GLM-10B TPS-rekenmachine

Open gewichten Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Shanghai Qi Zhi institute 10B parameters March 2021

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

509 kaarten die het kunnen draaien

818 kaarten die we hebben specificaties voor

Kleinste kaart die past

Xeon Phi 5110P

8 GB · Q4_K_M · 20.3 tok/s

Snelste kaart

B200

339 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien GLM-10B?

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

509 kaarten passen

Berekenen

					Heeft	Kwantificatie	Past
339 tok/s 203–542 · lage vertrouwen	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	11.4 GB	Q8_0	Comfortabel
339 tok/s 203–542 · lage vertrouwen	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	11.4 GB	Q8_0	Comfortabel
271 tok/s 162–433 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	11.4 GB	Q8_0	Comfortabel
271 tok/s 162–433 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	11.4 GB	Q8_0	Comfortabel
216 tok/s 130–346 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	11.4 GB	Q8_0	Comfortabel
207 tok/s 124–331 · lage vertrouwen	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	11.4 GB	Q8_0	Comfortabel
207 tok/s 124–331 · lage vertrouwen	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	11.4 GB	Q8_0	Comfortabel
198 tok/s 119–317 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	11.4 GB	Q8_0	Comfortabel
176 tok/s 106–281 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.4 GB	Q8_0	Comfortabel
176 tok/s 106–281 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.4 GB	Q8_0	Comfortabel
176 tok/s 106–281 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.4 GB	Q8_0	Comfortabel
167 tok/s 100–267 · lage vertrouwen	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	11.4 GB	Q8_0	Comfortabel
146 tok/s 87–233 · lage vertrouwen	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.7 GB	Q4_K_M	Krap
142 tok/s 85–228 · lage vertrouwen	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.4 GB	Q8_0	Comfortabel
142 tok/s 85–228 · lage vertrouwen	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	11.4 GB	Q8_0	Comfortabel
142 tok/s 85–228 · lage vertrouwen	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.4 GB	Q8_0	Comfortabel
142 tok/s 85–228 · lage vertrouwen	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.4 GB	Q8_0	Comfortabel
142 tok/s 85–228 · lage vertrouwen	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.4 GB	Q8_0	Comfortabel
118 tok/s 71–189 · lage vertrouwen	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	7.9 GB	Q5_K_M	Krap
108 tok/s 65–173 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	11.4 GB	Q8_0	Comfortabel
108 tok/s 65–173 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	11.4 GB	Q8_0	Comfortabel
90.3 tok/s 54–144 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	11.4 GB	Q8_0	Comfortabel
88.4 tok/s 53–141 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	11.4 GB	Q8_0	Comfortabel
86.4 tok/s 52–138 · lage vertrouwen	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	11.4 GB	Q8_0	Comfortabel
86.4 tok/s 52–138 · lage vertrouwen	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	11.4 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: Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Shanghai Qi Zhi institute
Organisatietype: Academia,Academia,Academia
Land: China, United States of America
Gepubliceerd: 18 March 2021
Auteurs: Zhengxiao Du, Yujie Qian, Xiao Liu, Ming Ding, Jiezhong Qiu, Zhilin Yang, Jie Tang

Wat het doet

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

Domein: Language
Taak: Language modeling/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: 10B
Training gegevens: tokens
Epochs: 1
Batchgrootte: 524,288

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: 4.9 × 10²¹ FLOP
Hoe het werd opgericht: Hardware,Operation counting

De trainingsrun

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

Training hardware: NVIDIA V100
Gebruikte chips: 64
Kloktijd: 1,791 hours (74.6 days)
Stroomverbruik: 38.9 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: Open source

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: Likely
Citaties: 1,919
Benchmarkgegevens: GLM-10B

Bronnen

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

Referentie: GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling
Laatst bijgewerkt: 25 May 2026

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien GLM-10B

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 GLM-10B

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

Xeon Phi 5110P

Geheugen nodig

6.7 GB

Snelste

339 tok/s

GLM-10B bereikt een parameter telling van 10B. 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: 509.

De minste hardware die werkt is Xeon Phi 5110P, met een geheugen capaciteit van 8 GB, het draaien ervan met een compressie van Q4_K_M en produceren rond 20.3 tokens per seconde

Top van het assortiment is B200, genereren ongeveer 339 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Wat dit model is

GLM-10B werd gepubliceerd door Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Shanghai Qi Zhi institute, in het land geregistreerd als China, tijdens March 2021. De publicerende organisatie is geclassificeerd als academia,Academia,Academia.

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

De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze gedownload en onbeperkt, offline, op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd, zonder dat er een account aan verbonden is.

Wat bepaalt de snelheid

De mediaanresultaat is rond 22.0 tokens per seconde. 469 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.

Training en herkomst

Training kostte een rekensbudget van ongeveer 4.9 × 10²¹ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA V100. 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 GLM-10B

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 GLM-10B, ongeveer nodig 6.7 GB bij een compressie van Q4_K_M. Die figuur, niet de hoofdtitelprestaties van een kaart, is wat bepaalt of het draait.
02

Bepaal hoe lang je gesprekken duren

Langere gesprekken kosten geheugen bovenop wat de gewichten nodig hebben. Verplaats de schuifregelaar naar je echte werklengte voordat je een rij vertrouwt voor GLM-10B.
03

Stel een kwaliteitsvloer in

Elke kaart draait de minst-gecomprimeerde kopie die hij kan vasthouden., bereiken van een compressie van Q4_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

Rangschik op doorvoer in plaats van specificatielijst

Ranking op basis van tokens per seconde volgt geheugenbandbreedte in plaats van kernaantal, voor GLM-10B. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 339 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 GLM-10B. 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 GLM-10B.

Antwoorden

GLM-10B — veelgestelde vragen

GLM-10B— 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 11.4 GB en genereren ongeveer 47.9 tokens per second. De fit is comfortabel.

GLM-10B— 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 11.4 GB en genereren ongeveer 56.8 tokens per second. De fit is comfortabel.

GLM-10B— 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.

GLM-10B— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 10B. 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.

GLM-10B— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Shanghai Qi Zhi institute, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als academia,Academia,Academia.

GLM-10B— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in March 2021. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

GLM-10B— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/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.

GLM-10B— waar kan ik het downloaden?

De gewichten zijn gepubliceerd, hoewel we geen repositorylink daarvoor hebben. Deze site berekent hardwarevereisten in plaats van modelbestanden te hosten.

GLM-10B— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?

Training verbruikte ongeveer 4.9 × 10²¹ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA V100. 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.

GLM-10B— 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 1.3 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

GLM-10B— 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: 509. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

GLM-10B— 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.

GLM-10B— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Ze worden berekend uit specificaties in plaats van gemeten, en elk heeft een bereik. Een voorbeeld: 203–542 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

GLM-10B— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is Xeon Phi 5110P, met een geheugen capaciteit van 8 GB. Het draait het model op een compressie van Q4_K_M ongeveer 6.7 GB, en produceert ongeveer 20.3 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 509.

GLM-10B— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 339 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: 469.

GLM-10B— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 6.7 GB bij een compressie van Q4_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.

GLM-10B— 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 Q4_K_M, ongeveer 6.7 GB en genereren ongeveer 146 tokens per second. De pasvorm is krap.

GLM-10B— 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 Q6_K, ongeveer 9.1 GB en genereren ongeveer 56.2 tokens per second. De pasvorm is krap.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 25 May 2026

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