Meditron-70B calcolatore TPS

Apri i pesi Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL) 70B parametri November 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

61 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

A100 PCIe 40 GB

40 GB · Q3_K_M · 25.5 tok/s

Scheda più veloce

B200

48.4 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire Meditron-70B?

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.

61 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
48.4 tok/s 29–77 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	75.6 GB	Q8_0	Comodo
48.4 tok/s 29–77 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	75.6 GB	Q8_0	Comodo
38.7 tok/s 23–62 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	75.6 GB	Q8_0	Comodo
38.7 tok/s 23–62 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	75.6 GB	Q8_0	Comodo
30.9 tok/s 19–49 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	75.6 GB	Q8_0	Comodo
29.6 tok/s 18–47 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	75.6 GB	Q8_0	Comodo
29.6 tok/s 18–47 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	75.6 GB	Q8_0	Comodo
29.5 tok/s 18–47 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	59.3 GB	Q6_K	Comodo
29.5 tok/s 18–47 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	59.3 GB	Q6_K	Comodo
28.3 tok/s 17–45 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	75.6 GB	Q8_0	Comodo
26.1 tok/s 16–42 · bassa fiducia	GRID A100B NVIDIA	48 GB	1,870 GB/s	May 2020	43.0 GB	Q4_K_M	Stretto
25.5 tok/s 15–41 · bassa fiducia	A100 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Jun 2020	34.9 GB	Q3_K_M	Stretto
25.5 tok/s 15–41 · bassa fiducia	A100 SXM4 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	May 2020	34.9 GB	Q3_K_M	Stretto
25.5 tok/s 15–41 · bassa fiducia	A800 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Nov 2022	34.9 GB	Q3_K_M	Stretto
25.1 tok/s 15–40 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	75.6 GB	Q8_0	Comodo
25.1 tok/s 15–40 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	75.6 GB	Q8_0	Comodo
25.1 tok/s 15–40 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	75.6 GB	Q8_0	Comodo
23.8 tok/s 14–38 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	75.6 GB	Q8_0	Stretto
21.8 tok/s 13–35 · bassa fiducia	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	51.2 GB	Q5_K_M	Stretto
20.3 tok/s 12–33 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	75.6 GB	Q8_0	Stretto
20.3 tok/s 12–33 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	75.6 GB	Q8_0	Stretto
20.3 tok/s 12–33 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	75.6 GB	Q8_0	Stretto
18.7 tok/s 11–30 · bassa fiducia	RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA	48 GB	1,340 GB/s	Mar 2025	43.0 GB	Q4_K_M	Stretto
17.9 tok/s 11–29 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	59.3 GB	Q6_K	Comodo
17.9 tok/s 11–29 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	59.3 GB	Q6_K	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: Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL)
Tipo di organizzazione: Academia
Paese: Switzerland
Pubblicato: 27 November 2023
Autori: Zeming Chen, Alejandro Hernández Cano, Angelika Romanou, Antoine Bonnet, Kyle Matoba, Francesco Salvi, Matteo Pagliardini, Simin Fan, Andreas Köpf, Amirkeivan Mohtashami, Alexandre Sallinen, Alireza Sakhaeirad, Vinitra Swamy, Igor Krawczuk, Deniz Bayazit, Axel Marmet, Syrielle Montariol, Mary-Anne Hartley, Martin Jaggi, Antoine Bosselut

Cosa fa

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

Dominio: Language, Medicine
Compito: Language modeling/generation, Question answering, Medical diagnosis
Modello di base: Llama 2-70B

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: 70B
Dati di addestramento: 48,100,000,000 tokens
Epoche: 1

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.

Come è stato stabilito: Hardware,Operation counting
Addestramento fine: 3.1 × 10²² 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 80 GB
Chip utilizzati: 128
Tempo di parete: 332 hours (13.8 days)
Utilizzo dell'hardware: HFU 42.3%
Consumo energetico: 101.5 kW
Centro dati: Hardware Provider: EPFL Research Computing Platform, Compute Region: Switzerland

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: epfl-llm

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: MEDITRON-70B: Scaling Medical Pretraining for Large Language Models
Ultimo aggiornamento: 28 November 2025

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono Meditron-70B

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 Meditron-70B

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 ti serve per eseguirlo

Scheda minima

A100 PCIe 40 GB

Memoria necessaria

34.9 GB

Più veloce

48.4 tok/s

Meditron-70B raggiunge un conteggio di parametri di 70B. Questo lo colloca al di sopra dell'hardware consumer, nella fascia in cui una CARD viene acquistata per questo scopo piuttosto che riadattata per esso. Il numero di CARD che teniamo traccia e che possono contenerlo: 61.

L'hardware minimo che funziona è A100 PCIe 40 GB, con una capacità di memoria di 40 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 25.5 token al secondo

Il risultato più rapido proviene da B200, generando approssimativamente 48.4 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Sfondo

Meditron-70B è stato pubblicato da Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL), nel paese registrato come Switzerland, durante November 2023. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia.

Funziona nel dominio di Language, Medicine, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Question answering, Medical diagnosis.

Invece di essere addestrato da zero, è derivato da Llama 2-70B. È per questo che condivide la forma e le dimensioni generali del modello base.

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 epfl-llm.

Leggendo i dati di throughput

Su ogni CARD che può eseguirlo, il centro della gamma si trova a 17.1 token al secondo. Superare la velocità di lettura in modo diretto: 50 di loro

Ogni peso partecipa a ogni token qui, quindi la larghezza di banda è tutta la storia: la classifica sottostante è effettivamente una classifica del throughput di 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

L'addestramento ha consumato un corpus di circa 48,100,000,000 token di testo

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per Meditron-70B

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 Meditron-70B, avere bisogno di circa 34.9 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.

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. Meditron-70B.
03

Scegli quanto lontano lo comprimerai

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.

Il ranking per tokens al secondo segue la larghezza di banda della memoria piuttosto che il numero di core, per Meditron-70B. 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 48.4 tok/s
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 Meditron-70B. 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.

Seguire una GPU attraverso la sua pagina mostra ogni altro modello che può contenere, che è la domanda che segue una volta che hai deciso su Meditron-70B.

Risposte

Meditron-70B — domande comuni

Meditron-70B— 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: 61. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

Meditron-70B— 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.

Meditron-70B— 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: 29–77 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.

Meditron-70B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è A100 PCIe 40 GB, con una capacità di memoria di 40 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 34.9 GB, e produce approssimativamente 25.5 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 61.

Meditron-70B— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 48.4 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: 50.

Meditron-70B— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 34.9 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.

Meditron-70B— 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.

Meditron-70B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 70B. 70B. 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.

Meditron-70B— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL), basato su Switzerland, un'organizzazione categorizzata come academia.

Meditron-70B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in November 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.

Meditron-70B— A cosa serve?

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

Meditron-70B— Dove posso scaricarlo?

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

Meditron-70B— 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 14.2 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

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.

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