CRYSTALCODER TPS-rekenmachine

Open gewichten Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI),Petuum,University of Southern California,Carnegie Mellon University (CMU),University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC),University of California San Diego,LLM360 6.7B parameters December 2023

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 · IQ4_XS · 27.4 tok/s

Snelste kaart

B200

506 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien CRYSTALCODER?

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
506 tok/s 303–809 · lage vertrouwen	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	7.9 GB	Q8_0	Comfortabel
506 tok/s 303–809 · lage vertrouwen	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	7.9 GB	Q8_0	Comfortabel
404 tok/s 242–646 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	7.9 GB	Q8_0	Comfortabel
404 tok/s 242–646 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	7.9 GB	Q8_0	Comfortabel
323 tok/s 194–517 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	7.9 GB	Q8_0	Comfortabel
309 tok/s 185–495 · lage vertrouwen	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	7.9 GB	Q8_0	Comfortabel
309 tok/s 185–495 · lage vertrouwen	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	7.9 GB	Q8_0	Comfortabel
296 tok/s 178–473 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	7.9 GB	Q8_0	Comfortabel
263 tok/s 158–420 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	7.9 GB	Q8_0	Comfortabel
263 tok/s 158–420 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	7.9 GB	Q8_0	Comfortabel
263 tok/s 158–420 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	7.9 GB	Q8_0	Comfortabel
249 tok/s 149–399 · lage vertrouwen	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	7.9 GB	Q8_0	Comfortabel
212 tok/s 127–340 · lage vertrouwen	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	7.9 GB	Q8_0	Comfortabel
212 tok/s 127–340 · lage vertrouwen	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	7.9 GB	Q8_0	Comfortabel
212 tok/s 127–340 · lage vertrouwen	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	7.9 GB	Q8_0	Comfortabel
212 tok/s 127–340 · lage vertrouwen	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	7.9 GB	Q8_0	Comfortabel
212 tok/s 127–340 · lage vertrouwen	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	7.9 GB	Q8_0	Comfortabel
162 tok/s 97–259 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	7.9 GB	Q8_0	Comfortabel
162 tok/s 97–259 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	7.9 GB	Q8_0	Comfortabel
137 tok/s 82–219 · lage vertrouwen	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.3 GB	Q6_K	Krap
135 tok/s 81–216 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	7.9 GB	Q8_0	Comfortabel
132 tok/s 79–211 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	7.9 GB	Q8_0	Comfortabel
129 tok/s 77–206 · lage vertrouwen	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	7.9 GB	Q8_0	Comfortabel
129 tok/s 77–206 · lage vertrouwen	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	7.9 GB	Q8_0	Comfortabel
129 tok/s 77–206 · lage vertrouwen	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	7.9 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: Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI),Petuum,University of Southern California,Carnegie Mellon University (CMU),University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC),University of California San Diego,LLM360
Organisatietype: Academia,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Research collective
Land: United Arab Emirates, United States of America
Gepubliceerd: 11 December 2023
Auteurs: Zhengzhong Liu, Aurick Qiao, Willie Neiswanger, Hongyi Wang, Bowen Tan, Tianhua Tao, Junbo Li, Yuqi Wang, Suqi Sun, Omkar Pangarkar, Richard Fan, Yi Gu, Victor Miller, Yonghao Zhuang, Guowei He, Haonan Li, Fajri Koto, Liping Tang, Nikhil Ranjan, Zhiqiang Shen, Xuguang Ren, Roberto Iriondo, Cun Mu, Zhiting Hu, Mark Schulze, Preslav Nakov, Tim Baldwin, Eric P. Xing

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, Code generation

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: 6.7B
Training gegevens: 1,382,000,000,000 tokens

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: 5.6 × 10²² FLOP
Hoe het werd opgericht: Operation counting

De trainingsrun

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

Cloud leverancier: Cerebras
Datacenter: CRYSTALCODER is trained on the Cerebras Condor Galaxy 1 (CG-1), a 4 exaFLOPS, 54 million core, 64-node cloud AI supercomputer

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: Open source
Hugging Face: LLM360

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: LLM360: Towards Fully Transparent Open-Source LLMs
Laatst bijgewerkt: 28 November 2025

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien CRYSTALCODER

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 CRYSTALCODER

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 nodig is om dit model te draaien

Minimum kaart

Tesla K20c

Geheugen nodig

4.4 GB

Snelste

506 tok/s

CRYSTALCODER bereikt een parameter telling van 6.7B. 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.

De kleinste kaart die het vasthoudt is Tesla K20c, met een geheugen capaciteit van 5 GB, het draaien ervan met een compressie van IQ4_XS en produceren rond 27.4 tokens per seconde

De snelste we er voor berekenen is B200, genereren ongeveer 506 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Wat dit model is

CRYSTALCODER werd gepubliceerd door Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI),Petuum,University of Southern California,Carnegie Mellon University (CMU),University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC),University of California San Diego,LLM360, in het land geregistreerd als United Arab Emirates, tijdens December 2023. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als academia,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Research collective.

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

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 LLM360.

Wat bepaalt de snelheid

De helft van de kaarten die het vasthouden, beheren meer dan 27.3 tokens per seconde. 562 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.

Training en herkomst

Het produceren ervan vereiste een rekenkundige totaal van ongeveer 5.6 × 10²² FLOP. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.

Training verbruikte een corpus van ongeveer 1,382,000,000,000 tekstokens

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor CRYSTALCODER

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

Begin met wat het eigenlijk nodig heeft, namelijk de vereiste van CRYSTALCODER, ongeveer nodig 4.4 GB bij een compressie van IQ4_XS. 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. CRYSTALCODER.
03

Kies hoe ver je het wilt comprimeren

Elke kaart draait de minst-gecomprimeerde kopie die hij kan vasthouden., bereiken van een compressie van IQ4_XS 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

De snelheid volgorde is effectief een volgorde op basis van GPU VRAM. CRYSTALCODER. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 506 tok/s
05

Lees de passen kolom laatst

Een strakke pasvorm draait, maar laat niets over voor een langer gesprek, in het geval van CRYSTALCODER. 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

Elke kaartpagina herhaalt deze scan voor elk model dat we hebben, en beantwoordt waarvoor de hardware verder goed is naast CRYSTALCODER.

Antwoorden

CRYSTALCODER — veelgestelde vragen

CRYSTALCODER— 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 7.9 GB en genereren ongeveer 57.7 tokens per second. De fit is comfortabel.

CRYSTALCODER— 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 7.9 GB en genereren ongeveer 71.4 tokens per second. De fit is comfortabel.

CRYSTALCODER— 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 7.9 GB en genereren ongeveer 84.7 tokens per second. De fit is comfortabel.

CRYSTALCODER— 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.

CRYSTALCODER— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 6.7B. 6.7B We used the exact same model architecture as LLaMA 7B. 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.

CRYSTALCODER— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI),Petuum,University of Southern California,Carnegie Mellon University (CMU),University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC),University of California San Diego,LLM360, gebaseerd op United Arab Emirates, een organisatie geclassificeerd als academia,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Research collective.

CRYSTALCODER— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in December 2023. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

CRYSTALCODER— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/generation, Question answering, Code generation. Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.

CRYSTALCODER— waar kan ik het downloaden?

Zijn gewichten zijn gepubliceerd op Hugging Face, onder de organisatie LLM360. Wij hosten geen modelbestanden - deze site berekent welke hardware nodig is om ze te draaien.

CRYSTALCODER— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?

Training verbruikte ongeveer 5.6 × 10²² FLOP. 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.

CRYSTALCODER— 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 1.2 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

CRYSTALCODER— Zouden twee GPU's het sneller draaien?

Twee kaarten kopen geheugen in plaats van snelheid, wat alleen van belang is als één kaart het niet kan bevatten. Het aantal dat kan: 589. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

CRYSTALCODER— 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.

CRYSTALCODER— 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: 303–809 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

CRYSTALCODER— 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 IQ4_XS ongeveer 4.4 GB, en produceert ongeveer 27.4 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 589.

CRYSTALCODER— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 506 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: 562.

CRYSTALCODER— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 4.4 GB bij een compressie van IQ4_XS, 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.

CRYSTALCODER— 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 6.3 GB en genereren ongeveer 137 tokens per second. De pasvorm is krap.

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