Llama-3-70B-Synthia-v3.5 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
A100 PCIe 40 GB
40 GB · Q3_K_M · 25.5 tok/s
Scheda più veloce
B200
48.4 tok/s · 180 GB
Quali GPU possono eseguire Llama-3-70B-Synthia-v3.5?
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..
61 schede corrispondono
Calcolo| Ha bisogno | Quantizzazione | Adatto | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
48.4
tok/s
41–58 |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 73.8 GB | Q8_0 | Comodo |
|
48.4
tok/s
41–58 |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 73.8 GB | Q8_0 | Comodo |
|
38.7
tok/s
23–62 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 73.8 GB | Q8_0 | Comodo |
|
38.7
tok/s
23–62 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 73.8 GB | Q8_0 | Comodo |
|
30.9
tok/s
19–49 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 73.8 GB | Q8_0 | Comodo |
|
29.6
tok/s
25–36 |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 73.8 GB | Q8_0 | Comodo |
|
29.6
tok/s
25–36 |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 73.8 GB | Q8_0 | Comodo |
|
29.5
tok/s
25–35 |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 57.5 GB | Q6_K | Comodo |
|
29.5
tok/s
25–35 |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 57.5 GB | Q6_K | Comodo |
|
28.3
tok/s
17–45 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 73.8 GB | Q8_0 | Comodo |
|
26.1
tok/s
22–31 |
GRID A100B NVIDIA | 48 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 41.2 GB | Q4_K_M | Stretto |
|
25.5
tok/s
22–31 |
A100 PCIe 40 GB NVIDIA | 40 GB | 1,560 GB/s | Jun 2020 | 33.0 GB | Q3_K_M | Stretto |
|
25.5
tok/s
22–31 |
A100 SXM4 40 GB NVIDIA | 40 GB | 1,560 GB/s | May 2020 | 33.0 GB | Q3_K_M | Stretto |
|
25.5
tok/s
22–31 |
A800 PCIe 40 GB NVIDIA | 40 GB | 1,560 GB/s | Nov 2022 | 33.0 GB | Q3_K_M | Stretto |
|
25.1
tok/s
15–40 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 73.8 GB | Q8_0 | Comodo |
|
25.1
tok/s
15–40 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 73.8 GB | Q8_0 | Comodo |
|
25.1
tok/s
15–40 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 73.8 GB | Q8_0 | Comodo |
|
23.8
tok/s
20–29 |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 73.8 GB | Q8_0 | Stretto |
|
20.3
tok/s
17–24 |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 73.8 GB | Q8_0 | Stretto |
|
20.3
tok/s
17–24 |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 73.8 GB | Q8_0 | Stretto |
|
20.3
tok/s
17–24 |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 73.8 GB | Q8_0 | Stretto |
|
18.7
tok/s
16–22 |
RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA | 48 GB | 1,340 GB/s | Mar 2025 | 41.2 GB | Q4_K_M | Stretto |
|
17.9
tok/s
15–22 |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 57.5 GB | Q6_K | Comodo |
|
17.9
tok/s
15–22 |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 57.5 GB | Q6_K | Comodo |
|
17.9
tok/s
15–22 |
A800 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Aug 2022 | 57.5 GB | Q6_K | 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.
- Pubblicato
- 26 May 2024
- Autori
- Migel Tissera
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, Question answering
- Modello di base
- Llama 3-70B
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
- 70B
- Dati di addestramento
- tokens
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
- migtissera
llama 3 license https://huggingface.co/migtissera/Llama-3-70B-Synthia-v3.5
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
- Llama-3-70B-Synthia-v3.5
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Gli estremi
Le dieci GPU più veloci che eseguono Llama-3-70B-Synthia-v3.5
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 48.4 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 48.4 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 38.7 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 38.7 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 30.9 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 29.6 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 29.6 tok/s
- 08 H800 SXM5 80 GB · 3,360 GB/s · Q6_K 29.5 tok/s
- 09 H100 SXM5 80 GB 80 GB · 3,360 GB/s · Q6_K 29.5 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 28.3 tok/s
Le GPU più piccole che ancora funzionano Llama-3-70B-Synthia-v3.5
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 A800 PCIe 40 GB 40 GB · Ha bisogno 33.0 GB · Q3_K_M · Stretto 25.5 tok/s
- 02 A100 PCIe 40 GB 40 GB · Ha bisogno 33.0 GB · Q3_K_M · Stretto 25.5 tok/s
- 03 A100 SXM4 40 GB 40 GB · Ha bisogno 33.0 GB · Q3_K_M · Stretto 25.5 tok/s
- 04 Radeon PRO W7900D 48 GB · Ha bisogno 41.2 GB · Q4_K_M · Stretto 9.4 tok/s
- 05 RTX PRO 5000 Blackwell 48 GB · Ha bisogno 41.2 GB · Q4_K_M · Stretto 18.7 tok/s
- 06 RTX 5880 Ada Generation 48 GB · Ha bisogno 41.2 GB · Q4_K_M · Stretto 12.1 tok/s
- 07 L20 48 GB · Ha bisogno 41.2 GB · Q4_K_M · Stretto 12.1 tok/s
- 08 Radeon PRO W7800 48 GB 48 GB · Ha bisogno 41.2 GB · Q4_K_M · Stretto 9.4 tok/s
- 09 Radeon PRO W7900 48 GB · Ha bisogno 41.2 GB · Q4_K_M · Stretto 9.4 tok/s
- 10 Data Center GPU Max 1100 48 GB · Ha bisogno 41.2 GB · Q4_K_M · Stretto 11.2 tok/s
Cosa significano i numeri
Cosa ti serve per eseguirlo
Scheda minima
A100 PCIe 40 GB
Memoria necessaria
33.0 GB
Più veloce
48.4 tok/s
Llama-3-70B-Synthia-v3.5 raggiunge un conteggio di parametri di 70B. Questo lo colloca al di sopra dell'hardware consumer, nella fascia in cui una CARD viene acquistata per questo scopo piuttosto che riadattata per esso. Il numero di CARD che teniamo traccia e che possono contenerlo: 61.
L'hardware minimo che funziona è A100 PCIe 40 GB, con una capacità di memoria di 40 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 25.5 token al secondo
Il più veloce che calcoliamo per esso è B200, generando approssimativamente 48.4 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.
Sfondo
Llama-3-70B-Synthia-v3.5 è stato pubblicato da its authors, durante May 2024.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Question answering.
Costruisce su Llama 3-70B. Quello è il modo abituale in cui viene prodotto un modello specializzato.
I pesi aperti sono ciò che mette questa pagina nel calcolatore piuttosto che solo nel catalogo: è un modello che puoi effettivamente tenere. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione migtissera.
Leggendo i dati di throughput
Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 17.1 token al secondo. Superare la velocità di lettura in modo diretto: 49 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.
Poiché l'architettura è registrata, la colonna di memoria è derivata piuttosto che stimata.
Passo dopo passo
Come scegliere una GPU per Llama-3-70B-Synthia-v3.5
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
La tabella elenca ogni card in grado di contenere Llama-3-70B-Synthia-v3.5, avere bisogno di circa 33.0 GB a una compressione di Q3_K_M. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.
-
02
Corrispondi il contesto al tuo utilizzo attuale
Imposta il contesto su ciò che utilizzerai effettivamente. La cache cresce con la conversazione, ed è il motivo consueto per cui una card che sembrava a posto smette di adattarsi. Llama-3-70B-Synthia-v3.5.
-
03
Imposta un pavimento di qualità
La Compression è ciò che rende un modello adatto a schede più piccole, a fronte di un certo costo in accuratezza., raggiungendo una compressione di Q3_K_M 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
Confronta TOKEN AL SEC, non specifiche.
Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per Llama-3-70B-Synthia-v3.5. 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 48.4 tok/s
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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 Llama-3-70B-Synthia-v3.5. 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
Controlla la GPU dall'altro lato
Ogni pagina della scheda ripete questo sondaggio per ogni modello che possediamo, rispondendo a cosa altro l'hardware è utile oltre a Llama-3-70B-Synthia-v3.5.
Risposte
Llama-3-70B-Synthia-v3.5 — domande comuni
Llama-3-70B-Synthia-v3.5— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 70B. 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.
Llama-3-70B-Synthia-v3.5— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in May 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.
Llama-3-70B-Synthia-v3.5— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Question answering. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
Llama-3-70B-Synthia-v3.5— Dove posso scaricarlo?
I suoi pesi sono pubblicati su Hugging Face, sotto l'organizzazione migtissera. Non ospitiamo file di modelli — questo sito calcola quale hardware è necessario per eseguirli.
Llama-3-70B-Synthia-v3.5— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?
Parzialmente. I layer che non si adattano si trovano nella memoria di sistema e funzionano a una frazione della velocità, quindi un modello in gran parte scaricato è raramente conveniente da usare. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 12.4 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.
Llama-3-70B-Synthia-v3.5— due GPU lo farebbero andare più veloce?
Una seconda CARD raddoppia grossolanamente la VRAM disponibile ma non il tasso di generazione. Il numero già in grado di eseguirlo da solo: 61. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.
Llama-3-70B-Synthia-v3.5— 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.
Llama-3-70B-Synthia-v3.5— 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: 41–58 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.
Llama-3-70B-Synthia-v3.5— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è A100 PCIe 40 GB, con una capacità di memoria di 40 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 33.0 GB, e produce approssimativamente 25.5 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 61.
Llama-3-70B-Synthia-v3.5— quanto è veloce su una GPU?
Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 48.4 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: 49.
Llama-3-70B-Synthia-v3.5— quanta VRAM serve?
Ha bisogno di 33.0 GB a una compressione di Q3_K_M, 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.
Llama-3-70B-Synthia-v3.5— 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.
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.