WizardLM-2 8x22B TPS-rekenmachine

Open gewichten Microsoft 141B parameters April 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

37 kaarten die het kunnen draaien

818 kaarten die we hebben specificaties voor

Kleinste kaart die past

A100 SXM4 80 GB

80 GB · Q3_K_M · 16.5 tok/s

Snelste kaart

H100 NVL 94 GB

29.1 tok/s · 94 GB

Welke GPU's kunnen draaien WizardLM-2 8x22B?

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

37 kaarten passen

Berekenen

					Heeft	Kwantificatie	Past
29.1 tok/s 17–47 · lage vertrouwen	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	77.8 GB	IQ4_XS	Krap
27.4 tok/s 16–44 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	102.4 GB	Q5_K_M	Krap
27.2 tok/s 16–44 · lage vertrouwen	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	69.6 GB	Q3_K_M	Krap
27.2 tok/s 16–44 · lage vertrouwen	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	69.6 GB	Q3_K_M	Krap
24.8 tok/s 15–40 · lage vertrouwen	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	77.8 GB	IQ4_XS	Krap
24.0 tok/s 14–38 · lage vertrouwen	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	151.7 GB	Q8_0	Krap
24.0 tok/s 14–38 · lage vertrouwen	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	151.7 GB	Q8_0	Comfortabel
23.3 tok/s 14–37 · lage vertrouwen	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	86.0 GB	Q4_K_M	Krap
23.3 tok/s 14–37 · lage vertrouwen	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	86.0 GB	Q4_K_M	Krap
22.3 tok/s 13–36 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	102.4 GB	Q5_K_M	Krap
21.3 tok/s 13–34 · lage vertrouwen	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	118.8 GB	Q6_K	Krap
21.3 tok/s 13–34 · lage vertrouwen	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	118.8 GB	Q6_K	Krap
19.2 tok/s 12–31 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	151.7 GB	Q8_0	Comfortabel
19.2 tok/s 12–31 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	151.7 GB	Q8_0	Comfortabel
16.5 tok/s 10–26 · lage vertrouwen	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	69.6 GB	Q3_K_M	Krap
16.5 tok/s 10–26 · lage vertrouwen	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	69.6 GB	Q3_K_M	Krap
16.5 tok/s 10–26 · lage vertrouwen	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	69.6 GB	Q3_K_M	Krap
16.5 tok/s 10–26 · lage vertrouwen	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	69.6 GB	Q3_K_M	Krap
16.5 tok/s 10–26 · lage vertrouwen	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	69.6 GB	Q3_K_M	Krap
16.5 tok/s 10–26 · lage vertrouwen	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	69.6 GB	Q3_K_M	Krap
15.7 tok/s 9–25 · lage vertrouwen	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	69.6 GB	Q3_K_M	Krap
15.7 tok/s 9–25 · lage vertrouwen	A800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Nov 2022	69.6 GB	Q3_K_M	Krap
14.1 tok/s 8–22 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	151.7 GB	Q8_0	Comfortabel
13.7 tok/s 8–22 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	102.4 GB	Q5_K_M	Krap
13.7 tok/s 8–22 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	102.4 GB	Q5_K_M	Krap

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: Microsoft
Organisatietype: Industry
Land: United States of America
Gepubliceerd: 15 April 2024

Wat het doet

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

Domein: Language
Taak: Language modeling/generation, Question answering
Basis model: Mixtral 8x22B

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: 141B
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 (unrestricted)
Training code: Unreleased
Hugging Face: alpindale

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.

Laatst bijgewerkt: 28 November 2025

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien WizardLM-2 8x22B

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 WizardLM-2 8x22B

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

Wat je nodig hebt om het te draaien

Minimum kaart

A100 SXM4 80 GB

Geheugen nodig

69.6 GB

Snelste

29.1 tok/s

WizardLM-2 8x22B bereikt een parameter telling van 141B. Dat plaatst het boven consumentenharde, in het bereik waar een kaart hiervoor wordt gekocht in plaats van ervoor te worden hergebruikt. Het aantal kaarten dat we volgen die het kunnen vasthouden: 37.

De minste hardware die werkt is A100 SXM4 80 GB, met een geheugen capaciteit van 80 GB, het draaien ervan met een compressie van Q3_K_M en produceren rond 16.5 tokens per seconde

De snelste resultaten komen van H100 NVL 94 GB, genereren ongeveer 29.1 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 3,940 GB/s.

Waar het vandaan kwam

WizardLM-2 8x22B werd gepubliceerd door Microsoft, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens April 2024. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry.

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling/generation, Question answering.

In plaats van vanaf nul te worden getraind, is het afgeleid van Mixtral 8x22B. Dat is de gebruikelijke manier waarop een gespecialiseerd model wordt geproduceerd.

Omdat de gewichten zijn vrijgegeven, hangt niets over het uitvoeren ervan af van een leverancier die beschikbaar blijft — het is van jou zodra het is gedownload. Op Hugging Face is het gepubliceerd onder de organisatie alpindale.

Begrijpen van de snelheden

De mediaanresultaat is rond 16.5 tokens per second. Outright de leessnelheid overschrijden. 35 van hen

Elke gewicht participeert in elke token hier, dus bandbreedte is het hele verhaal: de ranking hieronder is effectief een ranking van geheugendoorvoer.

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 WizardLM-2 8x22B

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

Lees eerst de geheugenfiguur

De tabel vermeldt elke kaart die in staat is om te bevatten. WizardLM-2 8x22B, ongeveer nodig 69.6 GB bij een compressie van Q3_K_M. De capaciteit is de poort — een GPU-kaart houdt het of het houdt het niet.
02

Stem de context af op uw werkelijke gebruik

Stel de context in op wat je daadwerkelijk gaat gebruiken. De cache groeit met het gesprek, en het is de gebruikelijke reden dat een CARD die in eerste instantie prima leek, niet meer past. WizardLM-2 8x22B.
03

Stel een kwaliteitsvloer in

Elke kaart draait de minst-gecomprimeerde kopie die hij kan vasthouden., 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

Sorteer op snelheid

De snelheid volgorde is effectief een volgorde op basis van GPU VRAM. WizardLM-2 8x22B. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is H100 NVL 94 GB, bij 29.1 tok/s
05

Lees de passen kolom laatst

Een strakke pasvorm draait, maar laat niets over voor een langer gesprek, in het geval van WizardLM-2 8x22B. 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

Open de kaart die je hebt gekozen.

Elke kaartnaam linkt naar zijn eigen pagina, die dezelfde berekening door het hele modelcatalogus uitvoert. Een kaart wordt meestal gekocht voor meer dan één model, dus het is de moeite waard om te kijken voordat je koopt voor WizardLM-2 8x22B.

Antwoorden

WizardLM-2 8x22B — veelgestelde vragen

WizardLM-2 8x22B— wanneer is het uitgebracht?

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

WizardLM-2 8x22B— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/generation, Question answering. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.

WizardLM-2 8x22B— waar kan ik het downloaden?

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

WizardLM-2 8x22B— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?

Het kan worden opgesplitst tussen de GPU-kaart en systeemgeheugen, maar het genereert op die manier pijnlijk traag. De dichtstbijzijnde miscalculatie die we berekenen, komt tekort met 21.2 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

WizardLM-2 8x22B— Zouden twee GPU's het sneller draaien?

Capaciteit voegt samen over kaarten; doorvoer niet. Het aantal kaarten dat het al op zichzelf vasthoudt: 37. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

WizardLM-2 8x22B— 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: 6. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

WizardLM-2 8x22B— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Dit zijn schattingen met echte foutmarges, en elk van hen zou redelijkerwijs ergens binnen zijn gepubliceerde bereik kunnen vallen, afhankelijk van welke runtime je gebruikt. Het snelste resultaat hier: 17–47 tok/s op H100 NVL 94 GB. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

WizardLM-2 8x22B— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is A100 SXM4 80 GB, met een geheugen capaciteit van 80 GB. Het draait het model op een compressie van Q3_K_M ongeveer 69.6 GB, en produceert ongeveer 16.5 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 37.

WizardLM-2 8x22B— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is H100 NVL 94 GB, ongeveer 29.1 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: 35.

WizardLM-2 8x22B— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 69.6 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.

WizardLM-2 8x22B— 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.

WizardLM-2 8x22B— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 141B. Parameters: 141B. 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.

WizardLM-2 8x22B— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Microsoft, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.

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