GigaEmbeddings TPS-rekenmachine

Open gewichten Sber,Moscow Institute of Physics and Technology 3B parameters September 2025

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 het kunnen draaien

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 GigaEmbeddings?

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

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: Sber,Moscow Institute of Physics and Technology
Organisatietype: Industry,Government,Academia
Land: Russia
Gepubliceerd: 25 September 2025
Auteurs: Egor Kolodin, Daria Khomich, Nikita Savushkin, Anastasia Ianina, Fyodor Minkin

Wat het doet

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

Domein: Language
Taak: Semantic embedding
Basis model: GigaChat Lite (GigaChat-20B-A3B)

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: 49,000,000,000 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.

Hoe het werd opgericht: Operation counting
Fijn-tuning compute: 8.8 × 10²⁰ FLOP

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: ai-sage

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: GigaEmbeddings — Efficient Russian Language Embedding Model
Laatst bijgewerkt: 28 November 2025

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien GigaEmbeddings

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 GigaEmbeddings

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

Tesla C1080

Geheugen nodig

3.2 GB

Snelste

1,129 tok/s

GigaEmbeddings 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

Aan de andere kant zit B200, genereren ongeveer 1,129 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Over dit model

GigaEmbeddings werd gepubliceerd door Sber,Moscow Institute of Physics and Technology, in het land geregistreerd als Russia, tijdens September 2025. De categorie waaronder de uitgever valt is industry,Government,Academia.

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

Het bouwt voort op GigaChat Lite (GigaChat-20B-A3B). 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 ai-sage.

Hoe snel het draait, en waarom

Over elke kaart die het kan draaien, ligt het midden van het bereik op 35.8 tokens per seconde. 780 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.

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.

Wat erin ging zitten om het te bouwen

Training verbruikte een corpus van ongeveer 49,000,000,000 tekstokens

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor GigaEmbeddings

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 GigaEmbeddings, ongeveer nodig 3.2 GB bij een compressie van Q6_K. Geen hoeveelheid verwerkingskracht compenseert een kaart die het niet kan vasthouden.
02

Stem de context af op uw werkelijke gebruik

Langere gesprekken kosten geheugen bovenop wat de gewichten nodig hebben. Verplaats de schuifregelaar naar je echte werklengte voordat je een rij vertrouwt voor GigaEmbeddings.
03

Stel een kwaliteitsvloer in

Compressie is wat een model laat passen op kleinere kaarten, tegen een bepaalde kost in nauwkeurigheid., 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

Rangschik op doorvoer in plaats van specificatielijst

Ranking op basis van tokens per seconde volgt geheugenbandbreedte in plaats van kernaantal, voor GigaEmbeddings. 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

Controleer het geschiktheidsadvies voordat je koopt

Strak betekent dat het laadt en werkt zonder ruimte om de context later te verhogen, in het geval van GigaEmbeddings. 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

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 GigaEmbeddings.

Antwoorden

GigaEmbeddings — veelgestelde vragen

GigaEmbeddings— 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.

GigaEmbeddings— 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.

GigaEmbeddings— 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.

GigaEmbeddings— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Sber,Moscow Institute of Physics and Technology, gebaseerd op Russia, een organisatie geclassificeerd als industry,Government,Academia.

GigaEmbeddings— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in September 2025.

GigaEmbeddings— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van semantic embedding. 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.

GigaEmbeddings— waar kan ik het downloaden?

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

GigaEmbeddings— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?

Gedeeltelijk. Layers die niet passen, bevinden zich in system memory en draaien met een fractie van de snelheid, dus een grotendeels gedeactiveerd model is zelden de moeite waard om te gebruiken. Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

GigaEmbeddings— 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: 818. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

GigaEmbeddings— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?

Een grotere CARD houdt een nauwkeuriger kopie. Het aantal compressieniveaus dat gebruikt wordt op de CARDS die het draaien: 2. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

GigaEmbeddings— 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.

GigaEmbeddings— 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.

GigaEmbeddings— 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.

GigaEmbeddings— 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.

GigaEmbeddings— 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.

GigaEmbeddings— 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.

GigaEmbeddings— 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.

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