EXAONE Deep 2.4B calcolatore TPS

Apri i pesi LG AI Research 2.4B parametri March 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

818 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 15.4 tok/s

Scheda più veloce

B200

1,412 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire EXAONE Deep 2.4B?

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.

818 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
1,412 tok/s 847–2,259 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	3.3 GB	Q8_0	Comodo
1,412 tok/s 847–2,259 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	3.3 GB	Q8_0	Comodo
1,127 tok/s 676–1,804 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.3 GB	Q8_0	Comodo
1,127 tok/s 676–1,804 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.3 GB	Q8_0	Comodo
902 tok/s 541–1,443 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	3.3 GB	Q8_0	Comodo
863 tok/s 518–1,381 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.3 GB	Q8_0	Comodo
863 tok/s 518–1,381 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.3 GB	Q8_0	Comodo
826 tok/s 496–1,321 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	3.3 GB	Q8_0	Comodo
733 tok/s 440–1,173 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.3 GB	Q8_0	Comodo
733 tok/s 440–1,173 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.3 GB	Q8_0	Comodo
733 tok/s 440–1,173 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.3 GB	Q8_0	Comodo
695 tok/s 417–1,112 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	3.3 GB	Q8_0	Comodo
593 tok/s 356–949 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.3 GB	Q8_0	Comodo
593 tok/s 356–949 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	3.3 GB	Q8_0	Comodo
593 tok/s 356–949 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.3 GB	Q8_0	Comodo
593 tok/s 356–949 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.3 GB	Q8_0	Comodo
593 tok/s 356–949 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.3 GB	Q8_0	Comodo
451 tok/s 271–722 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.3 GB	Q8_0	Comodo
451 tok/s 271–722 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.3 GB	Q8_0	Comodo
376 tok/s 226–602 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	3.3 GB	Q8_0	Comodo
368 tok/s 221–589 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	3.3 GB	Q8_0	Comodo
360 tok/s 216–576 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	3.3 GB	Q8_0	Comodo
360 tok/s 216–576 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	3.3 GB	Q8_0	Comodo
360 tok/s 216–576 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	3.3 GB	Q8_0	Comodo
360 tok/s 216–576 · bassa fiducia	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	3.3 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: LG AI Research
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: Korea (Republic of)
Pubblicato: 16 March 2025
Autori: LG AI Research, Kyunghoon Bae, Eunbi Choi, Kibong Choi, Stanley Jungkyu Choi, Yemuk Choi, Seokhee Hong, Junwon Hwang, Hyojin Jeon, Kijeong Jeon, Gerrard Jeongwon Jo, Hyunjik Jo, Jiyeon Jung, Hyosang Kim, Joonkee Kim, Seonghwan Kim, Soyeon Kim, Sunkyoung Kim, Yireun Kim, Yongil Kim, Youchul Kim, Edward Hwayoung Lee, Haeju Lee, Honglak Lee, Jinsik Lee, Kyungmin Lee, Sangha Park, Yongmin Park, Sihoon…

Cosa fa

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

Dominio: Language
Compito: Language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Code generation
Modello di base: EXAONE 3.5 2.4B

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: 2.4B
Dati di addestramento: 12,000,000,000 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: 9.4 × 10²² FLOP
Come è stato stabilito: Reported,Operation counting
Addestramento fine: 5.3 × 10²⁰ 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
Fornitore di cloud: Google Cloud

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: LGAI-EXAONE

Come è classificato

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

Record fiducia: Confident

Fonti

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

Riferimento: EXAONE Deep: LLMs with Enhanced Reasoning Performance
Ultimo aggiornamento: 28 November 2025

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono EXAONE Deep 2.4B

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 EXAONE Deep 2.4B

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

Tesla C1080

Memoria necessaria

3.3 GB

Più veloce

1,412 tok/s

EXAONE Deep 2.4B raggiunge un conteggio di parametri di 2.4B. 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: 818.

A basso prezzo è gestito da Tesla C1080, con una capacità di memoria di 4 GB, eseguendolo a una compressione di Q8_0 e producendo circa 15.4 token al secondo

Top di gamma è B200, generando approssimativamente 1,412 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Da dove è venuto

EXAONE Deep 2.4B è stato pubblicato da LG AI Research, nel paese registrato come Korea (Republic of), durante March 2025. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.

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

Costruisce su EXAONE 3.5 2.4B. La maggior parte dei modelli di questa scala sono adattati da una base esistente piuttosto che costruiti da zero.

I pesi pubblicati significano che il modello gira sulla tua macchina piuttosto che su quella di qualcun altro, il che rende la domanda sull'hardware qui sotto rispondibile. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione LGAI-EXAONE.

Comprendere le velocità

Il risultato mediano è attorno 39.6 token al secondo 783 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 training ha richiesto un budget di calcolo di circa 9.4 × 10²² FLOP, su hardware registrato come NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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 12,000,000,000 token di testo

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per EXAONE Deep 2.4B

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 EXAONE Deep 2.4B, avere bisogno di circa 3.3 GB a una compressione di Q8_0. Nessuna quantità di potenza di elaborazione compensano una card che non può contenerla.
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. EXAONE Deep 2.4B.
03

Decidi quanto spazio di compressione accetterai

Ogni card esegue la copia meno compressa che può contenere., raggiungendo una compressione di Q8_0 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.

Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per EXAONE Deep 2.4B. 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 1,412 tok/s
05

Controlla il giudizio di compatibilità prima di acquistare

Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di EXAONE Deep 2.4B. 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. EXAONE Deep 2.4B.

Risposte

EXAONE Deep 2.4B — domande comuni

EXAONE Deep 2.4B— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 3.3 GB a una compressione di Q8_0, 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.

EXAONE Deep 2.4B— posso eseguirlo su una GPU holding 8 GB?

Sì. La scheda CMP 170HX 8 GB, tenere 8 GB, lo esegue a una compressione di Q8_0, utilizzando circa 3.3 GB e generando approssimativamente 263 token al secondo. Il fit è comodo.

EXAONE Deep 2.4B— 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 3.3 GB e generando approssimativamente 161 token al secondo. Il fit è comodo.

EXAONE Deep 2.4B— 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 3.3 GB e generando approssimativamente 199 token al secondo. Il fit è comodo.

EXAONE Deep 2.4B— 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 3.3 GB e generando approssimativamente 236 token al secondo. Il fit è comodo.

EXAONE Deep 2.4B— 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.

EXAONE Deep 2.4B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 2.4B. 2.4B. 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.

EXAONE Deep 2.4B— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da LG AI Research, basato su Korea (Republic of), un'organizzazione categorizzata come industry.

EXAONE Deep 2.4B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in March 2025.

EXAONE Deep 2.4B— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Code generation. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.

EXAONE Deep 2.4B— Dove posso scaricarlo?

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

EXAONE Deep 2.4B— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 9.4 × 10²² FLOP, su hardware registrato come NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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.

EXAONE Deep 2.4B— 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. Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

EXAONE Deep 2.4B— 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: 818. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

EXAONE Deep 2.4B— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Poiché la capacità varia, così deve essere spremuta. Il numero di livelli distinti nella tabella sopra: 1. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

EXAONE Deep 2.4B— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Vengono calcolati dalle specifiche piuttosto che misurati, e ognuno ha un intervallo. Un esempio: 847–2,259 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.

EXAONE Deep 2.4B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Tesla C1080, con una capacità di memoria di 4 GB. Esegui il modello a una compressione di Q8_0 utilizzando circa 3.3 GB, e produce approssimativamente 15.4 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 818.

EXAONE Deep 2.4B— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 1,412 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: 783.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

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