Stable Code 3B calcolatore TPS

Apri i pesi Stability AI 2.8B parametri January 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

818 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Tesla C1080

4 GB · Q6_K · 19.2 tok/s

Scheda più veloce

B200

1,212 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire Stable Code 3B?

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.

818 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
1,212 tok/s 727–1,939 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	3.7 GB	Q8_0	Comodo
1,212 tok/s 727–1,939 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	3.7 GB	Q8_0	Comodo
968 tok/s 581–1,548 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.7 GB	Q8_0	Comodo
968 tok/s 581–1,548 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.7 GB	Q8_0	Comodo
774 tok/s 464–1,238 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	3.7 GB	Q8_0	Comodo
741 tok/s 444–1,185 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.7 GB	Q8_0	Comodo
741 tok/s 444–1,185 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.7 GB	Q8_0	Comodo
709 tok/s 425–1,134 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	3.7 GB	Q8_0	Comodo
629 tok/s 377–1,007 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.7 GB	Q8_0	Comodo
629 tok/s 377–1,007 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.7 GB	Q8_0	Comodo
629 tok/s 377–1,007 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.7 GB	Q8_0	Comodo
597 tok/s 358–955 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	3.7 GB	Q8_0	Comodo
509 tok/s 305–814 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.7 GB	Q8_0	Comodo
509 tok/s 305–814 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	3.7 GB	Q8_0	Comodo
509 tok/s 305–814 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.7 GB	Q8_0	Comodo
509 tok/s 305–814 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.7 GB	Q8_0	Comodo
509 tok/s 305–814 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.7 GB	Q8_0	Comodo
387 tok/s 232–620 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.7 GB	Q8_0	Comodo
387 tok/s 232–620 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.7 GB	Q8_0	Comodo
323 tok/s 194–517 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	3.7 GB	Q8_0	Comodo
316 tok/s 190–506 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	3.7 GB	Q8_0	Comodo
309 tok/s 185–494 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	3.7 GB	Q8_0	Comodo
309 tok/s 185–494 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	3.7 GB	Q8_0	Comodo
309 tok/s 185–494 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	3.7 GB	Q8_0	Comodo
309 tok/s 185–494 · bassa fiducia	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	3.7 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: Stability AI
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
Pubblicato: 9 January 2024
Autori: Pinnaparaju, Nikhil and Adithyan, Reshinth and Phung, Duy and Tow, Jonathan and Baicoianu, James and and Cooper, Nathan

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, Code generation

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: 2.8B
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: 2.1 × 10²² FLOP
Come è stato stabilito: Operation counting

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: 256
Consumo energetico: 202.9 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 (non-commercial)

Come è classificato

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

Record fiducia: Likely

Fonti

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

Riferimento: Stable Code 3B
Ultimo aggiornamento: 28 November 2025

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono Stable Code 3B

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 Stable Code 3B

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 C1080

Memoria necessaria

3.0 GB

Più veloce

1,212 tok/s

Stable Code 3B raggiunge un conteggio di parametri di 2.8B. 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: 818.

La scheda più piccola che lo tiene è Tesla C1080, con una capacità di memoria di 4 GB, eseguendolo a una compressione di Q6_K e producendo circa 19.2 token al secondo

All'altra estremità si trova B200, generando approssimativamente 1,212 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Informazioni su questo modello

Stable Code 3B è stato pubblicato da Stability AI, nel paese registrato come United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durante January 2024. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Code generation.

I pesi sono pubblicati, quindi possono essere scaricati e eseguiti sul proprio hardware indefinitamente, offline, senza un account associato.

Quanto è veloce nel funzionare e perché

Su ogni CARD che può eseguirlo, il centro della gamma si trova a 38.5 token al secondo. Producendo testo più veloce della maggior parte delle persone che lo leggono. 784 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 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.

Come è stato addestrato

Il run di addestramento ha consumato circa 2.1 × 10²² 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 Stable Code 3B

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

Ogni card qui è stata controllata contro Stable Code 3B, avere bisogno di circa 3.0 GB a una compressione di Q6_K. Quella cifra, non le prestazioni di punta di una CARD, è ciò che decide se può essere eseguita.
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. Stable Code 3B.
03

Decidi quanto spazio di compressione accetterai

Ogni card esegue la copia meno compressa che può contenere., raggiungendo una compressione di Q6_K 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 Stable Code 3B. 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 1,212 tok/s
05

Controlla il giudizio di compatibilità prima di acquistare

La colonna della compatibilità separa le schede che riescono appena a farlo da quelle con spazio in più, nel caso di Stable Code 3B. 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 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. Stable Code 3B.

Risposte

Stable Code 3B — domande comuni

Stable Code 3B— Dove posso scaricarlo?

I pesi sono pubblicati, anche se non abbiamo un link al repository per essi. Questo sito calcola i requisiti hardware anziché ospitare file di modello.

Stable Code 3B— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 2.1 × 10²² 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.

Stable Code 3B— 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. Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Stable Code 3B— due GPU lo farebbero andare più veloce?

La capacità si somma tra le schede; il throughput no. Il numero di schede che già la possiedono da sole: 818. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

Stable Code 3B— 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.

Stable Code 3B— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Vengono calcolati dalle specifiche piuttosto che misurati, e ognuno ha un intervallo. Un esempio: 727–1,939 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.

Stable Code 3B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Tesla C1080, con una capacità di memoria di 4 GB. Esegui il modello a una compressione di Q6_K utilizzando circa 3.0 GB, e produce approssimativamente 19.2 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 818.

Stable Code 3B— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 1,212 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: 784.

Stable Code 3B— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 3.0 GB a una compressione di Q6_K, 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.

Stable Code 3B— posso eseguirlo su una GPU holding 8 GB?

Sì. La scheda CMP 170HX 8 GB, tenere 8 GB, lo esegue a una compressione di Q8_0, utilizzando circa 3.7 GB e generando approssimativamente 226 token al secondo. Il fit è comodo.

Stable Code 3B— 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 3.7 GB e generando approssimativamente 138 token al secondo. Il fit è comodo.

Stable Code 3B— 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 3.7 GB e generando approssimativamente 171 token al secondo. Il fit è comodo.

Stable Code 3B— 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 3.7 GB e generando approssimativamente 203 token al secondo. Il fit è comodo.

Stable Code 3B— 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.

Stable Code 3B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 2.8B. 2796431360 from https://huggingface.co/stabilityai/stable-code-3b#model-architecture "stable-code-3b is a 2.7B billion parameter decoder-only language model pre-trained on 1.3 trillion tokens of diverse textual and code datasets. ". 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.

Stable Code 3B— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Stability AI, basato su United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, un'organizzazione categorizzata come industry.

Stable Code 3B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in January 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.

Stable Code 3B— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Code 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.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

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