nekomata-14b calcolatore TPS

Apri i pesi rinna 14.2B parametri December 2023

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

306 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

P102-101

10 GB · IQ4_XS · 19.9 tok/s

Scheda più veloce

B200

239 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire nekomata-14b?

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.

306 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
239 tok/s 143–382 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	15.9 GB	Q8_0	Comodo
239 tok/s 143–382 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	15.9 GB	Q8_0	Comodo
191 tok/s 114–305 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	15.9 GB	Q8_0	Comodo
191 tok/s 114–305 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	15.9 GB	Q8_0	Comodo
152 tok/s 91–244 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	15.9 GB	Q8_0	Comodo
146 tok/s 88–233 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	15.9 GB	Q8_0	Comodo
146 tok/s 88–233 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	15.9 GB	Q8_0	Comodo
140 tok/s 84–223 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	15.9 GB	Q8_0	Comodo
124 tok/s 74–198 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	15.9 GB	Q8_0	Comodo
124 tok/s 74–198 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	15.9 GB	Q8_0	Comodo
124 tok/s 74–198 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	15.9 GB	Q8_0	Comodo
118 tok/s 71–188 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	15.9 GB	Q8_0	Comodo
114 tok/s 69–183 · bassa fiducia	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.5 GB	IQ4_XS	Stretto
100 tok/s 60–160 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.9 GB	Q8_0	Comodo
100 tok/s 60–160 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	15.9 GB	Q8_0	Comodo
100 tok/s 60–160 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.9 GB	Q8_0	Comodo
100 tok/s 60–160 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.9 GB	Q8_0	Comodo
100 tok/s 60–160 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.9 GB	Q8_0	Comodo
76.3 tok/s 46–122 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	15.9 GB	Q8_0	Comodo
76.3 tok/s 46–122 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	15.9 GB	Q8_0	Comodo
63.6 tok/s 38–102 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	15.9 GB	Q8_0	Comodo
62.8 tok/s 38–101 · bassa fiducia	GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA	12 GB	912 GB/s	Jan 2022	9.3 GB	Q4_K_M	Stretto
62.8 tok/s 38–101 · bassa fiducia	GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA	12 GB	912 GB/s	May 2021	9.3 GB	Q4_K_M	Stretto
62.2 tok/s 37–100 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	15.9 GB	Q8_0	Comodo
60.9 tok/s 37–97 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	15.9 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: rinna
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: Japan
Pubblicato: 21 December 2023
Autori: Tianyu Zhao, Akio Kaga, Kei Sawada

Cosa fa

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

Dominio: Language
Compito: Language generation
Modello di base: Qwen-14B
Formato numerico: BF16

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: 14.2B
Dati di addestramento: 66,000,000,000 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: 2.6 × 10²³ 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: Amazon Trainium1
Chip utilizzati: 256
Tempo di parete: 168 hours (7 days)
Utilizzo dell'hardware: MFU 17.1%

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: rinna

Come è classificato

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

Perché è monitorato: SOTA improvement
Record fiducia: Confident
Citazioni: 35

Fonti

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

Riferimento: rinna/nekomata-14b
Ultimo aggiornamento: 25 May 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono nekomata-14b

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 nekomata-14b

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

Requisiti hardware in pratica

Scheda minima

P102-101

Memoria necessaria

8.5 GB

Più veloce

239 tok/s

nekomata-14b raggiunge un conteggio di parametri di 14.2B. 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: 306.

Il punto di ingresso è P102-101, con una capacità di memoria di 10 GB, eseguendolo a una compressione di IQ4_XS e producendo circa 19.9 token al secondo

Top di gamma è B200, generando approssimativamente 239 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Sfondo

nekomata-14b è stato pubblicato da rinna, nel paese registrato come Japan, 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 generation.

Costruisce su Qwen-14B. La maggior parte dei modelli di questa scala sono adattati da una base esistente piuttosto che costruiti da zero.

I pesi sono pubblicati, quindi possono essere scaricati e eseguiti sul proprio hardware indefinitamente, offline, senza un account associato. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione rinna.

Leggendo i dati di throughput

Il risultato mediano è attorno 22.3 token al secondo 266 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.

Addestramento e provenienza

La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 2.6 × 10²³ FLOP, su hardware registrato come Amazon Trainium1. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

L'addestramento ha consumato un corpus di circa 66,000,000,000 token di testo

Il motivo per cui appare in questo catalogo è: sOTA improvement.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per nekomata-14b

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

Inizia da ciò di cui ha realmente bisogno, ovvero il requisito di nekomata-14b, avere bisogno di circa 8.5 GB a una compressione di IQ4_XS. Nessuna quantità di potenza di elaborazione compensano una card che non può contenerla.
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 nekomata-14b.
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

Il ranking per tokens al secondo segue la larghezza di banda della memoria piuttosto che il numero di core, per nekomata-14b. 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 239 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 nekomata-14b. 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. nekomata-14b.

Risposte

nekomata-14b — domande comuni

nekomata-14b— 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: 306. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

nekomata-14b— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Ogni card è mostrata mentre esegue la copia meno compressa che può contenere. Il numero di livelli di compressione distinti tra le card che si adattano: 4. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

nekomata-14b— 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: 143–382 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.

nekomata-14b— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è P102-101, con una capacità di memoria di 10 GB. Esegui il modello a una compressione di IQ4_XS utilizzando circa 8.5 GB, e produce approssimativamente 19.9 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 306.

nekomata-14b— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 239 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: 266.

nekomata-14b— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 8.5 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.

nekomata-14b— posso eseguirlo su una GPU holding 12 GB?

Sì. La scheda GeForce RTX 3080 Ti, tenere 12 GB, lo esegue a una compressione di Q4_K_M, utilizzando circa 9.3 GB e generando approssimativamente 62.8 token al secondo. Il fit è stretto.

nekomata-14b— 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 Q6_K, utilizzando circa 12.6 GB e generando approssimativamente 49.0 token al secondo. Il fit è stretto.

nekomata-14b— 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 15.9 GB e generando approssimativamente 40.0 token al secondo. Il fit è comodo.

nekomata-14b— 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.

nekomata-14b— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 14.2B. Source: https://huggingface.co/rinna/nekomata-14b. 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.

nekomata-14b— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da rinna, basato su Japan, un'organizzazione categorizzata come industry.

nekomata-14b— 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.

nekomata-14b— A cosa serve?

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

nekomata-14b— Dove posso scaricarlo?

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

nekomata-14b— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 2.6 × 10²³ FLOP, su hardware registrato come Amazon Trainium1. 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.

nekomata-14b— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Solo scaricando, che di solito è una falsa economia: la parte tenuta in SYSTEM MEMORY rallenta tutto. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 2.1 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 25 May 2026

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