Sailor-7B-Chat calcolatore TPS

Apri i pesi Sea AI Lab,Singapore University of Technology & Design 7.7B 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 · Q3_K_M · 26.2 tok/s

Scheda più veloce

B200

439 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire Sailor-7B-Chat?

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
439 tok/s 263–702 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	9.0 GB	Q8_0	Comodo
439 tok/s 263–702 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	9.0 GB	Q8_0	Comodo
350 tok/s 210–561 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.0 GB	Q8_0	Comodo
350 tok/s 210–561 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.0 GB	Q8_0	Comodo
280 tok/s 168–448 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	9.0 GB	Q8_0	Comodo
268 tok/s 161–429 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.0 GB	Q8_0	Comodo
268 tok/s 161–429 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.0 GB	Q8_0	Comodo
257 tok/s 154–411 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	9.0 GB	Q8_0	Comodo
228 tok/s 137–365 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.0 GB	Q8_0	Comodo
228 tok/s 137–365 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.0 GB	Q8_0	Comodo
228 tok/s 137–365 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.0 GB	Q8_0	Comodo
216 tok/s 130–346 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	9.0 GB	Q8_0	Comodo
184 tok/s 111–295 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.0 GB	Q8_0	Comodo
184 tok/s 111–295 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	9.0 GB	Q8_0	Comodo
184 tok/s 111–295 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.0 GB	Q8_0	Comodo
184 tok/s 111–295 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.0 GB	Q8_0	Comodo
184 tok/s 111–295 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.0 GB	Q8_0	Comodo
140 tok/s 84–225 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.0 GB	Q8_0	Comodo
140 tok/s 84–225 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.0 GB	Q8_0	Comodo
119 tok/s 71–190 · bassa fiducia	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.2 GB	Q6_K	Stretto
117 tok/s 70–187 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	9.0 GB	Q8_0	Comodo
114 tok/s 69–183 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	9.0 GB	Q8_0	Comodo
112 tok/s 67–179 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	9.0 GB	Q8_0	Comodo
112 tok/s 67–179 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	9.0 GB	Q8_0	Comodo
112 tok/s 67–179 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	9.0 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: Sea AI Lab,Singapore University of Technology & Design
Tipo di organizzazione: Academia
Paese: Singapore
Pubblicato: 4 April 2024
Autori: Longxu Dou, Qian Liu, Guangtao Zeng, Jia Guo, Jiahui Zhou, Wei Lu, Min Lin

Cosa fa

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

Dominio: Language
Compito: Chat
Modello di base: Qwen1.5-7B

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: 7.7B
Dati di addestramento: tokens
Epoche: 1
Dimensione del Batch: 4,000,000

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: 1.8 × 10²³ FLOP

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 A100 SXM4 40 GB
Chip utilizzati: 64
Consumo energetico: 50.6 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 (unrestricted)
Codice di addestramento: Unreleased
Hugging Face: sail

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
Record fiducia: Confident

Fonti

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

Riferimento: Sailor: Open Language Models for South-East Asia
Ultimo aggiornamento: 28 November 2025

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono Sailor-7B-Chat

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 Sailor-7B-Chat

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

Il lato hardware

Scheda minima

Tesla K20c

Memoria necessaria

4.5 GB

Più veloce

439 tok/s

Sailor-7B-Chat raggiunge un conteggio di parametri di 7.7B. 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.

A basso prezzo è gestito da Tesla K20c, con una capacità di memoria di 5 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 26.2 token al secondo

Il risultato più rapido proviene da B200, generando approssimativamente 439 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Sfondo

Sailor-7B-Chat è stato pubblicato da Sea AI Lab,Singapore University of Technology & Design, nel paese registrato come Singapore, durante April 2024. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di chat.

Il suo punto di partenza era un modello di base esistente, Qwen1.5-7B. 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 sail.

Leggendo i dati di throughput

Il risultato mediano è attorno 23.7 token al secondo. Superare la velocità di lettura in modo diretto: 546 di loro

Essendo denso, legge tutto se stesso per token, motivo per cui l'ordinamento per velocità qui sotto segue da vicino l'ordinamento per larghezza di banda della 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 training ha richiesto un budget di calcolo di circa 1.8 × 10²³ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100 SXM4 40 GB. 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 Sailor-7B-Chat

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

Leggi prima il numero di VRAM

Ogni card qui è stata controllata contro Sailor-7B-Chat, avere bisogno di circa 4.5 GB a una compressione di Q3_K_M. Nessuna quantità di potenza di elaborazione compensano una card che non può contenerla.
02

Imposta la lunghezza del CONTEXT che utilizzerai.

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 Sailor-7B-Chat.
03

Imposta un pavimento di qualità

La colonna di quantizzazione varia a seconda della scheda, perché una scheda più grande contiene una copia più precisa., 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.

La velocità dell'ordinamento è effettivamente un ordinamento per larghezza di banda di memoria, per Sailor-7B-Chat. 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 439 tok/s
05

Leggi l'ultima colonna di fit

Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di Sailor-7B-Chat. 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. Sailor-7B-Chat.

Risposte

Sailor-7B-Chat — domande comuni

Sailor-7B-Chat— Dove posso scaricarlo?

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

Sailor-7B-Chat— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 1.8 × 10²³ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100 SXM4 40 GB. 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.

Sailor-7B-Chat— 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 1.8 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Sailor-7B-Chat— 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: 589. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

Sailor-7B-Chat— 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.

Sailor-7B-Chat— 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: 263–702 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.

Sailor-7B-Chat— 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 Q3_K_M utilizzando circa 4.5 GB, e produce approssimativamente 26.2 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 589.

Sailor-7B-Chat— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 439 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: 546.

Sailor-7B-Chat— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 4.5 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.

Sailor-7B-Chat— 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 7.2 GB e generando approssimativamente 119 token al secondo. Il fit è stretto.

Sailor-7B-Chat— 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 9.0 GB e generando approssimativamente 50.1 token al secondo. Il fit è comodo.

Sailor-7B-Chat— 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 9.0 GB e generando approssimativamente 62.0 token al secondo. Il fit è comodo.

Sailor-7B-Chat— 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 9.0 GB e generando approssimativamente 73.5 token al secondo. Il fit è comodo.

Sailor-7B-Chat— 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.

Sailor-7B-Chat— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 7.7B. https://huggingface.co/sail/Sailor-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.

Sailor-7B-Chat— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Sea AI Lab,Singapore University of Technology & Design, basato su Singapore, un'organizzazione categorizzata come academia.

Sailor-7B-Chat— 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.

Sailor-7B-Chat— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di chat. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

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