Typhoon2-Audio 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
Xeon Phi 5110P
8 GB · Q4_K_M · 21.0 tok/s
Snelste kaart
B200
350 tok/s · 180 GB
Welke GPU's kunnen draaien Typhoon2-Audio?
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.
509 kaarten passen
Berekenen| Heeft | Kwantificatie | Past | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
350
tok/s
210–560 · lage vertrouwen |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 11.1 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
350
tok/s
210–560 · lage vertrouwen |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 11.1 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
279
tok/s
168–447 · lage vertrouwen |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 11.1 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
279
tok/s
168–447 · lage vertrouwen |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 11.1 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
223
tok/s
134–357 · lage vertrouwen |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 11.1 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
214
tok/s
128–342 · lage vertrouwen |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 11.1 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
214
tok/s
128–342 · lage vertrouwen |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 11.1 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
205
tok/s
123–327 · lage vertrouwen |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 11.1 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
182
tok/s
109–291 · lage vertrouwen |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 11.1 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
182
tok/s
109–291 · lage vertrouwen |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 11.1 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
182
tok/s
109–291 · lage vertrouwen |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 11.1 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
172
tok/s
103–276 · lage vertrouwen |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 11.1 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
150
tok/s
90–241 · lage vertrouwen |
CMP 170HX 8 GB NVIDIA | 8 GB | 1,490 GB/s | Sep 2021 | 6.6 GB | Q4_K_M | Krap |
|
147
tok/s
88–235 · lage vertrouwen |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 11.1 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
147
tok/s
88–235 · lage vertrouwen |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 11.1 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
147
tok/s
88–235 · lage vertrouwen |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 11.1 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
147
tok/s
88–235 · lage vertrouwen |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 11.1 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
147
tok/s
88–235 · lage vertrouwen |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 11.1 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
112
tok/s
67–179 · lage vertrouwen |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 11.1 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
112
tok/s
67–179 · lage vertrouwen |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 11.1 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
99.1
tok/s
59–159 · lage vertrouwen |
CMP 170HX 10 GB NVIDIA | 10 GB | 1,560 GB/s | Sep 2021 | 8.8 GB | Q6_K | Krap |
|
93.2
tok/s
56–149 · lage vertrouwen |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 11.1 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
91.2
tok/s
55–146 · lage vertrouwen |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 11.1 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
89.2
tok/s
54–143 · lage vertrouwen |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 11.1 GB | Q8_0 | Comfortabel |
|
89.2
tok/s
54–143 · lage vertrouwen |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 11.1 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
- Typhoon / SCB 10X
- Organisatietype
- Industry
- Land
- Thailand
- Gepubliceerd
- 19 December 2024
- Auteurs
- Kunat Pipatanakul, Potsawee Manakul, Natapong Nitarach, Warit Sirichotedumrong, Surapon Nonesung, Teetouch Jaknamon, Parinthapat Pengpun, Pittawat Taveekitworachai, Adisai Na-Thalang, Sittipong Sripaisarnmongkol, Krisanapong Jirayoot, Kasima Tharnpipitchai
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Audio, Language, Speech, Multimodal
- Taak
- Language modeling/generation, Speech synthesis, Speech recognition (ASR), Text-to-speech (TTS), Audio generation, Audio question answering, Translation, Speech-to-speech
- Basis model
- Llama 3.1 Typhoon 2 8B
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
- 9.7B
- Training gegevens
- tokens
Table 26: 9.688B
Pre-training data – 1.82M examples in total SFT data of Typhoon-Audio – 640K examples in total
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)
- Training code
- Unreleased
- Hugging Face
- scb10x
llama 3.1 license https://huggingface.co/scb10x/llama3.1-typhoon2-audio-8b-instruct
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
- Typhoon 2: A Family of Open Text and Multimodal Thai Large Language Models
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
De extremen
De tien snelste GPU's die draaien Typhoon2-Audio
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_0 350 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 350 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 279 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 279 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 223 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 214 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 214 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 205 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 182 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 182 tok/s
De kleinste GPU's die nog steeds draaien Typhoon2-Audio
De goedkoopste route erin, op basis van geheugencapaciteit. Een krappe pasvorm draait het model maar laat niets over voor een langer gesprek..
- 01 Radeon RX 7400 8 GB · Heeft 6.6 GB · Q4_K_M · Krap 22.7 tok/s
- 02 Radeon RX 9060 8 GB · Heeft 6.6 GB · Q4_K_M · Krap 25.4 tok/s
- 03 GeForce RTX 5050 8 GB · Heeft 6.6 GB · Q4_K_M · Krap 32.3 tok/s
- 04 GeForce RTX 5050 Mobile 8 GB · Heeft 6.6 GB · Q4_K_M · Krap 38.8 tok/s
- 05 Radeon RX 9060 XT 8 GB 8 GB · Heeft 6.6 GB · Q4_K_M · Krap 25.4 tok/s
- 06 GeForce RTX 5060 Mobile 8 GB · Heeft 6.6 GB · Q4_K_M · Krap 38.8 tok/s
- 07 GeForce RTX 5060 8 GB · Heeft 6.6 GB · Q4_K_M · Krap 45.2 tok/s
- 08 GeForce RTX 5060 Ti 8 GB 8 GB · Heeft 6.6 GB · Q4_K_M · Krap 45.2 tok/s
- 09 GeForce RTX 5070 Mobile 8 GB · Heeft 6.6 GB · Q4_K_M · Krap 38.8 tok/s
- 10 Radeon RX 7650 GRE 8 GB · Heeft 6.6 GB · Q4_K_M · Krap 22.7 tok/s
Wat de cijfers betekenen
Wat nodig is om dit model te draaien
Minimum kaart
Xeon Phi 5110P
Geheugen nodig
6.6 GB
Snelste
350 tok/s
Typhoon2-Audio bereikt een parameter telling van 9.7B. 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: 509.
De kleinste kaart die het vasthoudt is Xeon Phi 5110P, met een geheugen capaciteit van 8 GB, het draaien ervan met een compressie van Q4_K_M en produceren rond 21.0 tokens per seconde
Top van het assortiment is B200, genereren ongeveer 350 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.
Wat dit model is
Typhoon2-Audio werd gepubliceerd door Typhoon / SCB 10X, in het land geregistreerd als Thailand, tijdens December 2024. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry.
Het werkt in het domein van Audio, Language, Speech, Multimodal, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling/generation, Speech synthesis, Speech recognition (ASR), Text-to-speech (TTS), Audio generation, Audio question answering, Translation, Speech-to-speech.
In plaats van vanaf nul te worden getraind, is het afgeleid van Llama 3.1 Typhoon 2 8B. De meeste modellen op deze schaal zijn aangepast van een bestaande basis in plaats van vanuit het niets gebouwd.
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 scb10x.
Wat bepaalt de snelheid
Over elke kaart die het kan draaien, ligt het midden van het bereik op 22.7 tokens per second. Outright de leessnelheid overschrijden. 471 van hen
Elke gewicht participeert in elke token hier, dus bandbreedte is het hele verhaal: de ranking hieronder is effectief een ranking van geheugendoorvoer.
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 Typhoon2-Audio
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 Typhoon2-Audio, ongeveer nodig 6.6 GB bij een compressie van Q4_K_M. De capaciteit is de poort — een GPU-kaart houdt het of het houdt het niet.
-
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 Typhoon2-Audio.
-
03
Kies hoe ver je het wilt comprimeren
De kwantisatiekolom varieert per CARD, omdat een grotere CARD een nauwkeuriger kopie vasthoudt., 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
Sorteer op snelheid
Sorteren op snelheid om te zien hoe de kaarten gerangschikt zijn voor Typhoon2-Audio. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 350 tok/s
-
05
Controleer het geschiktheidsadvies voordat je koopt
Een strakke pasvorm draait, maar laat niets over voor een langer gesprek, in het geval van Typhoon2-Audio. 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 Typhoon2-Audio.
Antwoorden
Typhoon2-Audio — veelgestelde vragen
Typhoon2-Audio— 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: 210–560 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.
Typhoon2-Audio— 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 6.6 GB, en produceert ongeveer 21.0 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 509.
Typhoon2-Audio— hoe snel is het op een GPU?
Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 350 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: 471.
Typhoon2-Audio— hoeveel VRAM heeft het nodig?
Het heeft ongeveer 6.6 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.
Typhoon2-Audio— 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 6.6 GB en genereren ongeveer 150 tokens per second. De pasvorm is krap.
Typhoon2-Audio— 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 8.8 GB en genereren ongeveer 58.0 tokens per second. De fit is comfortabel.
Typhoon2-Audio— 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 11.1 GB en genereren ongeveer 49.4 tokens per second. De fit is comfortabel.
Typhoon2-Audio— 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 11.1 GB en genereren ongeveer 58.6 tokens per second. De fit is comfortabel.
Typhoon2-Audio— 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.
Typhoon2-Audio— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 9.7B. Table 26: 9.688B. 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.
Typhoon2-Audio— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Typhoon / SCB 10X, gebaseerd op Thailand, een organisatie geclassificeerd als industry.
Typhoon2-Audio— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in December 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
Typhoon2-Audio— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Audio, Language, Speech, Multimodal, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/generation, Speech synthesis, Speech recognition (ASR), Text-to-speech (TTS), Audio generation, Audio question answering, Translation, Speech-to-speech. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
Typhoon2-Audio— waar kan ik het downloaden?
Zijn gewichten zijn gepubliceerd op Hugging Face, onder de organisatie scb10x. Wij hosten geen modelbestanden - deze site berekent welke hardware nodig is om ze te draaien.
Typhoon2-Audio— 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 1.2 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.
Typhoon2-Audio— 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.
Typhoon2-Audio— 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: 3. 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.