Hermes 3 8B calcolatore TPS
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
818 schede per cui abbiamo specifiche
Scheda più piccola che si adatta
Quadro 6000
6 GB · IQ4_XS · 15.9 tok/s
Scheda più veloce
B200
424 tok/s · 180 GB
Quali GPU possono eseguire Hermes 3 8B?
Imposta gli input, leggi la risposta
Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..
Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..
582 schede corrispondono
Calcolo| Ha bisogno | Quantizzazione | Adatto | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
424
tok/s
254–678 · bassa fiducia |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 9.3 GB | Q8_0 | Comodo |
|
424
tok/s
254–678 · bassa fiducia |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 9.3 GB | Q8_0 | Comodo |
|
338
tok/s
203–541 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 9.3 GB | Q8_0 | Comodo |
|
338
tok/s
203–541 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 9.3 GB | Q8_0 | Comodo |
|
270
tok/s
162–433 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Comodo |
|
259
tok/s
155–414 · bassa fiducia |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 9.3 GB | Q8_0 | Comodo |
|
259
tok/s
155–414 · bassa fiducia |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 9.3 GB | Q8_0 | Comodo |
|
248
tok/s
149–396 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 9.3 GB | Q8_0 | Comodo |
|
220
tok/s
132–352 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Comodo |
|
220
tok/s
132–352 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Comodo |
|
220
tok/s
132–352 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Comodo |
|
209
tok/s
125–334 · bassa fiducia |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Comodo |
|
178
tok/s
107–285 · bassa fiducia |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Comodo |
|
178
tok/s
107–285 · bassa fiducia |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 9.3 GB | Q8_0 | Comodo |
|
178
tok/s
107–285 · bassa fiducia |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Comodo |
|
178
tok/s
107–285 · bassa fiducia |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Comodo |
|
178
tok/s
107–285 · bassa fiducia |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Comodo |
|
141
tok/s
85–225 · bassa fiducia |
CMP 170HX 8 GB NVIDIA | 8 GB | 1,490 GB/s | Sep 2021 | 6.5 GB | Q5_K_M | Stretto |
|
135
tok/s
81–217 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 9.3 GB | Q8_0 | Comodo |
|
135
tok/s
81–217 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 9.3 GB | Q8_0 | Comodo |
|
120
tok/s
72–192 · bassa fiducia |
CMP 170HX 10 GB NVIDIA | 10 GB | 1,560 GB/s | Sep 2021 | 7.4 GB | Q6_K | Comodo |
|
113
tok/s
68–181 · bassa fiducia |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Comodo |
|
110
tok/s
66–177 · bassa fiducia |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Comodo |
|
108
tok/s
65–173 · bassa fiducia |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 9.3 GB | Q8_0 | Comodo |
|
108
tok/s
65–173 · bassa fiducia |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 9.3 GB | Q8_0 | Comodo |
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
- Nous Research
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 14 August 2024
- Autori
- teknium, Jeffrey Quesnelle, Chen Guang
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, Question answering
- Modello di base
- Llama 3.1-8B
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
- 8B
- Dati di addestramento
- 270,000,000 tokens
- Epoche
- 4
8B
390M tokens (Table 1)
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Come è stato stabilito
- Hardware,Operation counting
- Addestramento fine
- 1.1 × 10²⁰ FLOP
6 FLOP / parameter / token * 8*10^9 parameters * 390*10^6 tokens * 4 epochs = 7.488e+19 989500000000000 FLOP / GPU / sec * 147 GPU-hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 1.5709302e+20 sqrt(7.488e+19*1.5709302e+20)=1.0845794e+20
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
- Chip utilizzati
- 48
- Chip-ore
- 147
- Consumo energetico
- 66.2 kW
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
- NousResearch
Llama license https://huggingface.co/NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-8B
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Hermes 3 Technical Report
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Gli estremi
Le dieci GPU più veloci che eseguono Hermes 3 8B
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..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 424 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 424 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 338 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 338 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 270 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 259 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 259 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 248 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 220 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 220 tok/s
Le GPU più piccole che ancora funzionano Hermes 3 8B
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..
- 01 RTX 1000 Mobile Ada Generation 6 GB · Ha bisogno 5.1 GB · IQ4_XS · Stretto 25.0 tok/s
- 02 GeForce RTX 3050 6 GB 6 GB · Ha bisogno 5.1 GB · IQ4_XS · Stretto 21.8 tok/s
- 03 Arc A380M 6 GB · Ha bisogno 5.1 GB · IQ4_XS · Stretto 15.7 tok/s
- 04 GeForce RTX 4050 Max-Q 6 GB · Ha bisogno 5.1 GB · IQ4_XS · Stretto 25.0 tok/s
- 05 GeForce RTX 4050 Mobile 6 GB · Ha bisogno 5.1 GB · IQ4_XS · Stretto 25.0 tok/s
- 06 Data Center GPU Flex 140 6 GB · Ha bisogno 5.1 GB · IQ4_XS · Stretto 15.7 tok/s
- 07 Arc Pro A40 6 GB · Ha bisogno 5.1 GB · IQ4_XS · Stretto 16.2 tok/s
- 08 Arc Pro A50 6 GB · Ha bisogno 5.1 GB · IQ4_XS · Stretto 16.2 tok/s
- 09 GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB 6 GB · Ha bisogno 5.1 GB · IQ4_XS · Stretto 17.2 tok/s
- 10 GeForce RTX 3050 Mobile Refresh 6 GB 6 GB · Ha bisogno 5.1 GB · IQ4_XS · Stretto 21.8 tok/s
Cosa significano i numeri
Cosa ti serve per eseguirlo
Scheda minima
Quadro 6000
Memoria necessaria
5.1 GB
Più veloce
424 tok/s
Hermes 3 8B raggiunge un conteggio di parametri di 8B. È piccolo abbastanza che l'hardware è raramente l'ostacolo, anche su CARD di diversi anni fa. Il numero di CARD che monitoriamo che possono eseguirlo: 582.
L'hardware minimo che funziona è Quadro 6000, con una capacità di memoria di 6 GB, eseguendolo a una compressione di IQ4_XS e producendo circa 15.9 token al secondo
Top di gamma è B200, generando approssimativamente 424 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.
Da dove è venuto
Hermes 3 8B è stato pubblicato da Nous Research, nel paese registrato come United States of America, 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, Question answering.
Il suo punto di partenza era un modello di base esistente, Llama 3.1-8B. Quello è il modo abituale in cui viene prodotto un modello specializzato.
Poiché i suoi pesi sono stati rilasciati, nulla sull'esecuzione dipende da un fornitore che rimane disponibile — è tuo una volta scaricato. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione NousResearch.
Comprendere le velocità
Su ogni CARD che può eseguirlo, il centro della gamma si trova a 23.8 token al secondo 551 di loro
Ogni peso partecipa a ogni token qui, quindi la larghezza di banda è tutta la storia: la classifica sottostante è effettivamente una classifica del throughput di memoria.
Senza il layout di attenzione in archivio, la colonna della memoria è un'approssimazione. È abbastanza vicino per scegliere l'hardware e meno affidabile con contesto lungo.
Come è stato addestrato
Il set di addestramento si aggirava attorno a 270,000,000 token di testo
Passo dopo passo
Come scegliere una GPU per Hermes 3 8B
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
Inizia dalla colonna VRAM
Inizia da ciò di cui ha realmente bisogno, ovvero il requisito di Hermes 3 8B, avere bisogno di circa 5.1 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 Hermes 3 8B.
-
03
Decidi quanto spazio di compressione accetterai
La colonna di quantizzazione varia a seconda della scheda, perché una scheda più grande contiene una copia più precisa., 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 Hermes 3 8B. 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 B200, nella 424 tok/s
-
05
Guarda il margine, non solo l'adattamento
Una vestibilità stretta funziona, ma non lascia nulla in più per una conversazione più lunga, nel caso di Hermes 3 8B. 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
Apri la scheda su cui ti sei deciso.
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. Hermes 3 8B.
Risposte
Hermes 3 8B — domande comuni
Hermes 3 8B— quanto è veloce su una GPU?
Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 424 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: 551.
Hermes 3 8B— quanta VRAM serve?
Ha bisogno di 5.1 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.
Hermes 3 8B— posso eseguirlo su una GPU holding 8 GB?
Sì. La scheda CMP 170HX 8 GB, tenere 8 GB, lo esegue a una compressione di Q5_K_M, utilizzando circa 6.5 GB e generando approssimativamente 141 token al secondo. Il fit è stretto.
Hermes 3 8B— posso eseguirlo su una GPU holding 12 GB?
Sì. La scheda GeForce RTX 3080 Ti, tenere 12 GB, lo esegue a una compressione di Q8_0, utilizzando circa 9.3 GB e generando approssimativamente 48.3 token al secondo. Il fit è stretto.
Hermes 3 8B— posso eseguirlo su una GPU holding 16 GB?
Sì. La scheda Tesla V100 SXM2 16 GB, tenere 16 GB, lo esegue a una compressione di Q8_0, utilizzando circa 9.3 GB e generando approssimativamente 59.8 token al secondo. Il fit è comodo.
Hermes 3 8B— posso eseguirlo su una GPU holding 24 GB?
Sì. La scheda GeForce RTX 5090 D V2, tenere 24 GB, lo esegue a una compressione di Q8_0, utilizzando circa 9.3 GB e generando approssimativamente 70.9 token al secondo. Il fit è comodo.
Hermes 3 8B— 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.
Hermes 3 8B— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 8B. 8B. 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.
Hermes 3 8B— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Nous Research, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
Hermes 3 8B— 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.
Hermes 3 8B— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Chat, Question answering. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
Hermes 3 8B— Dove posso scaricarlo?
I suoi pesi sono pubblicati su Hugging Face, sotto l'organizzazione NousResearch. Non ospitiamo file di modelli — questo sito calcola quale hardware è necessario per eseguirli.
Hermes 3 8B— 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 1.0 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.
Hermes 3 8B— 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: 582. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.
Hermes 3 8B— perché la quantizzazione differisce tra le schede?
Una scheda più grande contiene una copia più accurata. Il numero di livelli di compressione utilizzati tra le schede che lo eseguono: 4. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.
Hermes 3 8B— quanto sono accurate queste stime di velocità?
Ogni cifra è derivata dalla larghezza di banda della memoria e dalle dimensioni del modello, non calibrata, motivo per cui ognuna è pubblicata come un intervallo anziché come un singolo numero. Un esempio: 254–678 tok/s su B200. Lo stesso modello e scheda variano tra il trenta e il cinquanta per cento a seconda del software di inferenza e della sua versione.
Hermes 3 8B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Quadro 6000, con una capacità di memoria di 6 GB. Esegui il modello a una compressione di IQ4_XS utilizzando circa 5.1 GB, e produce approssimativamente 15.9 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 582.
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.