Bonsai 27B TPS-rekenmachine

Open gewichten PrismML 27B parameters July 2026

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

241 kaarten die het kunnen draaien

818 kaarten die we hebben specificaties voor

Kleinste kaart die past

Xeon Phi 7120P

16 GB · Q3_K_M · 9.7 tok/s

Snelste kaart

B200

125 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien Bonsai 27B?

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

241 kaarten passen

Berekenen

					Heeft	Kwantificatie	Past
125 tok/s 75–201 · lage vertrouwen	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
125 tok/s 75–201 · lage vertrouwen	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
100 tok/s 60–160 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
100 tok/s 60–160 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
80.1 tok/s 48–128 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
76.7 tok/s 46–123 · lage vertrouwen	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
76.7 tok/s 46–123 · lage vertrouwen	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
73.4 tok/s 44–117 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
65.2 tok/s 39–104 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
65.2 tok/s 39–104 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
65.2 tok/s 39–104 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
61.8 tok/s 37–99 · lage vertrouwen	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
52.7 tok/s 32–84 · lage vertrouwen	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
52.7 tok/s 32–84 · lage vertrouwen	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
52.7 tok/s 32–84 · lage vertrouwen	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
52.7 tok/s 32–84 · lage vertrouwen	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
52.7 tok/s 32–84 · lage vertrouwen	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
47.8 tok/s 29–77 · lage vertrouwen	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	1,130 GB/s	Nov 2019	13.9 GB	Q3_K_M	Krap
42.6 tok/s 26–68 · lage vertrouwen	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	23.3 GB	Q6_K	Comfortabel
42.6 tok/s 26–68 · lage vertrouwen	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	23.3 GB	Q6_K	Comfortabel
40.8 tok/s 24–65 · lage vertrouwen	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	23.3 GB	Q6_K	Comfortabel
40.8 tok/s 24–65 · lage vertrouwen	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	23.3 GB	Q6_K	Comfortabel
40.6 tok/s 24–65 · lage vertrouwen	GeForce RTX 5080 NVIDIA	16 GB	960 GB/s	Jan 2025	13.9 GB	Q3_K_M	Krap
40.1 tok/s 24–64 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	29.6 GB	Q8_0	Comfortabel
40.1 tok/s 24–64 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	29.6 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: PrismML
Organisatietype: Industry
Land: United States of America
Gepubliceerd: 14 July 2026

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: 27B
Training gegevens: tokens

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)

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien Bonsai 27B

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 Bonsai 27B

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

Xeon Phi 7120P

Geheugen nodig

13.9 GB

Snelste

125 tok/s

Bonsai 27B bereikt een parameter telling van 27B. Dat valt binnen het bereik dat een serieuze desktopkaart kan aansteken zodra de gewichten zijn gecomprimeerd. Het aantal kaarten dat we volgen die het kunnen draaien: 241.

De kleinste kaart die het vasthoudt is Xeon Phi 7120P, met een geheugen capaciteit van 16 GB, het draaien ervan met een compressie van Q3_K_M en produceren rond 9.7 tokens per seconde

De snelste resultaten komen van B200, genereren ongeveer 125 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Achtergrond

Bonsai 27B werd gepubliceerd door PrismML, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens July 2026. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als industry.

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.

Het lezen van de doorvoercijfers

Over elke kaart die het kan draaien, ligt het midden van het bereik op 19.0 tokens per second. Outright de leessnelheid overschrijden. 196 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.

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.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor Bonsai 27B

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

De tabel vermeldt elke kaart die in staat is om te bevatten. Bonsai 27B, ongeveer nodig 13.9 GB bij een compressie van Q3_K_M. Die figuur, niet de hoofdtitelprestaties van een kaart, is wat bepaalt of het draait.
02

Stel de contextlengte in waarmee je gaat werken

Het gesprek verbruikt ook geheugen en groeit naarmate het vordert. Stel de schuifregelaar in op de lengte die je verwacht, want bij lange CONTEXT kan een KAART die korte vragen gemakkelijk afhandelt, verworpen worden door Bonsai 27B.
03

Kies hoe ver je het wilt comprimeren

Elke kaart draait de minst-gecomprimeerde kopie die hij kan vasthouden., 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

Sorteer op snelheid

Sorteren op snelheid om te zien hoe de kaarten gerangschikt zijn voor Bonsai 27B. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 125 tok/s
05

Kijk naar de speling, niet alleen naar de pasvorm.

De fit-kolom scheidt kaarten die het net halen van die met ruimte over, in het geval van Bonsai 27B. 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.

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 Bonsai 27B.

Antwoorden

Bonsai 27B — veelgestelde vragen

Bonsai 27B— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 13.9 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.

Bonsai 27B— 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 Q3_K_M, ongeveer 13.9 GB en genereren ongeveer 47.8 tokens per second. De pasvorm is krap.

Bonsai 27B— 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 Q5_K_M, ongeveer 20.2 GB en genereren ongeveer 37.5 tokens per second. De pasvorm is krap.

Bonsai 27B— 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.

Bonsai 27B— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 27B. 1-bit/ternary Qwen3.6 27B variant. 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.

Bonsai 27B— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door PrismML, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.

Bonsai 27B— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in July 2026.

Bonsai 27B— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/generation. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.

Bonsai 27B— 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.

Bonsai 27B— 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 6.2 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

Bonsai 27B— 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: 241. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

Bonsai 27B— 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: 5. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

Bonsai 27B— 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: 75–201 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

Bonsai 27B— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is Xeon Phi 7120P, met een geheugen capaciteit van 16 GB. Het draait het model op een compressie van Q3_K_M ongeveer 13.9 GB, en produceert ongeveer 9.7 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 241.

Bonsai 27B— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 125 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: 196.

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