Shuka-1 TPS-rekenmachine

Open gewichten Sarvam 9.6B parameters August 2024

Elke kaart hieronder wordt beoordeeld op basis van dit model met de contextlengte en minimale kwaliteit die je kiest. Snelheid is een schatting voor een enkele aanvraag, berekend op basis van de geheugendoorvoer van de kaart en de grootte van het model eenmaal gecomprimeerd..

Bereken voor dit model

582 kaarten die het kunnen draaien

818 kaarten die we hebben specificaties voor

Kleinste kaart die past

Quadro 6000

6 GB · Q3_K_M · 14.6 tok/s

Snelste kaart

B200

354 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien Shuka-1?

Stel de invoer in, lees het antwoord

Contextlengte tokens

Een langere conversatie heeft meer geheugen nodig, wat dit model van kleinere kaarten kan duwen..

Minimale kwaliteit

Verbergt kaarten die alleen in het model passen door het onder dit punt te comprimeren.

Zoek kaarten

Kaartgeheugen

Toon ook kaarten die het niet kunnen draaien

582 kaarten passen

Berekenen

					Heeft	Kwantificatie	Past
354 tok/s 213–567 · lage vertrouwen	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	10.9 GB	Q8_0	Comfortabel
354 tok/s 213–567 · lage vertrouwen	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	10.9 GB	Q8_0	Comfortabel
283 tok/s 170–453 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	10.9 GB	Q8_0	Comfortabel
283 tok/s 170–453 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	10.9 GB	Q8_0	Comfortabel
226 tok/s 136–362 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	10.9 GB	Q8_0	Comfortabel
217 tok/s 130–347 · lage vertrouwen	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	10.9 GB	Q8_0	Comfortabel
217 tok/s 130–347 · lage vertrouwen	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	10.9 GB	Q8_0	Comfortabel
207 tok/s 124–332 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	10.9 GB	Q8_0	Comfortabel
184 tok/s 110–294 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.9 GB	Q8_0	Comfortabel
184 tok/s 110–294 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.9 GB	Q8_0	Comfortabel
184 tok/s 110–294 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.9 GB	Q8_0	Comfortabel
175 tok/s 105–279 · lage vertrouwen	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	10.9 GB	Q8_0	Comfortabel
152 tok/s 91–244 · lage vertrouwen	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.5 GB	Q4_K_M	Krap
149 tok/s 89–238 · lage vertrouwen	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.9 GB	Q8_0	Comfortabel
149 tok/s 89–238 · lage vertrouwen	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	10.9 GB	Q8_0	Comfortabel
149 tok/s 89–238 · lage vertrouwen	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.9 GB	Q8_0	Comfortabel
149 tok/s 89–238 · lage vertrouwen	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.9 GB	Q8_0	Comfortabel
149 tok/s 89–238 · lage vertrouwen	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.9 GB	Q8_0	Comfortabel
113 tok/s 68–181 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	10.9 GB	Q8_0	Comfortabel
113 tok/s 68–181 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	10.9 GB	Q8_0	Comfortabel
100 tok/s 60–161 · lage vertrouwen	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.7 GB	Q6_K	Krap
94.5 tok/s 57–151 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	10.9 GB	Q8_0	Comfortabel
92.4 tok/s 55–148 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	10.9 GB	Q8_0	Comfortabel
90.4 tok/s 54–145 · lage vertrouwen	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	10.9 GB	Q8_0	Comfortabel
90.4 tok/s 54–145 · lage vertrouwen	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	10.9 GB	Q8_0	Comfortabel

Snelheden zijn schattingen voor een enkele aanvraag — één gesprek tegelijk — berekend vanuit geheugendebandbreedte, modelgrootte en kwantisatie. De werkelijke doorvoer varieert met de inferentietijd en de versie ervan. Cijfers gepubliceerd door hardwareleveranciers meten veel gelijktijdige aanvragen en zijn veel hoger.

Op record

Volledige specificatie

Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..

Oorsprong

Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.

Organisatie: Sarvam
Organisatietype: Industry
Land: India
Gepubliceerd: 30 August 2024

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.

Domein: Speech
Taak: Speech recognition (ASR), Speech-to-text
Basis model: Saaras v1,Llama 3-8B

Grootte

Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.

parameters: 9.6B
Training gegevens: tokens

Beschikbaarheid

Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.

Gewichten: Open — downloadable
Toegang tot model: Open weights (restricted use)
Training code: Unreleased
Hugging Face: sarvamai

Hoe het is geclassificeerd

Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.

Record vertrouwen: Confident

Bronnen

Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.

Referentie: Shuka v1: Revolutionizing Audio Understanding for Indic Languages
Laatst bijgewerkt: 28 November 2025

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien Shuka-1

Gerangschikt op geschatte tokens per seconde, nieuwste kaart eerst waar snelheden gelijk zijn. Omdat generatie gebonden is aan geheugensnelheid, volgt deze ordening de snelheid in plaats van een gamebenchmark..

De kleinste GPU's die nog steeds draaien Shuka-1

De goedkoopste route erin, op basis van geheugencapaciteit. Een krappe pasvorm draait het model maar laat niets over voor een langer gesprek..

Wat de cijfers betekenen

De hardwarekant

Minimum kaart

Quadro 6000

Geheugen nodig

5.4 GB

Snelste

354 tok/s

Shuka-1 bereikt een parameter telling van 9.6B. Dat is klein genoeg zodat hardware zelden de obstakel is, inclusief op kaarten van enkele jaren oud. Het aantal kaarten dat we volgen die het kunnen draaien: 582.

Aan de onderkant wordt het afgehandeld door Quadro 6000, met een geheugen capaciteit van 6 GB, het draaien ervan met een compressie van Q3_K_M en produceren rond 14.6 tokens per seconde

Aan de andere kant zit B200, genereren ongeveer 354 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Achtergrond

Shuka-1 werd gepubliceerd door Sarvam, in het land geregistreerd als India, tijdens August 2024. De categorie waaronder de uitgever valt is industry.

Het werkt in het domein van Speech, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van speech recognition (ASR), Speech-to-text.

Het startpunt was een bestaand basismodel, Saaras v1,Llama 3-8B. Dat is de gebruikelijke manier waarop een gespecialiseerd model wordt geproduceerd.

De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze gedownload en onbeperkt, offline, op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd, zonder dat er een account aan verbonden is. Op Hugging Face is het gepubliceerd onder de organisatie sarvamai.

Het lezen van de doorvoercijfers

De helft van de kaarten die het vasthouden, beheren meer dan 23.0 tokens per seconde. 545 van hen

Het is een dicht model, dus elke parameter wordt gelezen voor elk token dat wordt geproduceerd. Dat maakt de snelheid bijna precies het geheugenbandbreedte bijhouden — een kaart met twee keer de bandbreedte genereert ongeveer twee keer zo snel.

Geheugen hier is geschat op basis van grootte in plaats van berekend vanuit de architectuur, die niet is vastgelegd voor dit model — de cijfers zijn indicatief eerder dan exact.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor Shuka-1

De tabel hierboven heeft elke kaart die we specificaties voor hebben al vergeleken met dit model. Het bereiken van uw antwoord kost zes stappen..

01

Begin vanuit de geheugen kolom

De tabel vermeldt elke kaart die in staat is om te bevatten. Shuka-1, ongeveer nodig 5.4 GB bij een compressie van Q3_K_M. De capaciteit is de poort — een GPU-kaart houdt het of het houdt het niet.
02

Bepaal hoe lang je gesprekken duren

Het gesprek verbruikt ook geheugen en groeit naarmate het vordert. Stel de schuifregelaar in op de lengte die je verwacht, want bij lange CONTEXT kan een KAART die korte vragen gemakkelijk afhandelt, verworpen worden door Shuka-1.
03

Kies hoe ver je het wilt comprimeren

Compressie is wat een model laat passen op kleinere kaarten, tegen een bepaalde kost in nauwkeurigheid., bereiken van een compressie van Q3_K_M op de kleinste kaart die past. Het instellen van een minimumkwaliteit laat de kaarten vallen die het alleen maar beheersen door verder te persen dan je zou willen, en houdt de vergelijking op één niveau.
04

Rangschik op doorvoer in plaats van specificatielijst

Ranking op basis van tokens per seconde volgt geheugenbandbreedte in plaats van kernaantal, voor Shuka-1. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 354 tok/s
05

Lees de passen kolom laatst

Een strakke pasvorm draait, maar laat niets over voor een langer gesprek, in het geval van Shuka-1. Comfortabel betekent dat je de context later kunt vergroten. Dat verschil is belangrijker dan een paar tokens per seconde, dus koop voor comfortabel als je dat verwacht.
06

Controleer de kaart vanaf de andere kant

Het volgen van een GPU-kaart naar zijn eigen pagina toont elk ander model dat het kan bevatten, wat de vraag is die volgt zodra je je hebt ingesteld op Shuka-1.

Antwoorden

Shuka-1 — veelgestelde vragen

Shuka-1— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 9.6B. "Our state-of-the-art, in-house, audio encoder: Saaras v1 Meta’s Llama3-8B-Instruct as the decoder The encoder and decoder are connected by a small projector with ~60M parameters.". Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.

Shuka-1— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Sarvam, gebaseerd op India, een organisatie geclassificeerd als industry.

Shuka-1— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in August 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

Shuka-1— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Speech, en wordt geregistreerd als het afhandelen van speech recognition (ASR), Speech-to-text. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.

Shuka-1— waar kan ik het downloaden?

Zijn gewichten zijn gepubliceerd op Hugging Face, onder de organisatie sarvamai. Wij hosten geen modelbestanden - deze site berekent welke hardware nodig is om ze te draaien.

Shuka-1— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?

Alleen door af te laden, wat meestal een valse economie is: het deel dat in systeemgeheugen wordt vastgehouden, houdt het hele ding tegen. De dichtstbijzijnde miscalculatie die we berekenen, komt tekort met 2.0 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

Shuka-1— Zouden twee GPU's het sneller draaien?

Capaciteit voegt samen over kaarten; doorvoer niet. Het aantal kaarten dat het al op zichzelf vasthoudt: 582. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

Shuka-1— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?

Elke kaart wordt weergegeven met de minst-gecomprimeerde kopie die hij kan bevatten. Het aantal verschillende compressieniveaus op de kaarten die het kunnen houden: 4. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

Shuka-1— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Ze worden berekend uit specificaties in plaats van gemeten, en elk heeft een bereik. Een voorbeeld: 213–567 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

Shuka-1— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is Quadro 6000, met een geheugen capaciteit van 6 GB. Het draait het model op een compressie van Q3_K_M ongeveer 5.4 GB, en produceert ongeveer 14.6 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 582.

Shuka-1— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 354 tokens per seconde; de langzaamste die het nog steeds draait haalt aanzienlijk minder. De leessnelheid is rond de tien tokens per seconde, en het aantal kaarten dat dat haalt: 545.

Shuka-1— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 5.4 GB bij een compressie van Q3_K_M, welke is wat de kleinste card die het draait gebruikt. Minder compressie heeft meer nodig: de cijfers in de memory-kolom hierboven worden opnieuw berekend voor elke card, omdat elke card de minst gecomprimeerde versie kan vasthouden.

Shuka-1— kan ik het draaien op een GPU met 8 GB?

Ja. De GPU kaart CMP 170HX 8 GB, houden 8 GB, draait het met een compressie van Q4_K_M, ongeveer 6.5 GB en genereren ongeveer 152 tokens per second. De pasvorm is krap.

Shuka-1— kan ik het draaien op een GPU met 12 GB?

Ja. De GPU kaart GeForce RTX 3080 Ti, houden 12 GB, draait het met een compressie van Q6_K, ongeveer 8.7 GB en genereren ongeveer 58.7 tokens per second. De fit is comfortabel.

Shuka-1— kan ik het draaien op een GPU met 16 GB?

Ja. De GPU kaart Tesla V100 SXM2 16 GB, houden 16 GB, draait het met een compressie van Q8_0, ongeveer 10.9 GB en genereren ongeveer 50.1 tokens per second. De fit is comfortabel.

Shuka-1— kan ik het draaien op een GPU met 24 GB?

Ja. De GPU kaart GeForce RTX 5090 D V2, houden 24 GB, draait het met een compressie van Q8_0, ongeveer 10.9 GB en genereren ongeveer 59.4 tokens per second. De fit is comfortabel.

Shuka-1— is het open-source?

De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze kunnen worden gedownload en op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd. Houd er rekening mee dat OPEN WEIGHTS niet hetzelfde is als open source in de volle zin — het zegt niets over de trainingsdata, de trainingscode of de commerciële voorwaarden die eraan zijn verbonden.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 28 November 2025

De andere richting

Van de andere kant bekijken?

Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.

Alle AI-modellen