StableLM - Zephyr 3B TPS-rekenmachine
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
818 kaarten die we hebben specificaties voor
Kleinste kaart die past
Tesla C1080
4 GB · Q6_K · 17.9 tok/s
Snelste kaart
B200
1,129 tok/s · 180 GB
Welke GPU's kunnen draaien StableLM - Zephyr 3B?
Stel de invoer in, lees het antwoord
Een langere conversatie heeft meer geheugen nodig, wat dit model van kleinere kaarten kan duwen..
Verbergt kaarten die alleen in het model passen door het onder dit punt te comprimeren.
818 kaarten passen
Berekenen| Heeft | Kwantificatie | Past | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
1,129
tok/s
678–1,807 · lage vertrouwen |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 3.9 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
1,129
tok/s
678–1,807 · lage vertrouwen |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 3.9 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
902
tok/s
541–1,443 · lage vertrouwen |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 3.9 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
902
tok/s
541–1,443 · lage vertrouwen |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 3.9 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
721
tok/s
433–1,154 · lage vertrouwen |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
690
tok/s
414–1,105 · lage vertrouwen |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 3.9 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
690
tok/s
414–1,105 · lage vertrouwen |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 3.9 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
661
tok/s
396–1,057 · lage vertrouwen |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 3.9 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
586
tok/s
352–938 · lage vertrouwen |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
586
tok/s
352–938 · lage vertrouwen |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
586
tok/s
352–938 · lage vertrouwen |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
556
tok/s
334–890 · lage vertrouwen |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
474
tok/s
285–759 · lage vertrouwen |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
474
tok/s
285–759 · lage vertrouwen |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 3.9 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
474
tok/s
285–759 · lage vertrouwen |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
474
tok/s
285–759 · lage vertrouwen |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
474
tok/s
285–759 · lage vertrouwen |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
361
tok/s
217–578 · lage vertrouwen |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 3.9 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
361
tok/s
217–578 · lage vertrouwen |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 3.9 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
301
tok/s
181–482 · lage vertrouwen |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
295
tok/s
177–471 · lage vertrouwen |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
288
tok/s
173–461 · lage vertrouwen |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 3.9 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
288
tok/s
173–461 · lage vertrouwen |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 3.9 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
288
tok/s
173–461 · lage vertrouwen |
A800 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Aug 2022 | 3.9 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
288
tok/s
173–461 · lage vertrouwen |
H100 CNX NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Mar 2023 | 3.9 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
- Stability AI
- Organisatietype
- Industry
- Land
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Gepubliceerd
- 7 December 2023
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
- StableLM-3B-4E1T
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
- 3B
- Training gegevens
- tokens
3B
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 80 GB
- Gebruikte chips
- 8
- Stroomverbruik
- 6.3 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 (restricted use)
- Hugging Face
- stabilityai
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
- Introducing Stable LM Zephyr 3B: A New Addition to Stable LM, Bringing Powerful LLM Assistants to Edge Devices
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
De extremen
De tien snelste GPU's die draaien StableLM - Zephyr 3B
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..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 1,129 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 1,129 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 902 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 902 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 721 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 690 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 690 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 661 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 586 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 586 tok/s
De kleinste GPU's die nog steeds draaien StableLM - Zephyr 3B
De goedkoopste route erin, op basis van geheugencapaciteit. Een krappe pasvorm draait het model maar laat niets over voor een langer gesprek..
- 01 GeForce RTX 4010 4 GB · Heeft 3.2 GB · Q6_K · Krap 19.7 tok/s
- 02 RTX A400 4 GB · Heeft 3.2 GB · Q6_K · Krap 19.7 tok/s
- 03 RTX 500 Mobile Ada Generation 4 GB · Heeft 3.2 GB · Q6_K · Krap 26.3 tok/s
- 04 GeForce RTX 3050 A Mobile 4 GB · Heeft 3.2 GB · Q6_K · Krap 39.4 tok/s
- 05 Jetson Orin Nano 4 GB 4 GB · Heeft 3.2 GB · Q6_K · Krap 7.0 tok/s
- 06 Radeon RX 6450M 4 GB · Heeft 3.2 GB · Q6_K · Krap 20.5 tok/s
- 07 Radeon RX 6550M 4 GB · Heeft 3.2 GB · Q6_K · Krap 23.0 tok/s
- 08 Radeon RX 6550S 4 GB · Heeft 3.2 GB · Q6_K · Krap 20.5 tok/s
- 09 Arc A310 4 GB · Heeft 3.2 GB · Q6_K · Krap 16.5 tok/s
- 10 Arc Pro A30M 4 GB · Heeft 3.2 GB · Q6_K · Krap 17.1 tok/s
Wat de cijfers betekenen
Wat je nodig hebt om het te draaien
Minimum kaart
Tesla C1080
Geheugen nodig
3.2 GB
Snelste
1,129 tok/s
StableLM - Zephyr 3B bereikt een parameter telling van 3B. 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: 818.
De minste hardware die werkt is Tesla C1080, met een geheugen capaciteit van 4 GB, het draaien ervan met een compressie van Q6_K en produceren rond 17.9 tokens per seconde
De snelste we er voor berekenen is B200, genereren ongeveer 1,129 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.
Waar het vandaan kwam
StableLM - Zephyr 3B werd gepubliceerd door Stability AI, in het land geregistreerd als United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, tijdens December 2023. De categorie waaronder de uitgever valt is 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 StableLM-3B-4E1T. Dat is de gebruikelijke manier waarop een gespecialiseerd model wordt geproduceerd.
Gepubliceerde gewichten betekenen dat het model op jouw machine draait in plaats van op die van iemand anders, wat de hardwarevraag hieronder op enige manier beantwoordbaar maakt. Op Hugging Face is het gepubliceerd onder de organisatie stabilityai.
Begrijpen van de snelheden
Over elke kaart die het kan draaien, ligt het midden van het bereik op 35.8 tokens per second. Outright de leessnelheid overschrijden. 780 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.
De interne architectuur is niet gedocumenteerd, dus het geheugen wordt geschat op basis van het aantal parameters en dienovereenkomstig gemarkeerd. Verwacht dat de werkelijke waarde verschilt, vooral bij lange context.
Stap voor stap
Hoe een GPU te kiezen voor StableLM - Zephyr 3B
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
Controleer wat het nodig heeft voordat iets anders.
De tabel vermeldt elke kaart die in staat is om te bevatten. StableLM - Zephyr 3B, ongeveer nodig 3.2 GB bij een compressie van Q6_K. Die figuur, niet de hoofdtitelprestaties van een kaart, is wat bepaalt of het draait.
-
02
Stel de contextlengte in waarmee je gaat werken
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. StableLM - Zephyr 3B.
-
03
Kies hoe ver je het wilt comprimeren
Elke kaart draait de minst-gecomprimeerde kopie die hij kan vasthouden., bereiken van een compressie van Q6_K 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
Ranking op basis van tokens per seconde volgt geheugenbandbreedte in plaats van kernaantal, voor StableLM - Zephyr 3B. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 1,129 tok/s
-
05
Lees de passen kolom laatst
De fit-kolom scheidt kaarten die het net halen van die met ruimte over, in het geval van StableLM - Zephyr 3B. 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
Zie wat die kaart nog meer draait
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 StableLM - Zephyr 3B.
Antwoorden
StableLM - Zephyr 3B — veelgestelde vragen
StableLM - Zephyr 3B— 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: 678–1,807 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.
StableLM - Zephyr 3B— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is Tesla C1080, met een geheugen capaciteit van 4 GB. Het draait het model op een compressie van Q6_K ongeveer 3.2 GB, en produceert ongeveer 17.9 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 818.
StableLM - Zephyr 3B— hoe snel is het op een GPU?
Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 1,129 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: 780.
StableLM - Zephyr 3B— hoeveel VRAM heeft het nodig?
Het heeft ongeveer 3.2 GB bij een compressie van Q6_K, 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.
StableLM - Zephyr 3B— 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 Q8_0, ongeveer 3.9 GB en genereren ongeveer 210 tokens per second. De fit is comfortabel.
StableLM - Zephyr 3B— 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 3.9 GB en genereren ongeveer 129 tokens per second. De fit is comfortabel.
StableLM - Zephyr 3B— 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 3.9 GB en genereren ongeveer 160 tokens per second. De fit is comfortabel.
StableLM - Zephyr 3B— 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 3.9 GB en genereren ongeveer 189 tokens per second. De fit is comfortabel.
StableLM - Zephyr 3B— 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.
StableLM - Zephyr 3B— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 3B. 3B. 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.
StableLM - Zephyr 3B— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Stability AI, gebaseerd op United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, een organisatie geclassificeerd als industry.
StableLM - Zephyr 3B— 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.
StableLM - Zephyr 3B— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/generation, Question answering. 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.
StableLM - Zephyr 3B— waar kan ik het downloaden?
Zijn gewichten zijn gepubliceerd op Hugging Face, onder de organisatie stabilityai. Wij hosten geen modelbestanden - deze site berekent welke hardware nodig is om ze te draaien.
StableLM - Zephyr 3B— 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. Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.
StableLM - Zephyr 3B— Zouden twee GPU's het sneller draaien?
Capaciteit voegt samen over kaarten; doorvoer niet. Het aantal kaarten dat het al op zichzelf vasthoudt: 818. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.
StableLM - Zephyr 3B— 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: 2. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.
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.