WizardCoder-15.5B calcolatore TPS

Apri i pesi Microsoft 15.5B parametri June 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 · Q3_K_M · 20.1 tok/s

Scheda più veloce

B200

219 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire WizardCoder-15.5B?

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
219 tok/s 131–350 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	17.3 GB	Q8_0	Comodo
219 tok/s 131–350 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	17.3 GB	Q8_0	Comodo
175 tok/s 105–279 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	17.3 GB	Q8_0	Comodo
175 tok/s 105–279 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	17.3 GB	Q8_0	Comodo
140 tok/s 84–223 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	17.3 GB	Q8_0	Comodo
134 tok/s 80–214 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	17.3 GB	Q8_0	Comodo
134 tok/s 80–214 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	17.3 GB	Q8_0	Comodo
128 tok/s 77–205 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	17.3 GB	Q8_0	Comodo
115 tok/s 69–184 · bassa fiducia	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.3 GB	Q3_K_M	Stretto
113 tok/s 68–182 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.3 GB	Q8_0	Comodo
113 tok/s 68–182 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.3 GB	Q8_0	Comodo
113 tok/s 68–182 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.3 GB	Q8_0	Comodo
108 tok/s 65–172 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	17.3 GB	Q8_0	Comodo
91.8 tok/s 55–147 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.3 GB	Q8_0	Comodo
91.8 tok/s 55–147 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	17.3 GB	Q8_0	Comodo
91.8 tok/s 55–147 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.3 GB	Q8_0	Comodo
91.8 tok/s 55–147 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.3 GB	Q8_0	Comodo
91.8 tok/s 55–147 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.3 GB	Q8_0	Comodo
69.9 tok/s 42–112 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	17.3 GB	Q8_0	Comodo
69.9 tok/s 42–112 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	17.3 GB	Q8_0	Comodo
58.3 tok/s 35–93 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	17.3 GB	Q8_0	Comodo
57.6 tok/s 35–92 · bassa fiducia	GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA	12 GB	912 GB/s	Jan 2022	10.1 GB	Q4_K_M	Stretto
57.6 tok/s 35–92 · bassa fiducia	GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA	12 GB	912 GB/s	May 2021	10.1 GB	Q4_K_M	Stretto
57.0 tok/s 34–91 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	17.3 GB	Q8_0	Comodo
56.1 tok/s 34–90 · bassa fiducia	CMP 90HX NVIDIA	10 GB	760 GB/s	Jul 2021	8.3 GB	Q3_K_M	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: Microsoft
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: United States of America
Pubblicato: 14 June 2023
Autori: Can Xu, Qingfeng Sun, Kai Zheng, Xiubo Geng, Pu Zhao, Jiazhan Feng, Chongyang Tao, Daxin Jiang

Cosa fa

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

Dominio: Language
Compito: Code generation
Modello di base: StarCoder

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: 15.5B
Dati di addestramento: 209,715,200 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: 1.1 × 10²³ FLOP
Come è stato stabilito: Operation counting
Addestramento fine: 2 × 10¹⁹ FLOP

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: 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
Citazioni: 952

Fonti

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

Riferimento: WizardCoder: Empowering Code Large Language Models with Evol-Instruct
Ultimo aggiornamento: 25 May 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono WizardCoder-15.5B

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 WizardCoder-15.5B

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

Il lato hardware

Scheda minima

P102-101

Memoria necessaria

8.3 GB

Più veloce

219 tok/s

WizardCoder-15.5B raggiunge un conteggio di parametri di 15.5B. 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.

A basso prezzo è gestito da P102-101, con una capacità di memoria di 10 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 20.1 token al secondo

Top di gamma è B200, generando approssimativamente 219 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Informazioni su questo modello

WizardCoder-15.5B è stato pubblicato da Microsoft, nel paese registrato come United States of America, durante June 2023. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di code generation.

Invece di essere addestrato da zero, è derivato da StarCoder. La maggior parte dei modelli di questa scala sono adattati da una base esistente piuttosto che costruiti da zero.

I pesi aperti sono ciò che mette questa pagina nel calcolatore piuttosto che solo nel catalogo: è un modello che puoi effettivamente tenere.

Quanto è veloce nel funzionare e perché

Il risultato mediano è attorno 20.4 token al secondo 261 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 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.

Come è stato addestrato

Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 1.1 × 10²³ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

Il set di addestramento si aggirava attorno a 209,715,200 token di testo

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per WizardCoder-15.5B

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 WizardCoder-15.5B, avere bisogno di circa 8.3 GB a una compressione di Q3_K_M. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.
02

Decidi quanto a lungo durano le tue conversazioni

Conversazioni più lunghe richiedono memoria oltre a ciò che i pesi necessitano. Muovi il cursore sulla tua reale lunghezza di lavoro prima di fidarti di qualsiasi riga per WizardCoder-15.5B.
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

Ordina per velocità

Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per WizardCoder-15.5B. 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 219 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 WizardCoder-15.5B. 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 WizardCoder-15.5B.

Risposte

WizardCoder-15.5B — domande comuni

WizardCoder-15.5B— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 1.1 × 10²³ FLOP. 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.

WizardCoder-15.5B— 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 2.9 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

WizardCoder-15.5B— 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: 306. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

WizardCoder-15.5B— 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.

WizardCoder-15.5B— 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: 131–350 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.

WizardCoder-15.5B— 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 Q3_K_M utilizzando circa 8.3 GB, e produce approssimativamente 20.1 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 306.

WizardCoder-15.5B— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 219 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: 261.

WizardCoder-15.5B— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 8.3 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.

WizardCoder-15.5B— 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 10.1 GB e generando approssimativamente 57.6 token al secondo. Il fit è stretto.

WizardCoder-15.5B— 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 13.7 GB e generando approssimativamente 44.9 token al secondo. Il fit è stretto.

WizardCoder-15.5B— 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 17.3 GB e generando approssimativamente 36.6 token al secondo. Il fit è comodo.

WizardCoder-15.5B— 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.

WizardCoder-15.5B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 15.5B. 15.5B. 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.

WizardCoder-15.5B— chi l'ha creato?

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

WizardCoder-15.5B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in June 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.

WizardCoder-15.5B— A cosa serve?

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

WizardCoder-15.5B— 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.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 25 May 2026

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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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