CodeGen-Mono 16.1B calcolatore TPS

Apri i pesi Salesforce 16.1B parametri February 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 · 19.3 tok/s

Scheda più veloce

B200

210 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire CodeGen-Mono 16.1B?

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
210 tok/s 126–337 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	17.9 GB	Q8_0	Comodo
210 tok/s 126–337 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	17.9 GB	Q8_0	Comodo
168 tok/s 101–269 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	17.9 GB	Q8_0	Comodo
168 tok/s 101–269 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	17.9 GB	Q8_0	Comodo
134 tok/s 81–215 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	17.9 GB	Q8_0	Comodo
129 tok/s 77–206 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	17.9 GB	Q8_0	Comodo
129 tok/s 77–206 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	17.9 GB	Q8_0	Comodo
123 tok/s 74–197 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	17.9 GB	Q8_0	Comodo
111 tok/s 66–177 · bassa fiducia	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.6 GB	Q3_K_M	Stretto
109 tok/s 66–175 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.9 GB	Q8_0	Comodo
109 tok/s 66–175 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.9 GB	Q8_0	Comodo
109 tok/s 66–175 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.9 GB	Q8_0	Comodo
104 tok/s 62–166 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	17.9 GB	Q8_0	Comodo
88.4 tok/s 53–141 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.9 GB	Q8_0	Comodo
88.4 tok/s 53–141 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	17.9 GB	Q8_0	Comodo
88.4 tok/s 53–141 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.9 GB	Q8_0	Comodo
88.4 tok/s 53–141 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.9 GB	Q8_0	Comodo
88.4 tok/s 53–141 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.9 GB	Q8_0	Comodo
67.3 tok/s 40–108 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	17.9 GB	Q8_0	Comodo
67.3 tok/s 40–108 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	17.9 GB	Q8_0	Comodo
56.1 tok/s 34–90 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	17.9 GB	Q8_0	Comodo
55.4 tok/s 33–89 · bassa fiducia	GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA	12 GB	912 GB/s	Jan 2022	10.4 GB	Q4_K_M	Stretto
55.4 tok/s 33–89 · bassa fiducia	GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA	12 GB	912 GB/s	May 2021	10.4 GB	Q4_K_M	Stretto
54.9 tok/s 33–88 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	17.9 GB	Q8_0	Comodo
54.0 tok/s 32–86 · bassa fiducia	CMP 90HX NVIDIA	10 GB	760 GB/s	Jul 2021	8.6 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: Salesforce
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: United States of America
Pubblicato: 27 February 2023
Autori: Erik Nijkamp, Bo Pang, Hiroaki Hayashi, Lifu Tu, Huan Wang, Yingbo Zhou, Silvio Savarese, Caiming Xiong

Cosa fa

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

Dominio: Language
Compito: Code generation, Code autocompletion

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: 16.1B
Dati di addestramento: 71,700,000,000 tokens
Epoche: 4.18

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: Google TPU v4

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)

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: 1,473

Fonti

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

Riferimento: CodeGen: An Open Large Language Model for Code with Multi-Turn Program Synthesis
Ultimo aggiornamento: 25 May 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono CodeGen-Mono 16.1B

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 CodeGen-Mono 16.1B

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 serve per eseguire questo modello

Scheda minima

P102-101

Memoria necessaria

8.6 GB

Più veloce

210 tok/s

CodeGen-Mono 16.1B raggiunge un conteggio di parametri di 16.1B. 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.

La scheda più piccola che lo tiene è P102-101, con una capacità di memoria di 10 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 19.3 token al secondo

Il risultato più rapido proviene da B200, generando approssimativamente 210 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Sfondo

CodeGen-Mono 16.1B è stato pubblicato da Salesforce, nel paese registrato come United States of America, durante February 2023. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.

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

Poiché i suoi pesi sono stati rilasciati, nulla sull'esecuzione dipende da un fornitore che rimane disponibile — è tuo una volta scaricato.

Leggendo i dati di throughput

Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 19.6 token al secondo. Superare la velocità di lettura in modo diretto: 259 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.

Addestramento e provenienza

Il set di addestramento si aggirava attorno a 71,700,000,000 token di testo

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per CodeGen-Mono 16.1B

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

Inizia dalla colonna VRAM

Ogni card qui è stata controllata contro CodeGen-Mono 16.1B, avere bisogno di circa 8.6 GB a una compressione di Q3_K_M. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.
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 CodeGen-Mono 16.1B.
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

Confronta TOKEN AL SEC, non specifiche.

La velocità dell'ordinamento è effettivamente un ordinamento per larghezza di banda di memoria, per CodeGen-Mono 16.1B. 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 210 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 CodeGen-Mono 16.1B. 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. CodeGen-Mono 16.1B.

Risposte

CodeGen-Mono 16.1B — domande comuni

CodeGen-Mono 16.1B— 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 3.2 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

CodeGen-Mono 16.1B— 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.

CodeGen-Mono 16.1B— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Poiché la capacità varia, così deve essere spremuta. Il numero di livelli distinti nella tabella sopra: 5. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

CodeGen-Mono 16.1B— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Vengono calcolati dalle specifiche piuttosto che misurati, e ognuno ha un intervallo. Un esempio: 126–337 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.

CodeGen-Mono 16.1B— 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 8.6 GB, e produce approssimativamente 19.3 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 306.

CodeGen-Mono 16.1B— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 210 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: 259.

CodeGen-Mono 16.1B— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 8.6 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.

CodeGen-Mono 16.1B— 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 10.4 GB e generando approssimativamente 55.4 token al secondo. Il fit è stretto.

CodeGen-Mono 16.1B— 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 14.2 GB e generando approssimativamente 43.2 token al secondo. Il fit è stretto.

CodeGen-Mono 16.1B— 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 17.9 GB e generando approssimativamente 35.3 token al secondo. Il fit è comodo.

CodeGen-Mono 16.1B— 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.

CodeGen-Mono 16.1B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 16.1B. 16.1B parameters. 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.

CodeGen-Mono 16.1B— chi l'ha creato?

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

CodeGen-Mono 16.1B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in February 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.

CodeGen-Mono 16.1B— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di code generation, Code autocompletion. 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.

CodeGen-Mono 16.1B— 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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