Hermes 3 8B kalkulator TPS
Każda karta poniżej jest oceniana w stosunku do tego modelu przy wybranej długości kontekstu i minimalnej jakości. Prędkość jest oszacowaniem dla pojedynczego żądania, obliczonym na podstawie przepustowości pamięci karty i rozmiaru modelu po skompresowaniu..
Obliczone dla tego modelu
818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla
Najmniejsza karta, która pasuje
Quadro 6000
6 GB · IQ4_XS · 15.9 tok/s
Najszybsza karta
B200
424 tok/s · 180 GB
Które GPU mogą uruchomić Hermes 3 8B?
Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.
Dłuższa rozmowa wymaga więcej MEMORY, co może spowodować, że ten model nie zmieści się na mniejszych CARD..
Ukrywa karty, które zmieściłyby się w modelu tylko przez skompresowanie go poniżej tego punktu..
582 karty pasują
Obliczanie| potrzeby | Kwantyzacja | Pasuje | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
424
tok/s
254–678 · niska pewność |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 9.3 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
424
tok/s
254–678 · niska pewność |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 9.3 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
338
tok/s
203–541 · niska pewność |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 9.3 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
338
tok/s
203–541 · niska pewność |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 9.3 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
270
tok/s
162–433 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
259
tok/s
155–414 · niska pewność |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 9.3 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
259
tok/s
155–414 · niska pewność |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 9.3 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
248
tok/s
149–396 · niska pewność |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 9.3 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
220
tok/s
132–352 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
220
tok/s
132–352 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
220
tok/s
132–352 · niska pewność |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
209
tok/s
125–334 · niska pewność |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
178
tok/s
107–285 · niska pewność |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
178
tok/s
107–285 · niska pewność |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 9.3 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
178
tok/s
107–285 · niska pewność |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
178
tok/s
107–285 · niska pewność |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
178
tok/s
107–285 · niska pewność |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
141
tok/s
85–225 · niska pewność |
CMP 170HX 8 GB NVIDIA | 8 GB | 1,490 GB/s | Sep 2021 | 6.5 GB | Q5_K_M | Wąski |
|
135
tok/s
81–217 · niska pewność |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 9.3 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
135
tok/s
81–217 · niska pewność |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 9.3 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
120
tok/s
72–192 · niska pewność |
CMP 170HX 10 GB NVIDIA | 10 GB | 1,560 GB/s | Sep 2021 | 7.4 GB | Q6_K | Wygodny |
|
113
tok/s
68–181 · niska pewność |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
110
tok/s
66–177 · niska pewność |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
108
tok/s
65–173 · niska pewność |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 9.3 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
108
tok/s
65–173 · niska pewność |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 9.3 GB | Q8_0 | Wygodny |
Prędkości są szacunkami dla pojedynczego zapytania — jednej konwersacji na raz — obliczonymi na podstawie przepustowości pamięci, rozmiaru MODELu i kwantyzacji. Rzeczywista przepustowość różni się w zależności od czasu uruchamiania inference i jego wersji. Wartości publikowane przez dostawców sprzętu mierzą wiele jednoczesnych zapytań i są znacznie wyższe..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Nous Research
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 14 August 2024
- Autorzy
- teknium, Jeffrey Quesnelle, Chen Guang
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling/generation, Chat, Question answering
- Model bazowy
- Llama 3.1-8B
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 8B
- Dane treningowe
- 270,000,000 tokens
- Epoki
- 4
8B
390M tokens (Table 1)
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Jak to zostało ustalone
- Hardware,Operation counting
- Dostosowywanie obliczeń
- 1.1 × 10²⁰ FLOP
6 FLOP / parameter / token * 8*10^9 parameters * 390*10^6 tokens * 4 epochs = 7.488e+19 989500000000000 FLOP / GPU / sec * 147 GPU-hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 1.5709302e+20 sqrt(7.488e+19*1.5709302e+20)=1.0845794e+20
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA H100 SXM5 80GB
- Zastosowane chipy
- 48
- Czas-chip
- 147
- Pobór mocy
- 66.2 kW
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Open — downloadable
- Dostęp do modelu
- Open weights (restricted use)
- Kod treningowy
- Unreleased
- Hugging Face
- NousResearch
Llama license https://huggingface.co/NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-8B
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Hermes 3 Technical Report
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Ekstremy
Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Hermes 3 8B
Uszeregowany według szacowanej liczby tokenów na sekundę, najnowsza karta na pierwszym miejscu, gdy prędkości są równe. Ponieważ generacja jest ograniczona przez pamięć, to uporządkowanie podąża za przepustowością, a nie za jakimkolwiek benchmarkiem gier..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 424 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 424 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 338 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 338 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 270 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 259 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 259 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 248 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 220 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 220 tok/s
Najmniejsze GPU, które nadal działają Hermes 3 8B
Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..
- 01 RTX 1000 Mobile Ada Generation 6 GB · potrzeby 5.1 GB · IQ4_XS · Wąski 25.0 tok/s
- 02 GeForce RTX 3050 6 GB 6 GB · potrzeby 5.1 GB · IQ4_XS · Wąski 21.8 tok/s
- 03 Arc A380M 6 GB · potrzeby 5.1 GB · IQ4_XS · Wąski 15.7 tok/s
- 04 GeForce RTX 4050 Max-Q 6 GB · potrzeby 5.1 GB · IQ4_XS · Wąski 25.0 tok/s
- 05 GeForce RTX 4050 Mobile 6 GB · potrzeby 5.1 GB · IQ4_XS · Wąski 25.0 tok/s
- 06 Data Center GPU Flex 140 6 GB · potrzeby 5.1 GB · IQ4_XS · Wąski 15.7 tok/s
- 07 Arc Pro A40 6 GB · potrzeby 5.1 GB · IQ4_XS · Wąski 16.2 tok/s
- 08 Arc Pro A50 6 GB · potrzeby 5.1 GB · IQ4_XS · Wąski 16.2 tok/s
- 09 GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB 6 GB · potrzeby 5.1 GB · IQ4_XS · Wąski 17.2 tok/s
- 10 GeForce RTX 3050 Mobile Refresh 6 GB 6 GB · potrzeby 5.1 GB · IQ4_XS · Wąski 21.8 tok/s
Co oznaczają liczby
Co potrzebujesz, aby go uruchomić
Minimalna karta
Quadro 6000
Pamięć potrzebna
5.1 GB
Najszybszy
424 tok/s
Hermes 3 8B osiąga liczbę parametrów równą 8B. To jest na tyle małe, że sprzęt rzadko stanowi przeszkodę, w tym na kartach sprzed kilku lat. Liczba kart, które śledzimy, które mogą go uruchomić: 582.
Najmniejszy sprzęt, który działa, to Quadro 6000, o pojemności pamięci 6 GB, uruchomienie go przy kompresji IQ4_XS i produkując około 15.9 tokeny na sekundę
Najwyższa półka to B200, generowanie w przybliżeniu 424 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.
Skąd to pochodzi
Hermes 3 8B został opublikowany przez Nous Research, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas August 2024. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Chat, Question answering.
Jego punktem wyjścia był istniejący model podstawowy, Llama 3.1-8B. To jest zwykły sposób produkcji wyspecjalizowanego modelu.
Ponieważ jego wagi zostały udostępnione, nic w kwestii uruchamiania go nie zależy od dostępności dostawcy — należy do ciebie po pobraniu. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją NousResearch.
Zrozumienie prędkości
Na każdej karcie, która może go uruchomić, środek zakresu plasuje się w 23.8 tokenów na sekundę 551 ich
Każda waga uczestniczy w każdym tokenie tutaj, więc szerokość pasma jest całą historią: poniższa lista to w rzeczywistości ranking przepustowości pamięci.
Bez układu uwagi na rekordzie, kolumna pamięci jest przybliżeniem. Jest wystarczająco bliska, aby wybrać sprzęt, i najmniej wiarygodna przy długim kontekście.
Jak to zostało wytrenowane
Zbiór treningowy trwał około 270,000,000 Tokeny tekstu.
Krok po kroku
Jak wybrać GPU do Hermes 3 8B
Tabela powyżej oceniła już każdą kartę, dla której posiadamy specyfikacje, w stosunku do tego modelu. Dotarcie do odpowiedzi wymaga sześciu kroków..
-
01
Zacznij od kolumny pamięci
Zacznij od tego, co tak naprawdę jest potrzebne, czyli wymogu Hermes 3 8B, potrzebując około 5.1 GB przy kompresji IQ4_XS. Żadna ilość mocy obliczeniowej nie może zrekompensować karty, która nie może jej pomieścić.
-
02
Zdecyduj, jak długo trwają twoje rozmowy
Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz tego, co potrzebują wagi. Przesuń suwak do swojej rzeczywistej długości roboczej przed zaufaniem jakiejkolwiek linii dla Hermes 3 8B.
-
03
Zdecyduj, ile kompresji zaakceptujesz
Kolumna kwantyzacji różni się w zależności od karty, ponieważ większa karta przechowuje dokładniejszą kopię., osiągnięcie kompresji IQ4_XS na najmniejszej karcie, która się mieści. Ustalenie minimalnej jakości odrzuca karty, które tylko ją osiągają, uciskając bardziej niż byś chciał, i utrzymuje porównanie na jednym poziomie.
-
04
Oceń według przepustowości, a nie kart specyfikacji
Sortuj według prędkości, aby zobaczyć, jak karty się klasyfikują. Hermes 3 8B. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 424 tok/s
-
05
Zwróć uwagę na margines, a nie tylko na dopasowanie
Tight dopasowanie działa, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę, w przypadku Hermes 3 8B. Wygodne oznacza, że możesz później zwiększyć kontekst. Ta różnica ma większe znaczenie niż kilka tokenów na sekundę, więc kupuj za wygodne, jeśli tego oczekujesz.
-
06
Otwórz kartę, na którą się zdecydowałeś
Każda nazwa karty łączy się z jej własną stroną, która wykonuje tę samą kalkulację w całym katalogu modelu. Kartę zazwyczaj kupuje się dla więcej niż jednego modelu, więc warto rzucić okiem przed zakupem na Hermes 3 8B.
Odpowiedzi
Hermes 3 8B — częste pytania
Hermes 3 8B— jak szybko działa na GPU?
To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 424 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 551.
Hermes 3 8B— Ile VRAM-u potrzebuje?
Potrzebuje około 5.1 GB przy kompresji IQ4_XS, który jest najmniejszą kartą, która to uruchamia. Mniej kompresji potrzebuje więcej: liczby w kolumnie pamięci powyżej są przeliczane dla każdej karty, ponieważ każda z nich trzyma wersję o najmniejszej kompresji, jaką może.
Hermes 3 8B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 8 GB?
Tak. Karta CMP 170HX 8 GB, trzymanie 8 GB, uruchamia go przy kompresji Q5_K_M, używając około 6.5 GB i generując w przybliżeniu 141 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.
Hermes 3 8B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 12 GB?
Tak. Karta GeForce RTX 3080 Ti, trzymanie 12 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 9.3 GB i generując w przybliżeniu 48.3 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.
Hermes 3 8B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 16 GB?
Tak. Karta Tesla V100 SXM2 16 GB, trzymanie 16 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 9.3 GB i generując w przybliżeniu 59.8 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.
Hermes 3 8B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 24 GB?
Tak. Karta GeForce RTX 5090 D V2, trzymanie 24 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 9.3 GB i generując w przybliżeniu 70.9 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.
Hermes 3 8B— czy jest open weight?
Jego wagi są opublikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie. Zauważ, że OPEN WEIGHTS nie są tym samym co OPEN SOURCE w pełnym sensie — nie mówi nic o danych treningowych, kodzie treningowym, ani warunkach komercyjnych.
Hermes 3 8B— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 8B. 8B. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
Hermes 3 8B— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Nous Research, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Hermes 3 8B— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w August 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Hermes 3 8B— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Chat, Question answering. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
Hermes 3 8B— Gdzie mogę to pobrać?
Jego wagi są publikowane na Hugging Face, pod organizacją NousResearch. Nie hostujemy plików modelu — ta strona oblicza, jaki sprzęt jest potrzebny do ich uruchomienia.
Hermes 3 8B— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?
Można go podzielić między kartą a pamięcią systemową, ale w ten sposób generuje się boleśnie powoli. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 1.0 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.
Hermes 3 8B— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?
Dwie karty kupują pamięć zamiast szybkości, co ma znaczenie tylko wtedy, gdy jedna karta nie może jej pomieścić. Liczba, która może: 582. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.
Hermes 3 8B— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?
Większa KARTA przechowuje dokładniejszą kopię. Liczba poziomów kompresji używanych w KARTACH, które ją uruchamiają: 4. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.
Hermes 3 8B— Jak dokładne są te szacunki prędkości?
Każda wartość pochodzi z przepustowości pamięci i rozmiaru modelu, a nie z testów porównawczych, dlatego każda jest publikowana jako zakres, a nie pojedyncza liczba. Jeden przykład: 254–678 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.
Hermes 3 8B— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Quadro 6000, o pojemności pamięci 6 GB. Uruchamia model przy kompresji IQ4_XS używając około 5.1 GB, i produkuje w przybliżeniu 15.9 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 582.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.