ether0 calcolatore TPS

Apri i pesi FutureHouse 24B parametri June 2025

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

241 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Xeon Phi 7120P

16 GB · IQ4_XS · 9.9 tok/s

Scheda più veloce

B200

141 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire ether0?

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.

241 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
141 tok/s 85–226 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	26.4 GB	Q8_0	Comodo
141 tok/s 85–226 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	26.4 GB	Q8_0	Comodo
113 tok/s 68–180 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	26.4 GB	Q8_0	Comodo
113 tok/s 68–180 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	26.4 GB	Q8_0	Comodo
90.2 tok/s 54–144 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	26.4 GB	Q8_0	Comodo
86.3 tok/s 52–138 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	26.4 GB	Q8_0	Comodo
86.3 tok/s 52–138 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	26.4 GB	Q8_0	Comodo
82.6 tok/s 50–132 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	26.4 GB	Q8_0	Comodo
73.3 tok/s 44–117 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	26.4 GB	Q8_0	Comodo
73.3 tok/s 44–117 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	26.4 GB	Q8_0	Comodo
73.3 tok/s 44–117 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	26.4 GB	Q8_0	Comodo
69.5 tok/s 42–111 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	26.4 GB	Q8_0	Comodo
59.3 tok/s 36–95 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	26.4 GB	Q8_0	Comodo
59.3 tok/s 36–95 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	26.4 GB	Q8_0	Comodo
59.3 tok/s 36–95 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	26.4 GB	Q8_0	Comodo
59.3 tok/s 36–95 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	26.4 GB	Q8_0	Comodo
59.3 tok/s 36–95 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	26.4 GB	Q8_0	Comodo
49.0 tok/s 29–78 · bassa fiducia	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	1,130 GB/s	Nov 2019	13.8 GB	IQ4_XS	Stretto
45.2 tok/s 27–72 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	26.4 GB	Q8_0	Comodo
45.2 tok/s 27–72 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	26.4 GB	Q8_0	Comodo
41.6 tok/s 25–67 · bassa fiducia	GeForce RTX 5080 NVIDIA	16 GB	960 GB/s	Jan 2025	13.8 GB	IQ4_XS	Stretto
38.9 tok/s 23–62 · bassa fiducia	Tesla V100 DGXS 16 GB NVIDIA	16 GB	897 GB/s	Mar 2018	13.8 GB	IQ4_XS	Stretto
38.9 tok/s 23–62 · bassa fiducia	Tesla V100 PCIe 16 GB NVIDIA	16 GB	897 GB/s	Jun 2017	13.8 GB	IQ4_XS	Stretto
38.9 tok/s 23–62 · bassa fiducia	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	897 GB/s	Jun 2017	13.8 GB	IQ4_XS	Stretto
38.8 tok/s 23–62 · bassa fiducia	GeForce RTX 5070 Ti NVIDIA	16 GB	896 GB/s	Feb 2025	13.8 GB	IQ4_XS	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: FutureHouse
Paese: United States of America
Pubblicato: 5 June 2025
Autori: Siddharth Narayanan, James Braza, Albert Bou, Geemi Wellawatte, Mayk Caldas, Ludovico Mitchener, Sam Rodriques, Andrew White

Cosa fa

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

Dominio: Materials science, Language
Compito: Language modeling/generation, Molecular property prediction
Modello di base: Mistral Small 3

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: 24B
Dati di addestramento: 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.

Come è stato stabilito: Hardware
Addestramento fine: 3.9 × 10²² FLOP

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 H100 SXM5 80GB
Chip utilizzati: 384
Tempo di parete: 96 hours
Consumo energetico: 526.5 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: Unreleased
Hugging Face: futurehouse

Come è classificato

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

Record fiducia: Likely

Fonti

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

Riferimento: ether0: a scientific reasoning model for chemistry
Ultimo aggiornamento: 28 November 2025

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono ether0

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 ether0

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

Xeon Phi 7120P

Memoria necessaria

13.8 GB

Più veloce

141 tok/s

ether0 raggiunge un conteggio di parametri di 24B. 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: 241.

Il punto di ingresso è Xeon Phi 7120P, con una capacità di memoria di 16 GB, eseguendolo a una compressione di IQ4_XS e producendo circa 9.9 token al secondo

Il risultato più rapido proviene da B200, generando approssimativamente 141 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Cosa è questo modello

ether0 è stato pubblicato da FutureHouse, nel paese registrato come United States of America, durante June 2025.

Funziona nel dominio di Materials science, Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Molecular property prediction.

Invece di essere addestrato da zero, è derivato da Mistral Small 3. Quello è il modo abituale in cui viene prodotto un modello specializzato.

I pesi sono pubblicati, quindi possono essere scaricati e eseguiti sul proprio hardware indefinitamente, offline, senza un account associato. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione futurehouse.

Cosa decide la velocità

Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 19.4 token al secondo 193 di loro

È un modello denso, quindi ogni parametro viene letto per ogni token prodotto. Questo rende la pista di velocità la larghezza di banda della memoria quasi esattamente — una CARD con il doppio della larghezza di banda genera approssimativamente il doppio della velocità.

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.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per ether0

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

La tabella elenca ogni card in grado di contenere ether0, avere bisogno di circa 13.8 GB a una compressione di IQ4_XS. Nessuna quantità di potenza di elaborazione compensano una card che non può contenerla.
02

Decidi quanto a lungo durano le tue conversazioni

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 ether0.
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

Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per ether0. 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 141 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 ether0. 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 pagina della scheda ripete questo sondaggio per ogni modello che possediamo, rispondendo a cosa altro l'hardware è utile oltre a ether0.

Risposte

ether0 — domande comuni

ether0— 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: 85–226 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.

ether0— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Xeon Phi 7120P, con una capacità di memoria di 16 GB. Esegui il modello a una compressione di IQ4_XS utilizzando circa 13.8 GB, e produce approssimativamente 9.9 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 241.

ether0— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 141 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: 193.

ether0— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 13.8 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.

ether0— 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 IQ4_XS, utilizzando circa 13.8 GB e generando approssimativamente 49.0 token al secondo. Il fit è stretto.

ether0— 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 Q6_K, utilizzando circa 20.8 GB e generando approssimativamente 34.4 token al secondo. Il fit è stretto.

ether0— 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.

ether0— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 24B. 24B. 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.

ether0— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da FutureHouse, basato su United States of America.

ether0— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in June 2025.

ether0— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Materials science, Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Molecular property prediction. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.

ether0— Dove posso scaricarlo?

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

ether0— 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 4.4 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

ether0— 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: 241. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

ether0— 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.

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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