RWKV-6 (Finch) 3B calcolatore TPS

Apri i pesi RWKV Foundation,EleutherAI,Ohio State University,University of California Santa Barbara (UCSB),Wroclaw Tech (Wrocław University of Science and Technology),Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (Pazhou Lab),New York University (NYU),Harvard University,Contextual AI,University of Chinese Academy of Sciences,University of California Santa Cruz,Tsinghua University,University of Edinburgh,University of British Columbia (UBC),Pennsylvania State University 3.1B parametri September 2024

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 · Q6_K · 17.3 tok/s

Scheda più veloce

B200

1,093 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire RWKV-6 (Finch) 3B?

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
1,093 tok/s 656–1,749 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	4.0 GB	Q8_0	Comodo
1,093 tok/s 656–1,749 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	4.0 GB	Q8_0	Comodo
873 tok/s 524–1,396 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	4.0 GB	Q8_0	Comodo
873 tok/s 524–1,396 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	4.0 GB	Q8_0	Comodo
698 tok/s 419–1,117 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	4.0 GB	Q8_0	Comodo
668 tok/s 401–1,069 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	4.0 GB	Q8_0	Comodo
668 tok/s 401–1,069 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	4.0 GB	Q8_0	Comodo
639 tok/s 384–1,023 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	4.0 GB	Q8_0	Comodo
567 tok/s 340–908 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	4.0 GB	Q8_0	Comodo
567 tok/s 340–908 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	4.0 GB	Q8_0	Comodo
567 tok/s 340–908 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	4.0 GB	Q8_0	Comodo
538 tok/s 323–861 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	4.0 GB	Q8_0	Comodo
459 tok/s 275–734 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	4.0 GB	Q8_0	Comodo
459 tok/s 275–734 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	4.0 GB	Q8_0	Comodo
459 tok/s 275–734 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	4.0 GB	Q8_0	Comodo
459 tok/s 275–734 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	4.0 GB	Q8_0	Comodo
459 tok/s 275–734 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	4.0 GB	Q8_0	Comodo
350 tok/s 210–559 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	4.0 GB	Q8_0	Comodo
350 tok/s 210–559 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	4.0 GB	Q8_0	Comodo
291 tok/s 175–466 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	4.0 GB	Q8_0	Comodo
285 tok/s 171–456 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	4.0 GB	Q8_0	Comodo
279 tok/s 167–446 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	4.0 GB	Q8_0	Comodo
279 tok/s 167–446 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	4.0 GB	Q8_0	Comodo
279 tok/s 167–446 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	4.0 GB	Q8_0	Comodo
279 tok/s 167–446 · bassa fiducia	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	4.0 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: RWKV Foundation,EleutherAI,Ohio State University,University of California Santa Barbara (UCSB),Wroclaw Tech (Wrocław University of Science and Technology),Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (Pazhou Lab),New York University (NYU),Harvard University,Contextual AI,University of Chinese Academy of Sciences,University of California Santa Cruz,Tsinghua University,University of Edinburgh,University of British Columbia (UBC),Pennsylvania State University
Tipo di organizzazione: Research collective,Research collective,Academia,Academia,Government,Academia,Academia,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia
Paese: Multinational, United States of America, Poland, China, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, Canada
Pubblicato: 26 September 2024
Autori: Bo Peng, Daniel Goldstein, Quentin Anthony, Alon Albalak, Eric Alcaide, Stella Biderman, Eugene Cheah, Xingjian Du, Teddy Ferdinan, Haowen Hou, Przemysław Kazienko, Kranthi Kiran GV, Jan Kocoń, Bartłomiej Koptyra, Satyapriya Krishna, Ronald McClelland Jr., Jiaju Lin, Niklas Muennighoff, Fares Obeid, Atsushi Saito, Guangyu Song, Haoqin Tu, Cahya Wirawan, Stanisław Woźniak, Ruichong Zhang, Bingchen …

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, Chat, Code generation, Translation
Formato numerico: BF16

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: 3.1B
Dati di addestramento: tokens
Dimensione del Batch: 786,432

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: 2.1 × 10²² FLOP
Come è stato stabilito: Operation counting

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 A100
Chip utilizzati: 48
Consumo energetico: 37.8 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: 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

Fonti

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

Riferimento: Eagle and Finch: RWKV with Matrix-Valued States and Dynamic Recurrence
Ultimo aggiornamento: 11 February 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono RWKV-6 (Finch) 3B

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 RWKV-6 (Finch) 3B

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 C1080

Memoria necessaria

3.3 GB

Più veloce

1,093 tok/s

RWKV-6 (Finch) 3B raggiunge un conteggio di parametri di 3.1B. 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: 818.

Il punto di ingresso è Tesla C1080, con una capacità di memoria di 4 GB, eseguendolo a una compressione di Q6_K e producendo circa 17.3 token al secondo

Il risultato più rapido proviene da B200, generando approssimativamente 1,093 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Cosa è questo modello

RWKV-6 (Finch) 3B è stato pubblicato da RWKV Foundation,EleutherAI,Ohio State University,University of California Santa Barbara (UCSB),Wroclaw Tech (Wrocław University of Science and Technology),Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (Pazhou Lab),New York University (NYU),Harvard University,Contextual AI,University of Chinese Academy of Sciences,University of California Santa Cruz,Tsinghua University,University of Edinburgh,University of British Columbia (UBC),Pennsylvania State University, nel paese registrato come Multinational, durante September 2024. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come research collective,Research collective,Academia,Academia,Government,Academia,Academia,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia.

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

I pesi sono pubblicati, quindi possono essere scaricati e eseguiti sul proprio hardware indefinitamente, offline, senza un account associato.

Cosa decide la velocità

Su ogni CARD che può eseguirlo, il centro della gamma si trova a 34.7 token al secondo. Producendo testo più veloce della maggior parte delle persone che lo leggono. 779 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.

La sua architettura interna non è in archivio, quindi la memoria è approssimata dal conteggio dei parametri e contrassegnata di conseguenza. Aspettatevi che la cifra reale differisca, soprattutto con contesti lunghi.

Addestramento e provenienza

Il run di addestramento ha consumato circa 2.1 × 10²² FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per RWKV-6 (Finch) 3B

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

Leggi prima il numero di VRAM

Ogni card qui è stata controllata contro RWKV-6 (Finch) 3B, avere bisogno di circa 3.3 GB a una compressione di Q6_K. Quella cifra, non le prestazioni di punta di una CARD, è ciò che decide se può essere eseguita.
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 RWKV-6 (Finch) 3B.
03

Decidi quanto spazio di compressione accetterai

La colonna di quantizzazione varia a seconda della scheda, perché una scheda più grande contiene una copia più precisa., raggiungendo una compressione di Q6_K 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 throughput piuttosto che per specifiche.

Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per RWKV-6 (Finch) 3B. 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 1,093 tok/s
05

Leggi l'ultima colonna di fit

Una vestibilità stretta funziona, ma non lascia nulla in più per una conversazione più lunga, nel caso di RWKV-6 (Finch) 3B. 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 RWKV-6 (Finch) 3B.

Risposte

RWKV-6 (Finch) 3B — domande comuni

RWKV-6 (Finch) 3B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 3.1B. 3.10×10^9. 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.

RWKV-6 (Finch) 3B— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da RWKV Foundation,EleutherAI,Ohio State University,University of California Santa Barbara (UCSB),Wroclaw Tech (Wrocław University of Science and Technology),Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (Pazhou Lab),New York University (NYU),Harvard University,Contextual AI,University of Chinese Academy of Sciences,University of California Santa Cruz,Tsinghua University,University of Edinburgh,University of British Columbia (UBC),Pennsylvania State University, basato su Multinational, un'organizzazione categorizzata come research collective,Research collective,Academia,Academia,Government,Academia,Academia,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia.

RWKV-6 (Finch) 3B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in September 2024. 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.

RWKV-6 (Finch) 3B— A cosa serve?

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

RWKV-6 (Finch) 3B— 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.

RWKV-6 (Finch) 3B— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 2.1 × 10²² FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100. 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.

RWKV-6 (Finch) 3B— 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. Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

RWKV-6 (Finch) 3B— 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: 818. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

RWKV-6 (Finch) 3B— 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: 2. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

RWKV-6 (Finch) 3B— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Vengono calcolati dalle specifiche piuttosto che misurati, e ognuno ha un intervallo. Un esempio: 656–1,749 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.

RWKV-6 (Finch) 3B— 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 Q6_K utilizzando circa 3.3 GB, e produce approssimativamente 17.3 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 818.

RWKV-6 (Finch) 3B— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 1,093 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: 779.

RWKV-6 (Finch) 3B— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 3.3 GB a una compressione di Q6_K, 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.

RWKV-6 (Finch) 3B— 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 4.0 GB e generando approssimativamente 204 token al secondo. Il fit è comodo.

RWKV-6 (Finch) 3B— 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 4.0 GB e generando approssimativamente 125 token al secondo. Il fit è comodo.

RWKV-6 (Finch) 3B— 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 4.0 GB e generando approssimativamente 154 token al secondo. Il fit è comodo.

RWKV-6 (Finch) 3B— 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 4.0 GB e generando approssimativamente 183 token al secondo. Il fit è comodo.

RWKV-6 (Finch) 3B— 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.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 11 February 2026

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.

Tutti i modelli AI