OpenThaiGPT v1.0.0 (7B) calcolatore TPS

Apri i pesi Mahidol University,AI Entrepreneurs Association of Thailand 6.8B parametri April 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

589 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Tesla K20c

5 GB · IQ4_XS · 27.0 tok/s

Scheda più veloce

B200

498 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire OpenThaiGPT v1.0.0 (7B)?

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.

589 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
498 tok/s 299–796 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	8.0 GB	Q8_0	Comodo
498 tok/s 299–796 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	8.0 GB	Q8_0	Comodo
397 tok/s 238–636 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.0 GB	Q8_0	Comodo
397 tok/s 238–636 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.0 GB	Q8_0	Comodo
318 tok/s 191–508 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	8.0 GB	Q8_0	Comodo
304 tok/s 182–487 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.0 GB	Q8_0	Comodo
304 tok/s 182–487 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.0 GB	Q8_0	Comodo
291 tok/s 175–466 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	8.0 GB	Q8_0	Comodo
258 tok/s 155–413 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.0 GB	Q8_0	Comodo
258 tok/s 155–413 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.0 GB	Q8_0	Comodo
258 tok/s 155–413 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.0 GB	Q8_0	Comodo
245 tok/s 147–392 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	8.0 GB	Q8_0	Comodo
209 tok/s 125–334 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.0 GB	Q8_0	Comodo
209 tok/s 125–334 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	8.0 GB	Q8_0	Comodo
209 tok/s 125–334 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.0 GB	Q8_0	Comodo
209 tok/s 125–334 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.0 GB	Q8_0	Comodo
209 tok/s 125–334 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.0 GB	Q8_0	Comodo
159 tok/s 95–255 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.0 GB	Q8_0	Comodo
159 tok/s 95–255 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.0 GB	Q8_0	Comodo
135 tok/s 81–215 · bassa fiducia	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.4 GB	Q6_K	Stretto
133 tok/s 80–212 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	8.0 GB	Q8_0	Comodo
130 tok/s 78–208 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	8.0 GB	Q8_0	Comodo
127 tok/s 76–203 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	8.0 GB	Q8_0	Comodo
127 tok/s 76–203 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	8.0 GB	Q8_0	Comodo
127 tok/s 76–203 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	8.0 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: Mahidol University,AI Entrepreneurs Association of Thailand
Tipo di organizzazione: Academia
Paese: Thailand
Pubblicato: 8 April 2024
Autori: Kobkrit Viriyayudhakorn, Sumeth Yuenyong, Thaweewat Rugsujarit, Jillaphat Jaroenkantasima, Norapat Buppodom, Koravich Sangkaew, Peerawat Rojratchadakorn, Surapon Nonesung, Chanon Utupon, Sadhis Wongprayoon, Nucharee Thongthungwong, Chawakorn Phiantham, Patteera Triamamornwooth. Nattarika Juntarapaoraya, Kriangkrai Saetan, Pitikorn Khlaisamniang

Cosa fa

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

Dominio: Language
Compito: Chat, Language modeling/generation, Question answering, Retrieval-augmented generation
Modello di base: Llama 2-7B

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: 6.8B
Dati di addestramento: tokens

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.

Calcolo di addestramento: 2.7 × 10²¹ FLOP
Come è stato stabilito: Operation counting
Addestramento fine: 4.1 × 10¹⁶ FLOP

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: openthaigpt

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: OpenThaiGPT 7b 1.0.0
Ultimo aggiornamento: 11 February 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono OpenThaiGPT v1.0.0 (7B)

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 OpenThaiGPT v1.0.0 (7B)

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

Cosa serve per eseguire questo modello

Scheda minima

Tesla K20c

Memoria necessaria

4.4 GB

Più veloce

498 tok/s

OpenThaiGPT v1.0.0 (7B) raggiunge un conteggio di parametri di 6.8B. 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: 589.

La scheda più piccola che lo tiene è Tesla K20c, con una capacità di memoria di 5 GB, eseguendolo a una compressione di IQ4_XS e producendo circa 27.0 token al secondo

Il più veloce che calcoliamo per esso è B200, generando approssimativamente 498 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Cosa è questo modello

OpenThaiGPT v1.0.0 (7B) è stato pubblicato da Mahidol University,AI Entrepreneurs Association of Thailand, nel paese registrato come Thailand, durante April 2024. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di chat, Language modeling/generation, Question answering, Retrieval-augmented generation.

Costruisce su Llama 2-7B. Quello è il modo abituale in cui viene prodotto un modello specializzato.

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 openthaigpt.

Cosa decide la velocità

Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 26.9 token al secondo. Producendo testo più veloce della maggior parte delle persone che lo leggono. 562 di loro

È un modello denso, quindi ogni parametro viene letto per ogni token prodotto. Questo rende la pista di velocità la larghezza di banda della memoria quasi esattamente — una CARD con il doppio della larghezza di banda genera approssimativamente il doppio della velocità.

La sua architettura interna non è in archivio, quindi la memoria è approssimata dal conteggio dei parametri e contrassegnata di conseguenza. Aspettatevi che la cifra reale differisca, soprattutto con contesti lunghi.

Come è stato addestrato

La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 2.7 × 10²¹ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per OpenThaiGPT v1.0.0 (7B)

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

Ogni card qui è stata controllata contro OpenThaiGPT v1.0.0 (7B), avere bisogno di circa 4.4 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

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. OpenThaiGPT v1.0.0 (7B).
03

Scegli quanto lontano lo comprimerai

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 velocità

La velocità dell'ordinamento è effettivamente un ordinamento per larghezza di banda di memoria, per OpenThaiGPT v1.0.0 (7B). 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 498 tok/s
05

Controlla il giudizio di compatibilità prima di acquistare

Una vestibilità stretta funziona, ma non lascia nulla in più per una conversazione più lunga, nel caso di OpenThaiGPT v1.0.0 (7B). 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. OpenThaiGPT v1.0.0 (7B).

Risposte

OpenThaiGPT v1.0.0 (7B) — domande comuni

OpenThaiGPT v1.0.0 (7B)— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di chat, Language modeling/generation, Question answering, Retrieval-augmented generation. 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.

OpenThaiGPT v1.0.0 (7B)— Dove posso scaricarlo?

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

OpenThaiGPT v1.0.0 (7B)— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 2.7 × 10²¹ FLOP. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.

OpenThaiGPT v1.0.0 (7B)— 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 1.2 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

OpenThaiGPT v1.0.0 (7B)— 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: 589. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

OpenThaiGPT v1.0.0 (7B)— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Poiché la capacità varia, così deve essere spremuta. Il numero di livelli distinti nella tabella sopra: 4. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

OpenThaiGPT v1.0.0 (7B)— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Queste sono stime con barre di errore reali, e ognuna di esse potrebbe ragionevolmente collocarsi ovunque nel suo intervallo pubblicato a seconda del runtime che utilizzi. Il risultato più veloce qui: 299–796 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.

OpenThaiGPT v1.0.0 (7B)— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Tesla K20c, con una capacità di memoria di 5 GB. Esegui il modello a una compressione di IQ4_XS utilizzando circa 4.4 GB, e produce approssimativamente 27.0 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 589.

OpenThaiGPT v1.0.0 (7B)— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 498 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: 562.

OpenThaiGPT v1.0.0 (7B)— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 4.4 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.

OpenThaiGPT v1.0.0 (7B)— posso eseguirlo su una GPU holding 8 GB?

Sì. La scheda CMP 170HX 8 GB, tenere 8 GB, lo esegue a una compressione di Q6_K, utilizzando circa 6.4 GB e generando approssimativamente 135 token al secondo. Il fit è stretto.

OpenThaiGPT v1.0.0 (7B)— 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 8.0 GB e generando approssimativamente 56.7 token al secondo. Il fit è comodo.

OpenThaiGPT v1.0.0 (7B)— 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 8.0 GB e generando approssimativamente 70.3 token al secondo. Il fit è comodo.

OpenThaiGPT v1.0.0 (7B)— 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 8.0 GB e generando approssimativamente 83.3 token al secondo. Il fit è comodo.

OpenThaiGPT v1.0.0 (7B)— 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.

OpenThaiGPT v1.0.0 (7B)— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 6.8B. https://huggingface.co/openthaigpt/openthaigpt-1.0.0-7b-chat. 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.

OpenThaiGPT v1.0.0 (7B)— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Mahidol University,AI Entrepreneurs Association of Thailand, basato su Thailand, un'organizzazione categorizzata come academia.

OpenThaiGPT v1.0.0 (7B)— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in April 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.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 11 February 2026

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