IDEFICS-80B calcolatore TPS

Apri i pesi Hugging Face 80B parametri August 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

58 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Quadro RTX 8000

48 GB · Q3_K_M · 9.6 tok/s

Scheda più veloce

B200

42.4 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire IDEFICS-80B?

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.

58 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
42.4 tok/s 25–68 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	86.4 GB	Q8_0	Comodo
42.4 tok/s 25–68 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	86.4 GB	Q8_0	Comodo
33.8 tok/s 20–54 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	86.4 GB	Q8_0	Comodo
33.8 tok/s 20–54 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	86.4 GB	Q8_0	Comodo
30.3 tok/s 18–48 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	67.7 GB	Q6_K	Comodo
27.1 tok/s 16–43 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	86.4 GB	Q8_0	Comodo
26.7 tok/s 16–43 · bassa fiducia	GRID A100B NVIDIA	48 GB	1,870 GB/s	May 2020	39.8 GB	Q3_K_M	Stretto
25.9 tok/s 16–41 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	86.4 GB	Q8_0	Comodo
25.9 tok/s 16–41 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	86.4 GB	Q8_0	Comodo
25.9 tok/s 16–41 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	67.7 GB	Q6_K	Stretto
25.9 tok/s 16–41 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	67.7 GB	Q6_K	Comodo
25.9 tok/s 16–41 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	67.7 GB	Q6_K	Stretto
24.8 tok/s 15–40 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	86.4 GB	Q8_0	Comodo
24.7 tok/s 15–40 · bassa fiducia	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	49.1 GB	Q4_K_M	Stretto
22.0 tok/s 13–35 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	86.4 GB	Q8_0	Comodo
22.0 tok/s 13–35 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	86.4 GB	Q8_0	Comodo
22.0 tok/s 13–35 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	86.4 GB	Q8_0	Comodo
19.1 tok/s 11–31 · bassa fiducia	RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA	48 GB	1,340 GB/s	Mar 2025	39.8 GB	Q3_K_M	Stretto
17.8 tok/s 11–28 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	86.4 GB	Q8_0	Stretto
17.8 tok/s 11–28 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	86.4 GB	Q8_0	Stretto
15.7 tok/s 9–25 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	67.7 GB	Q6_K	Stretto
15.7 tok/s 9–25 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	67.7 GB	Q6_K	Stretto
15.7 tok/s 9–25 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	67.7 GB	Q6_K	Stretto
15.7 tok/s 9–25 · bassa fiducia	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	67.7 GB	Q6_K	Stretto
15.7 tok/s 9–25 · bassa fiducia	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	67.7 GB	Q6_K	Stretto

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: Hugging Face
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: United States of America
Pubblicato: 22 August 2023
Autori: Hugo Laurencon, Daniel van Strien, Stas Bekman, Leo Tronchon, Lucile Saulnier, Thomas Wang, Siddharth Karamcheti, Amanpreet Singh, Giada Pistilli, Yacine Jernite, Victor Sanh

Cosa fa

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

Dominio: Multimodal, Language, Vision
Compito: Language modeling, Image captioning, Visual question answering
Modello di base: LLaMA-65B,CLIP ViT-H/14 - LAION-2B
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: 80B
Dati di addestramento: 149,600,000,000 tokens
Dimensione del Batch: 3,670,000

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: 1.2 × 10²³ FLOP
Come è stato stabilito: Hardware,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
Chip utilizzati: 512
Tempo di parete: 672 hours (28 days)
Consumo energetico: 407.0 kW
Fornitore di cloud: AWS

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)
Codice di addestramento: Unreleased
Hugging Face: HuggingFaceM4

Come è classificato

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

Modello di base: Yes
Probabilmente sopra 10²³ FLOP: Yes
Record fiducia: Confident

Fonti

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

Riferimento: Introducing IDEFICS: An Open Reproduction of State-of-the-Art Visual Language Model
Ultimo aggiornamento: 28 November 2025

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono IDEFICS-80B

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 IDEFICS-80B

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

Quadro RTX 8000

Memoria necessaria

39.8 GB

Più veloce

42.4 tok/s

IDEFICS-80B raggiunge un conteggio di parametri di 80B. 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: 58.

Il punto di ingresso è Quadro RTX 8000, con una capacità di memoria di 48 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 9.6 token al secondo

Il risultato più rapido proviene da B200, generando approssimativamente 42.4 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Cosa è questo modello

IDEFICS-80B è stato pubblicato da Hugging Face, nel paese registrato come United States of America, durante August 2023. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.

Funziona nel dominio di Multimodal, Language, Vision, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling, Image captioning, Visual question answering.

Costruisce su LLaMA-65B,CLIP ViT-H/14 - LAION-2B. Quello è il modo abituale in cui viene prodotto un modello specializzato.

I pesi aperti sono ciò che mette questa pagina nel calcolatore piuttosto che solo nel catalogo: è un modello che puoi effettivamente tenere. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione HuggingFaceM4.

Cosa decide la velocità

Il risultato mediano è attorno 14.9 token al secondo. Superare la velocità di lettura in modo diretto: 43 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.

Cosa è stato necessario per costruirlo

Il run di addestramento ha consumato circa 1.2 × 10²³ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100. 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 149,600,000,000 token di testo

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per IDEFICS-80B

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 IDEFICS-80B, avere bisogno di circa 39.8 GB a una compressione di Q3_K_M. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.
02

Imposta la lunghezza del CONTEXT che utilizzerai.

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 IDEFICS-80B.
03

Scegli quanto lontano lo comprimerai

La Compression è ciò che rende un modello adatto a schede più piccole, a fronte di un certo costo in accuratezza., 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

Ordina per throughput piuttosto che per specifiche.

Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per IDEFICS-80B. 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 42.4 tok/s
05

Guarda il margine, non solo l'adattamento

Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di IDEFICS-80B. 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 pagina della scheda ripete questo sondaggio per ogni modello che possediamo, rispondendo a cosa altro l'hardware è utile oltre a IDEFICS-80B.

Risposte

IDEFICS-80B — domande comuni

IDEFICS-80B— 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.

IDEFICS-80B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 80B. IDEFICS... comes in two variants—the base version and the instructed version. Each variant is available at the 9 billion and 80 billion parameter sizes. 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.

IDEFICS-80B— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Hugging Face, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.

IDEFICS-80B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in August 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.

IDEFICS-80B— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Multimodal, Language, Vision, e viene registrato come gestire il compito di language modeling, Image captioning, Visual question answering. 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.

IDEFICS-80B— Dove posso scaricarlo?

I suoi pesi sono pubblicati su Hugging Face, sotto l'organizzazione HuggingFaceM4. Non ospitiamo file di modelli — questo sito calcola quale hardware è necessario per eseguirli.

IDEFICS-80B— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 1.2 × 10²³ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100. 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.

IDEFICS-80B— 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 13.1 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

IDEFICS-80B— 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: 58. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

IDEFICS-80B— 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: 5. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

IDEFICS-80B— 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: 25–68 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.

IDEFICS-80B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Quadro RTX 8000, con una capacità di memoria di 48 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 39.8 GB, e produce approssimativamente 9.6 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 58.

IDEFICS-80B— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 42.4 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: 43.

IDEFICS-80B— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 39.8 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.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

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