Eurus-2-7B-PRIME TPS-rekenmachine

Open gewichten Tsinghua University,University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC),Shanghai AI Lab,Peking University,Shanghai Jiao Tong University,CUHK Shenzhen Research Institute 7B parameters February 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

589 kaarten die het kunnen draaien

818 kaarten die we hebben specificaties voor

Kleinste kaart die past

Tesla K20c

5 GB · Q3_K_M · 28.9 tok/s

Snelste kaart

B200

484 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien Eurus-2-7B-PRIME?

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
484 tok/s 290–774 · lage vertrouwen	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	8.2 GB	Q8_0	Comfortabel
484 tok/s 290–774 · lage vertrouwen	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	8.2 GB	Q8_0	Comfortabel
387 tok/s 232–618 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.2 GB	Q8_0	Comfortabel
387 tok/s 232–618 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.2 GB	Q8_0	Comfortabel
309 tok/s 185–495 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	8.2 GB	Q8_0	Comfortabel
296 tok/s 178–473 · lage vertrouwen	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.2 GB	Q8_0	Comfortabel
296 tok/s 178–473 · lage vertrouwen	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.2 GB	Q8_0	Comfortabel
283 tok/s 170–453 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	8.2 GB	Q8_0	Comfortabel
251 tok/s 151–402 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.2 GB	Q8_0	Comfortabel
251 tok/s 151–402 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.2 GB	Q8_0	Comfortabel
251 tok/s 151–402 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.2 GB	Q8_0	Comfortabel
238 tok/s 143–381 · lage vertrouwen	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	8.2 GB	Q8_0	Comfortabel
203 tok/s 122–325 · lage vertrouwen	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.2 GB	Q8_0	Comfortabel
203 tok/s 122–325 · lage vertrouwen	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	8.2 GB	Q8_0	Comfortabel
203 tok/s 122–325 · lage vertrouwen	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.2 GB	Q8_0	Comfortabel
203 tok/s 122–325 · lage vertrouwen	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.2 GB	Q8_0	Comfortabel
203 tok/s 122–325 · lage vertrouwen	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.2 GB	Q8_0	Comfortabel
155 tok/s 93–248 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.2 GB	Q8_0	Comfortabel
155 tok/s 93–248 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.2 GB	Q8_0	Comfortabel
131 tok/s 79–210 · lage vertrouwen	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.6 GB	Q6_K	Krap
129 tok/s 77–206 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	8.2 GB	Q8_0	Comfortabel
126 tok/s 76–202 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	8.2 GB	Q8_0	Comfortabel
123 tok/s 74–197 · lage vertrouwen	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	8.2 GB	Q8_0	Comfortabel
123 tok/s 74–197 · lage vertrouwen	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	8.2 GB	Q8_0	Comfortabel
123 tok/s 74–197 · lage vertrouwen	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	8.2 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,University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC),Shanghai AI Lab,Peking University,Shanghai Jiao Tong University,CUHK Shenzhen Research Institute
Organisatietype: Academia,Academia,Academia,Academia,Academia
Land: China, United States of America
Gepubliceerd: 3 February 2025
Auteurs: Ganqu Cui, Lifan Yuan, Zefan Wang, Hanbin Wang, Wendi Li, Bingxiang He, Yuchen Fan, Tianyu Yu, Qixin Xu, Weize Chen, Jiarui Yuan, Huayu Chen, Kaiyan Zhang, Xingtai Lv, Shuo Wang, Yuan Yao, Xu Han, Hao Peng, Yu Cheng, Zhiyuan Liu, Maosong Sun, Bowen Zhou, Ning Ding

Wat het doet

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

Domein: Mathematics
Taak: Mathematical reasoning, Code generation
Basis model: Qwen2.5-Math-7B-Base
Numerieke indeling: BF16

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: 7B
Training gegevens: 830,000 tokens
Epochs: 3

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: PRIME-RL

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.

Waarom het wordt gevolgd: SOTA improvement
Record vertrouwen: Speculative
Citaties: 333

Bronnen

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

Referentie: Process Reinforcement through Implicit Rewards
Laatst bijgewerkt: 25 May 2026

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien Eurus-2-7B-PRIME

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 Eurus-2-7B-PRIME

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

Hardwarevereisten in de praktijk

Minimum kaart

Tesla K20c

Geheugen nodig

4.1 GB

Snelste

484 tok/s

Eurus-2-7B-PRIME bereikt een parameter telling van 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.

Het toegangspunt is Tesla K20c, met een geheugen capaciteit van 5 GB, het draaien ervan met een compressie van Q3_K_M en produceren rond 28.9 tokens per seconde

Top van het assortiment is B200, genereren ongeveer 484 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Wat dit model is

Eurus-2-7B-PRIME werd gepubliceerd door Tsinghua University,University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC),Shanghai AI Lab,Peking University,Shanghai Jiao Tong University,CUHK Shenzhen Research Institute, in het land geregistreerd als China, tijdens February 2025. De categorie waaronder de uitgever valt is academia,Academia,Academia,Academia,Academia.

Het werkt in het domein van Mathematics, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van mathematical reasoning, Code generation.

Het startpunt was een bestaand basismodel, Qwen2.5-Math-7B-Base. Dat is waarom het de algemene vorm en grootte van het basismodell deelt.

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 PRIME-RL.

Wat bepaalt de snelheid

Over elke kaart die het kan draaien, ligt het midden van het bereik op 26.1 tokens per seconde. Het produceren van tekst sneller dan de meeste mensen het lezen. 559 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.

Wat erin ging zitten om het te bouwen

Het is getraind op een corpus van ongeveer 830,000 tekstokens

De reden dat het überhaupt in deze catalogus verschijnt: sOTA improvement.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor Eurus-2-7B-PRIME

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.

Begin met wat het eigenlijk nodig heeft, namelijk de vereiste van Eurus-2-7B-PRIME, ongeveer nodig 4.1 GB bij een compressie van Q3_K_M. De capaciteit is de poort — een GPU-kaart houdt het of het houdt het niet.
02

Bepaal hoe lang je gesprekken duren

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 Eurus-2-7B-PRIME.
03

Stel een kwaliteitsvloer in

De kwantisatiekolom varieert per CARD, omdat een grotere CARD een nauwkeuriger kopie vasthoudt., 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

Vergelijk tokens per seconde, niet specificaties

Sorteren op snelheid om te zien hoe de kaarten gerangschikt zijn voor Eurus-2-7B-PRIME. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 484 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 Eurus-2-7B-PRIME. 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.

Elke kaartpagina herhaalt deze scan voor elk model dat we hebben, en beantwoordt waarvoor de hardware verder goed is naast Eurus-2-7B-PRIME.

Antwoorden

Eurus-2-7B-PRIME — veelgestelde vragen

Eurus-2-7B-PRIME— 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.

Eurus-2-7B-PRIME— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 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.

Eurus-2-7B-PRIME— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Tsinghua University,University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC),Shanghai AI Lab,Peking University,Shanghai Jiao Tong University,CUHK Shenzhen Research Institute, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als academia,Academia,Academia,Academia,Academia.

Eurus-2-7B-PRIME— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in February 2025.

Eurus-2-7B-PRIME— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Mathematics, en wordt geregistreerd als het afhandelen van mathematical reasoning, Code generation. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.

Eurus-2-7B-PRIME— waar kan ik het downloaden?

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

Eurus-2-7B-PRIME— 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. 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.

Eurus-2-7B-PRIME— Zouden twee GPU's het sneller draaien?

Capaciteit voegt samen over kaarten; doorvoer niet. Het aantal kaarten dat het al op zichzelf vasthoudt: 589. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

Eurus-2-7B-PRIME— 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.

Eurus-2-7B-PRIME— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Dit zijn schattingen met echte foutmarges, en elk van hen zou redelijkerwijs ergens binnen zijn gepubliceerde bereik kunnen vallen, afhankelijk van welke runtime je gebruikt. Het snelste resultaat hier: 290–774 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

Eurus-2-7B-PRIME— 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 Q3_K_M ongeveer 4.1 GB, en produceert ongeveer 28.9 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 589.

Eurus-2-7B-PRIME— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 484 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: 559.

Eurus-2-7B-PRIME— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 4.1 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.

Eurus-2-7B-PRIME— 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 6.6 GB en genereren ongeveer 131 tokens per second. De pasvorm is krap.

Eurus-2-7B-PRIME— 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 8.2 GB en genereren ongeveer 55.2 tokens per second. De fit is comfortabel.

Eurus-2-7B-PRIME— 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 8.2 GB en genereren ongeveer 68.4 tokens per second. De fit is comfortabel.

Eurus-2-7B-PRIME— 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 8.2 GB en genereren ongeveer 81.1 tokens per second. De fit is comfortabel.

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