quest'ordinamento segue la larghezza di banda piuttosto che qualsiasi benchmark di gioco..

Le GPU più piccole che ancora funzionano Jamba 1.5-Large

Il percorso più economico, in base alla capacità di memoria. Un adattamento stretto esegue il modello ma non lascia nulla di riserva per una conversazione più lunga..

Cosa significano i numeri

Requisiti hardware in pratica

Scheda minima

Radeon Instinct MI325X

Memoria necessaria

211.3 GB

Più veloce

83.2 tok/s

Jamba 1.5-Large raggiunge un conteggio di parametri di 398B. Questo è oltre ciò che qualsiasi singola scheda grafica può contenere. Eseguire questo significa o suddividerlo tra più schede o noleggiare hardware progettato per il lavoro, e ogni scheda in grado di contenerlo da sola è un componente da datacenter. Il numero che può: 4.

Il punto di ingresso è Radeon Instinct MI325X, con una capacità di memoria di 256 GB, eseguendolo a una compressione di IQ4_XS e producendo circa 51.8 token al secondo

Top di gamma è B300, generando approssimativamente 83.2 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Cosa è questo modello

Jamba 1.5-Large è stato pubblicato da AI21 Labs, nel paese registrato come Israel, durante August 2024. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Chat, Translation, Question answering.

I pesi pubblicati significano che il modello gira sulla tua macchina piuttosto che su quella di qualcun altro, il che rende la domanda sull'hardware qui sotto rispondibile. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione ai21labs.

Cosa decide la velocità

Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 66.5 token al secondo. Superare la velocità di lettura in modo diretto: 4 di loro

Poiché instrada ogni token attraverso un sottoinsieme dei suoi pesi, produce testo al ritmo di un modello molto più piccolo. La questione è la memoria: tutto deve ancora adattarsi, quindi la velocità è un bonus piuttosto che uno sconto sull'hardware.

La memoria qui è stimata dalla dimensione piuttosto che calcolata dall'architettura, che non è registrata per questo modello — i numeri sono indicativi piuttosto che esatti.

Cosa è stato necessario per costruirlo

Il suo criterio di inclusione: training cost.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per Jamba 1.5-Large

La tabella sopra ha già valutato ogni card di cui possediamo le specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..

01

Controlla cosa serve prima di ogni altra cosa

Inizia da ciò di cui ha realmente bisogno, ovvero il requisito di Jamba 1.5-Large, avere bisogno di circa 211.3 GB a una compressione di IQ4_XS. Nessuna quantità di potenza di elaborazione compensano una card che non può contenerla.
02

Decidi quanto a lungo durano le tue conversazioni

Conversazioni più lunghe richiedono memoria oltre a ciò che i pesi necessitano. Muovi il cursore sulla tua reale lunghezza di lavoro prima di fidarti di qualsiasi riga per Jamba 1.5-Large.
03

Imposta un pavimento di qualità

Ogni card esegue la copia meno compressa che può contenere., raggiungendo una compressione di IQ4_XS sulla scheda più piccola che si adatta. Impostare una qualità minima elimina le schede che riescono a gestirla solo spremendo oltre quanto desiderato e mantiene il confronto a un livello.
04

Ordina per throughput piuttosto che per specifiche.

Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per Jamba 1.5-Large. Non si adatterà a un'ordinazione da gaming, perché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria. La scheda in cima alla lista è B300, nella 83.2 tok/s
05

Leggi l'ultima colonna di fit

La colonna della compatibilità separa le schede che riescono appena a farlo da quelle con spazio in più, nel caso di Jamba 1.5-Large. Comfortable significa che puoi espandere il contesto in seguito. Quella differenza conta più di pochi token al secondo, quindi acquista per comfortable se ti aspetti di farlo.
06

Vedi cos'altro che questa card esegue

Ogni nome di scheda è collegato alla propria pagina, che esegue lo stesso calcolo su tutto il catalogo dei modelli. Una scheda è solitamente acquistata per più di un modello, quindi vale la pena dare un'occhiata prima di acquistare. Jamba 1.5-Large.

Risposte

Jamba 1.5-Large — domande comuni

Jamba 1.5-Large— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Radeon Instinct MI325X, con una capacità di memoria di 256 GB. Esegui il modello a una compressione di IQ4_XS utilizzando circa 211.3 GB, e produce approssimativamente 51.8 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 4.

Jamba 1.5-Large— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B300, circa 83.2 token al secondo; il più lento che riesce a farlo gestisce considerevolmente meno. La velocità di lettura è di circa dieci token al secondo, e il numero di schede che riescono a farlo: 4.

Jamba 1.5-Large— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 211.3 GB a una compressione di IQ4_XS, quale è la scheda più piccola che lo utilizza. Meno compressione richiede di più: le cifre nella colonna della memoria sopra sono ricalcolate per ogni scheda, perché ognuna contiene la versione meno compressa possibile.

Jamba 1.5-Large— è open-source?

I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.

Jamba 1.5-Large— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 398B. 94B active/398B total. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.

Jamba 1.5-Large— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da AI21 Labs, basato su Israel, un'organizzazione categorizzata come industry.

Jamba 1.5-Large— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in August 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.

Jamba 1.5-Large— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Chat, Translation, Question answering. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

Jamba 1.5-Large— Dove posso scaricarlo?

I suoi pesi sono pubblicati su Hugging Face, sotto l'organizzazione ai21labs. Non ospitiamo file di modelli — questo sito calcola quale hardware è necessario per eseguirli.

Jamba 1.5-Large— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Può essere diviso tra la scheda e la memoria di sistema, ma genera dolorosamente lentamente in quel modo. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 61.6 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Jamba 1.5-Large— due GPU lo farebbero andare più veloce?

Due schede comprano VRAM piuttosto che velocità, che conta solo se una scheda non può contenerla. Il numero che può: 4. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

Jamba 1.5-Large— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Poiché la capacità varia, così deve essere spremuta. Il numero di livelli distinti nella tabella sopra: 2. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

Jamba 1.5-Large— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Vengono calcolati dalle specifiche piuttosto che misurati, e ognuno ha un intervallo. Un esempio: 50–133 tok/s su B300. Lo stesso modello e scheda variano tra il trenta e il cinquanta per cento a seconda del software di inferenza e della sua versione.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

L'altra direzione

Guardandolo dall'altro lato?

Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.

Tutti i modelli AI