OPT-6.7B calcolatore TPS

Apri i pesi Meta AI 6.7B parametri June 2022

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

589 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Tesla K20c

5 GB · IQ4_XS · 27.4 tok/s

Scheda più veloce

B200

506 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire OPT-6.7B?

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.

589 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
506 tok/s 303–809 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	7.9 GB	Q8_0	Comodo
506 tok/s 303–809 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	7.9 GB	Q8_0	Comodo
404 tok/s 242–646 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	7.9 GB	Q8_0	Comodo
404 tok/s 242–646 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	7.9 GB	Q8_0	Comodo
323 tok/s 194–517 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	7.9 GB	Q8_0	Comodo
309 tok/s 185–495 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	7.9 GB	Q8_0	Comodo
309 tok/s 185–495 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	7.9 GB	Q8_0	Comodo
296 tok/s 178–473 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	7.9 GB	Q8_0	Comodo
263 tok/s 158–420 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	7.9 GB	Q8_0	Comodo
263 tok/s 158–420 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	7.9 GB	Q8_0	Comodo
263 tok/s 158–420 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	7.9 GB	Q8_0	Comodo
249 tok/s 149–399 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	7.9 GB	Q8_0	Comodo
212 tok/s 127–340 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	7.9 GB	Q8_0	Comodo
212 tok/s 127–340 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	7.9 GB	Q8_0	Comodo
212 tok/s 127–340 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	7.9 GB	Q8_0	Comodo
212 tok/s 127–340 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	7.9 GB	Q8_0	Comodo
212 tok/s 127–340 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	7.9 GB	Q8_0	Comodo
162 tok/s 97–259 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	7.9 GB	Q8_0	Comodo
162 tok/s 97–259 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	7.9 GB	Q8_0	Comodo
137 tok/s 82–219 · bassa fiducia	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.3 GB	Q6_K	Stretto
135 tok/s 81–216 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	7.9 GB	Q8_0	Comodo
132 tok/s 79–211 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	7.9 GB	Q8_0	Comodo
129 tok/s 77–206 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	7.9 GB	Q8_0	Comodo
129 tok/s 77–206 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	7.9 GB	Q8_0	Comodo
129 tok/s 77–206 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	7.9 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: Meta AI
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: United States of America
Pubblicato: 21 June 2022
Autori: Susan Zhang∗ , Stephen Roller∗ , Naman Goyal∗ , Mikel Artetxe, Moya Chen, Shuohui Chen, Christopher Dewan, Mona Diab, Xian Li, Xi Victoria Lin, Todor Mihaylov, Myle Ott† , Sam Shleifer† , Kurt Shuster, Daniel Simig, Punit Singh Koura, Anjali Sridhar, Tianlu Wang, Luke Zettlemoyer

Cosa fa

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

Dominio: Language
Compito: Language modeling, Chat, Language modeling/generation, Question answering

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: 6.7B
Dati di addestramento: 180,000,000,000 tokens
Epoche: 1.67
Dimensione del Batch: 2,000,000

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 × 10²² FLOP
Come è stato stabilito: Comparison with other models

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: Open source

Come è classificato

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

Record fiducia: Confident
Citazioni: 4,716
Dati di benchmark: OPT-6.7B

Fonti

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

Riferimento: OPT: Open Pre-trained Transformer Language Models
Ultimo aggiornamento: 25 May 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono OPT-6.7B

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 OPT-6.7B

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

Tesla K20c

Memoria necessaria

4.4 GB

Più veloce

506 tok/s

OPT-6.7B raggiunge un conteggio di parametri di 6.7B. 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: 589.

Il punto di ingresso è Tesla K20c, con una capacità di memoria di 5 GB, eseguendolo a una compressione di IQ4_XS e producendo circa 27.4 token al secondo

All'altra estremità si trova B200, generando approssimativamente 506 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Sfondo

OPT-6.7B è stato pubblicato da Meta AI, nel paese registrato come United States of America, durante June 2022. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.

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

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

Su ogni CARD che può eseguirlo, il centro della gamma si trova a 27.3 token al secondo. Superare la velocità di lettura in modo diretto: 562 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.

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.

Cosa è stato necessario per costruirlo

La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 1.2 × 10²² FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

È stato addestrato su un corpus di circa 180,000,000,000 token di testo

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per OPT-6.7B

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

Ogni card qui è stata controllata contro OPT-6.7B, avere bisogno di circa 4.4 GB a una compressione di IQ4_XS. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.
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. OPT-6.7B.
03

Imposta un pavimento di qualità

La colonna di quantizzazione varia a seconda della scheda, perché una scheda più grande contiene una copia più precisa., raggiungendo una compressione di IQ4_XS 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

Il ranking per tokens al secondo segue la larghezza di banda della memoria piuttosto che il numero di core, per OPT-6.7B. 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 506 tok/s
05

Controlla il giudizio di compatibilità prima di acquistare

La colonna della compatibilità separa le schede che riescono appena a farlo da quelle con spazio in più, nel caso di OPT-6.7B. 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

Vedi cos'altro che questa card esegue

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. OPT-6.7B.

Risposte

OPT-6.7B — domande comuni

OPT-6.7B— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 4.4 GB a una compressione di IQ4_XS, 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.

OPT-6.7B— posso eseguirlo su una GPU holding 8 GB?

Sì. La scheda CMP 170HX 8 GB, tenere 8 GB, lo esegue a una compressione di Q6_K, utilizzando circa 6.3 GB e generando approssimativamente 137 token al secondo. Il fit è stretto.

OPT-6.7B— posso eseguirlo su una GPU holding 12 GB?

Sì. La scheda GeForce RTX 3080 Ti, tenere 12 GB, lo esegue a una compressione di Q8_0, utilizzando circa 7.9 GB e generando approssimativamente 57.7 token al secondo. Il fit è comodo.

OPT-6.7B— 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 Q8_0, utilizzando circa 7.9 GB e generando approssimativamente 71.4 token al secondo. Il fit è comodo.

OPT-6.7B— 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 7.9 GB e generando approssimativamente 84.7 token al secondo. Il fit è comodo.

OPT-6.7B— 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.

OPT-6.7B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 6.7B. 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.

OPT-6.7B— chi l'ha creato?

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

OPT-6.7B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in June 2022. 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.

OPT-6.7B— A cosa serve?

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

OPT-6.7B— 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.

OPT-6.7B— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 1.2 × 10²² 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.

OPT-6.7B— 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 1.2 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

OPT-6.7B— 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: 589. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

OPT-6.7B— 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: 4. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

OPT-6.7B— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Vengono calcolati dalle specifiche piuttosto che misurati, e ognuno ha un intervallo. Un esempio: 303–809 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.

OPT-6.7B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Tesla K20c, con una capacità di memoria di 5 GB. Esegui il modello a una compressione di IQ4_XS utilizzando circa 4.4 GB, e produce approssimativamente 27.4 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 589.

OPT-6.7B— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 506 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: 562.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 25 May 2026

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