Nous-Hermes-2-Yi-34B 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
RTX A4500
20 GB · Q3_K_M · 21.5 tok/s
Scheda più veloce
B200
99.7 tok/s · 180 GB
Quali GPU possono eseguire Nous-Hermes-2-Yi-34B?
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..
132 schede corrispondono
Calcolo| Ha bisogno | Quantizzazione | Adatto | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
99.7
tok/s
60–159 · bassa fiducia |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 37.1 GB | Q8_0 | Comodo |
|
99.7
tok/s
60–159 · bassa fiducia |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 37.1 GB | Q8_0 | Comodo |
|
79.6
tok/s
48–127 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 37.1 GB | Q8_0 | Comodo |
|
79.6
tok/s
48–127 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 37.1 GB | Q8_0 | Comodo |
|
63.6
tok/s
38–102 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 37.1 GB | Q8_0 | Comodo |
|
60.9
tok/s
37–97 · bassa fiducia |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 37.1 GB | Q8_0 | Comodo |
|
60.9
tok/s
37–97 · bassa fiducia |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 37.1 GB | Q8_0 | Comodo |
|
58.3
tok/s
35–93 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 37.1 GB | Q8_0 | Comodo |
|
51.7
tok/s
31–83 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 37.1 GB | Q8_0 | Comodo |
|
51.7
tok/s
31–83 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 37.1 GB | Q8_0 | Comodo |
|
51.7
tok/s
31–83 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 37.1 GB | Q8_0 | Comodo |
|
49.1
tok/s
29–79 · bassa fiducia |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 37.1 GB | Q8_0 | Comodo |
|
41.9
tok/s
25–67 · bassa fiducia |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 37.1 GB | Q8_0 | Comodo |
|
41.9
tok/s
25–67 · bassa fiducia |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 37.1 GB | Q8_0 | Comodo |
|
41.9
tok/s
25–67 · bassa fiducia |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 37.1 GB | Q8_0 | Comodo |
|
41.9
tok/s
25–67 · bassa fiducia |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 37.1 GB | Q8_0 | Comodo |
|
41.9
tok/s
25–67 · bassa fiducia |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 37.1 GB | Q8_0 | Comodo |
|
41.6
tok/s
25–67 · bassa fiducia |
DRIVE A100 PROD NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 25.2 GB | Q5_K_M | Stretto |
|
41.6
tok/s
25–67 · bassa fiducia |
GRID A100A NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 25.2 GB | Q5_K_M | Stretto |
|
39.8
tok/s
24–64 · bassa fiducia |
GeForce RTX 5090 NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 25.2 GB | Q5_K_M | Stretto |
|
39.8
tok/s
24–64 · bassa fiducia |
GeForce RTX 5090 D NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 25.2 GB | Q5_K_M | Stretto |
|
38.5
tok/s
23–62 · bassa fiducia |
GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA | 24 GB | 1,340 GB/s | Aug 2025 | 21.3 GB | Q4_K_M | Stretto |
|
35.1
tok/s
21–56 · bassa fiducia |
A30X NVIDIA | 24 GB | 1,220 GB/s | Apr 2021 | 21.3 GB | Q4_K_M | Stretto |
|
31.9
tok/s
19–51 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 37.1 GB | Q8_0 | Comodo |
|
31.9
tok/s
19–51 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 37.1 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
- 25 December 2023
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
- Yi-34B
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
- 34B
- Dati di addestramento
- tokens
34B
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
- NousResearch
apache 2.0 https://huggingface.co/NousResearch/Nous-Hermes-2-Yi-34B
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
- Nous Hermes 2 - Yi-34B
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Gli estremi
Le dieci GPU più veloci che eseguono Nous-Hermes-2-Yi-34B
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 99.7 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 99.7 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 79.6 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 79.6 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 63.6 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 60.9 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 60.9 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 58.3 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 51.7 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 51.7 tok/s
Le GPU più piccole che ancora funzionano Nous-Hermes-2-Yi-34B
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 4000 Ada Generation 20 GB · Ha bisogno 17.3 GB · Q3_K_M · Stretto 12.1 tok/s
- 02 RTX 4000 SFF Ada Generation 20 GB · Ha bisogno 17.3 GB · Q3_K_M · Stretto 9.4 tok/s
- 03 Radeon RX 7900 XT 20 GB · Ha bisogno 17.3 GB · Q3_K_M · Stretto 21.0 tok/s
- 04 A10M 20 GB · Ha bisogno 17.3 GB · Q3_K_M · Stretto 16.8 tok/s
- 05 GeForce RTX 3080 Ti 20 GB 20 GB · Ha bisogno 17.3 GB · Q3_K_M · Stretto 25.6 tok/s
- 06 RTX A4500 20 GB · Ha bisogno 17.3 GB · Q3_K_M · Stretto 21.5 tok/s
- 07 Arc Pro B60 24 GB · Ha bisogno 21.3 GB · Q4_K_M · Stretto 8.5 tok/s
- 08 GeForce RTX 5090 D V2 24 GB · Ha bisogno 21.3 GB · Q4_K_M · Stretto 38.5 tok/s
- 09 RTX PRO 4000 Blackwell SFF 24 GB · Ha bisogno 21.3 GB · Q4_K_M · Stretto 12.4 tok/s
- 10 GeForce RTX 5090 Mobile 24 GB · Ha bisogno 21.3 GB · Q4_K_M · Stretto 25.8 tok/s
Cosa significano i numeri
Requisiti hardware in pratica
Scheda minima
RTX A4500
Memoria necessaria
17.3 GB
Più veloce
99.7 tok/s
Nous-Hermes-2-Yi-34B raggiunge un conteggio di parametri di 34B. Questo rientra nell'intervallo che una seria GPU DESKTOP può gestire una volta compressi i pesi. Il numero di GPU che monitoriamo che possono eseguirlo: 132.
Il punto di ingresso è RTX A4500, con una capacità di memoria di 20 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 21.5 token al secondo
Il più veloce che calcoliamo per esso è B200, generando approssimativamente 99.7 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.
Informazioni su questo modello
Nous-Hermes-2-Yi-34B è stato pubblicato da Nous Research, nel paese registrato come United States of America, durante December 2023. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Question answering.
Costruisce su Yi-34B. La maggior parte dei modelli di questa scala sono adattati da una base esistente piuttosto che costruiti da zero.
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.
Quanto è veloce nel funzionare e perché
Su ogni CARD che può eseguirlo, il centro della gamma si trova a 21.2 token al secondo 103 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.
Passo dopo passo
Come scegliere una GPU per Nous-Hermes-2-Yi-34B
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
Inizia da ciò di cui ha realmente bisogno, ovvero il requisito di Nous-Hermes-2-Yi-34B, avere bisogno di circa 17.3 GB a una compressione di Q3_K_M. Quella cifra, non le prestazioni di punta di una CARD, è ciò che decide se può essere eseguita.
-
02
Corrispondi il contesto al tuo utilizzo attuale
La conversazione occupa memoria anche, e cresce man mano che procede. Imposta il cursore sulla lunghezza che ti aspetti, perché con un contesto lungo una CARD che gestisce facilmente domande brevi può essere scartata da Nous-Hermes-2-Yi-34B.
-
03
Imposta un pavimento di qualità
Ogni card esegue la copia meno compressa che può contenere., 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 Nous-Hermes-2-Yi-34B. 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 99.7 tok/s
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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 Nous-Hermes-2-Yi-34B. 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. Nous-Hermes-2-Yi-34B.
Risposte
Nous-Hermes-2-Yi-34B — domande comuni
Nous-Hermes-2-Yi-34B— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in December 2023. 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.
Nous-Hermes-2-Yi-34B— 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.
Nous-Hermes-2-Yi-34B— 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.
Nous-Hermes-2-Yi-34B— 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 6.9 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.
Nous-Hermes-2-Yi-34B— 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: 132. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.
Nous-Hermes-2-Yi-34B— 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: 5. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.
Nous-Hermes-2-Yi-34B— 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: 60–159 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.
Nous-Hermes-2-Yi-34B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è RTX A4500, con una capacità di memoria di 20 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 17.3 GB, e produce approssimativamente 21.5 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 132.
Nous-Hermes-2-Yi-34B— quanto è veloce su una GPU?
Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 99.7 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: 103.
Nous-Hermes-2-Yi-34B— quanta VRAM serve?
Ha bisogno di 17.3 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.
Nous-Hermes-2-Yi-34B— 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 Q4_K_M, utilizzando circa 21.3 GB e generando approssimativamente 38.5 token al secondo. Il fit è stretto.
Nous-Hermes-2-Yi-34B— 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.
Nous-Hermes-2-Yi-34B— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 34B. 34B. 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.
Nous-Hermes-2-Yi-34B— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Nous Research, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
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.