Aquila2 34B calcolatore TPS

Apri i pesi Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI 34B parametri October 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

132 schede che possono eseguirlo

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 Aquila2 34B?

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.

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: Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI
Tipo di organizzazione: Academia
Paese: China
Pubblicato: 13 October 2023

Cosa fa

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

Dominio: Language
Compito: Chat, Language modeling/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: 34B
Dati di addestramento: 2,000,000,000,000 tokens

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: 512
Consumo energetico: 406.5 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: Open source

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: Likely

Fonti

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

Riferimento: Aquila2 Technical Report
Ultimo aggiornamento: 28 November 2025

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono Aquila2 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..

Le GPU più piccole che ancora funzionano Aquila2 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..

Cosa significano i numeri

Requisiti hardware in pratica

Scheda minima

RTX A4500

Memoria necessaria

17.3 GB

Più veloce

99.7 tok/s

Aquila2 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 risultato più rapido proviene da B200, generando approssimativamente 99.7 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Sfondo

Aquila2 34B è stato pubblicato da Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, nel paese registrato come China, durante October 2023. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia.

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

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.

Leggendo i dati di throughput

Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 21.2 token al secondo 103 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.

La sua architettura interna non è in archivio, quindi la memoria è approssimata dal conteggio dei parametri e contrassegnata di conseguenza. Aspettatevi che la cifra reale differisca, soprattutto con contesti lunghi.

Come è stato addestrato

È stato addestrato su un corpus di circa 2,000,000,000,000 token di testo

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per Aquila2 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

La tabella elenca ogni card in grado di contenere Aquila2 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

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. Aquila2 34B.
03

Decidi quanto spazio di compressione accetterai

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.

Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per Aquila2 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
05

Controlla il giudizio di compatibilità prima di acquistare

Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di Aquila2 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

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. Aquila2 34B.

Risposte

Aquila2 34B — domande comuni

Aquila2 34B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 34B. 34B safetensors say it is 18.2B params There's also a 70B "experimental" version: https://github.com/FlagAI-Open/Aquila2. 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.

Aquila2 34B— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia.

Aquila2 34B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in October 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.

Aquila2 34B— A cosa serve?

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

Aquila2 34B— 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.

Aquila2 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.

Aquila2 34B— 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: 132. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

Aquila2 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.

Aquila2 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.

Aquila2 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.

Aquila2 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.

Aquila2 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.

Aquila2 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.

Aquila2 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.

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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