Sailor-7B-Chat TPS-rekenmachine

Open gewichten Sea AI Lab,Singapore University of Technology & Design 7.7B 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

589 kaarten die het kunnen draaien

818 kaarten die we hebben specificaties voor

Kleinste kaart die past

Tesla K20c

5 GB · Q3_K_M · 26.2 tok/s

Snelste kaart

B200

439 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien Sailor-7B-Chat?

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

589 kaarten passen

Berekenen

					Heeft	Kwantificatie	Past
439 tok/s 263–702 · lage vertrouwen	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	9.0 GB	Q8_0	Comfortabel
439 tok/s 263–702 · lage vertrouwen	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	9.0 GB	Q8_0	Comfortabel
350 tok/s 210–561 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.0 GB	Q8_0	Comfortabel
350 tok/s 210–561 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.0 GB	Q8_0	Comfortabel
280 tok/s 168–448 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	9.0 GB	Q8_0	Comfortabel
268 tok/s 161–429 · lage vertrouwen	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.0 GB	Q8_0	Comfortabel
268 tok/s 161–429 · lage vertrouwen	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.0 GB	Q8_0	Comfortabel
257 tok/s 154–411 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	9.0 GB	Q8_0	Comfortabel
228 tok/s 137–365 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.0 GB	Q8_0	Comfortabel
228 tok/s 137–365 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.0 GB	Q8_0	Comfortabel
228 tok/s 137–365 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.0 GB	Q8_0	Comfortabel
216 tok/s 130–346 · lage vertrouwen	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	9.0 GB	Q8_0	Comfortabel
184 tok/s 111–295 · lage vertrouwen	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.0 GB	Q8_0	Comfortabel
184 tok/s 111–295 · lage vertrouwen	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	9.0 GB	Q8_0	Comfortabel
184 tok/s 111–295 · lage vertrouwen	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.0 GB	Q8_0	Comfortabel
184 tok/s 111–295 · lage vertrouwen	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.0 GB	Q8_0	Comfortabel
184 tok/s 111–295 · lage vertrouwen	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.0 GB	Q8_0	Comfortabel
140 tok/s 84–225 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.0 GB	Q8_0	Comfortabel
140 tok/s 84–225 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.0 GB	Q8_0	Comfortabel
119 tok/s 71–190 · lage vertrouwen	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.2 GB	Q6_K	Krap
117 tok/s 70–187 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	9.0 GB	Q8_0	Comfortabel
114 tok/s 69–183 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	9.0 GB	Q8_0	Comfortabel
112 tok/s 67–179 · lage vertrouwen	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	9.0 GB	Q8_0	Comfortabel
112 tok/s 67–179 · lage vertrouwen	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	9.0 GB	Q8_0	Comfortabel
112 tok/s 67–179 · lage vertrouwen	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	9.0 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: Sea AI Lab,Singapore University of Technology & Design
Organisatietype: Academia
Land: Singapore
Gepubliceerd: 4 April 2024
Auteurs: Longxu Dou, Qian Liu, Guangtao Zeng, Jia Guo, Jiahui Zhou, Wei Lu, Min Lin

Wat het doet

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

Domein: Language
Taak: Chat
Basis model: Qwen1.5-7B

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: 7.7B
Training gegevens: tokens
Epochs: 1
Batchgrootte: 4,000,000

Training rekenen

De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.

Training rekenen: 1.8 × 10²³ FLOP

De trainingsrun

Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.

Training hardware: NVIDIA A100 SXM4 40 GB
Gebruikte chips: 64
Stroomverbruik: 50.6 kW

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: sail

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.

Waarschijnlijk boven de 10²³ FLOP: Yes
Record vertrouwen: Confident

Bronnen

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

Referentie: Sailor: Open Language Models for South-East Asia
Laatst bijgewerkt: 28 November 2025

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien Sailor-7B-Chat

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 Sailor-7B-Chat

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

Tesla K20c

Geheugen nodig

4.5 GB

Snelste

439 tok/s

Sailor-7B-Chat bereikt een parameter telling van 7.7B. 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: 589.

Aan de onderkant wordt het afgehandeld door Tesla K20c, met een geheugen capaciteit van 5 GB, het draaien ervan met een compressie van Q3_K_M en produceren rond 26.2 tokens per seconde

De snelste resultaten komen van B200, genereren ongeveer 439 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Achtergrond

Sailor-7B-Chat werd gepubliceerd door Sea AI Lab,Singapore University of Technology & Design, in het land geregistreerd als Singapore, tijdens April 2024. De publicerende organisatie is geclassificeerd als academia.

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van chat.

Het startpunt was een bestaand basismodel, Qwen1.5-7B. Dat is de gebruikelijke manier waarop een gespecialiseerd model wordt geproduceerd.

Het feit dat de gewichten open zijn, is wat deze pagina in de calculator plaatst in plaats van alleen in de catalogus: het is een model dat je daadwerkelijk kunt vasthouden. Op Hugging Face is het gepubliceerd onder de organisatie sail.

Het lezen van de doorvoercijfers

De mediaanresultaat is rond 23.7 tokens per second. Outright de leessnelheid overschrijden. 546 van hen

Doordat het dicht is, leest het alles per token, wat de reden is waarom de volgorde op snelheid hieronder zo nauwkeurig de volgorde op geheugendebandbreedte volgt.

Zonder de aandachtlay-out op record, is de geheugen kolom een benadering. Het is dicht genoeg om hardware te kiezen, en het minst betrouwbaar bij lange context.

Hoe het getraind werd

Training kostte een rekensbudget van ongeveer 1.8 × 10²³ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA A100 SXM4 40 GB. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor Sailor-7B-Chat

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

Elke kaart hier is gecontroleerd op Sailor-7B-Chat, ongeveer nodig 4.5 GB bij een compressie van Q3_K_M. Geen hoeveelheid verwerkingskracht compenseert een kaart die het niet kan vasthouden.
02

Stel de contextlengte in waarmee je gaat werken

Langere gesprekken kosten geheugen bovenop wat de gewichten nodig hebben. Verplaats de schuifregelaar naar je echte werklengte voordat je een rij vertrouwt voor Sailor-7B-Chat.
03

Stel een kwaliteitsvloer in

De kwantisatiekolom varieert per CARD, omdat een grotere CARD een nauwkeuriger kopie vasthoudt., 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

Vergelijk tokens per seconde, niet specificaties

De snelheid volgorde is effectief een volgorde op basis van GPU VRAM. Sailor-7B-Chat. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 439 tok/s
05

Lees de passen kolom laatst

Strak betekent dat het laadt en werkt zonder ruimte om de context later te verhogen, in het geval van Sailor-7B-Chat. 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 Sailor-7B-Chat.

Antwoorden

Sailor-7B-Chat — veelgestelde vragen

Sailor-7B-Chat— waar kan ik het downloaden?

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

Sailor-7B-Chat— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?

Training verbruikte ongeveer 1.8 × 10²³ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA A100 SXM4 40 GB. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.

Sailor-7B-Chat— 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 1.8 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

Sailor-7B-Chat— Zouden twee GPU's het sneller draaien?

Een tweede kaart verdubbelt ruwweg het beschikbare geheugen, maar niet de generatie snelheid. Het aantal dat al in staat is om het alleen te draaien: 589. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

Sailor-7B-Chat— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?

Omdat de capaciteit varieert, varieert ook hoe hard het moet worden samengedrukt. Het aantal onderscheidende niveaus in de bovenstaande tabel: 4. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

Sailor-7B-Chat— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Elke waarde is afgeleid van het geheugenbandbreedte en de modelgrootte, niet geverifieerd, wat de reden is dat elke waarde als een bereik in plaats van een enkel getal wordt gepubliceerd. Eén voorbeeld: 263–702 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

Sailor-7B-Chat— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is Tesla K20c, met een geheugen capaciteit van 5 GB. Het draait het model op een compressie van Q3_K_M ongeveer 4.5 GB, en produceert ongeveer 26.2 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 589.

Sailor-7B-Chat— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 439 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: 546.

Sailor-7B-Chat— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 4.5 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.

Sailor-7B-Chat— 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 Q6_K, ongeveer 7.2 GB en genereren ongeveer 119 tokens per second. De pasvorm is krap.

Sailor-7B-Chat— 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 Q8_0, ongeveer 9.0 GB en genereren ongeveer 50.1 tokens per second. De fit is comfortabel.

Sailor-7B-Chat— 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 9.0 GB en genereren ongeveer 62.0 tokens per second. De fit is comfortabel.

Sailor-7B-Chat— 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 9.0 GB en genereren ongeveer 73.5 tokens per second. De fit is comfortabel.

Sailor-7B-Chat— 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.

Sailor-7B-Chat— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 7.7B. https://huggingface.co/sail/Sailor-7B-Chat. 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.

Sailor-7B-Chat— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Sea AI Lab,Singapore University of Technology & Design, gebaseerd op Singapore, een organisatie geclassificeerd als academia.

Sailor-7B-Chat— 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.

Sailor-7B-Chat— waarvoor wordt het gebruikt?

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

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