Smaug-72B kalkulator TPS

Otwórz wagi Abacus AI 72B parametry July 2024

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

61 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

A100 PCIe 40 GB

40 GB · Q3_K_M · 24.8 tok/s

Najszybsza karta

B200

47.1 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić Smaug-72B?

Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.

Długość kontekstu tokeny

Dłuższa rozmowa wymaga więcej MEMORY, co może spowodować, że ten model nie zmieści się na mniejszych CARD..

Minimalna jakość

Ukrywa karty, które zmieściłyby się w modelu tylko przez skompresowanie go poniżej tego punktu..

Szukaj kart

Pamięć karty

Pokaż również karty, które nie mogą tego uruchomić.

61 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
47.1 tok/s 28–75 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	77.8 GB	Q8_0	Wygodny
47.1 tok/s 28–75 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	77.8 GB	Q8_0	Wygodny
37.6 tok/s 23–60 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	77.8 GB	Q8_0	Wygodny
37.6 tok/s 23–60 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	77.8 GB	Q8_0	Wygodny
30.1 tok/s 18–48 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	77.8 GB	Q8_0	Wygodny
28.8 tok/s 17–46 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	77.8 GB	Q8_0	Wygodny
28.8 tok/s 17–46 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	77.8 GB	Q8_0	Wygodny
28.7 tok/s 17–46 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	61.0 GB	Q6_K	Wąski
28.7 tok/s 17–46 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	61.0 GB	Q6_K	Wąski
27.5 tok/s 17–44 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	77.8 GB	Q8_0	Wygodny
27.0 tok/s 16–43 · niska pewność	GRID A100B NVIDIA	48 GB	1,870 GB/s	May 2020	40.1 GB	IQ4_XS	Wąski
24.8 tok/s 15–40 · niska pewność	A100 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Jun 2020	35.9 GB	Q3_K_M	Wąski
24.8 tok/s 15–40 · niska pewność	A100 SXM4 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	May 2020	35.9 GB	Q3_K_M	Wąski
24.8 tok/s 15–40 · niska pewność	A800 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Nov 2022	35.9 GB	Q3_K_M	Wąski
24.4 tok/s 15–39 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	77.8 GB	Q8_0	Wygodny
24.4 tok/s 15–39 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	77.8 GB	Q8_0	Wygodny
24.4 tok/s 15–39 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	77.8 GB	Q8_0	Wygodny
23.2 tok/s 14–37 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	77.8 GB	Q8_0	Wąski
21.2 tok/s 13–34 · niska pewność	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	52.6 GB	Q5_K_M	Wąski
19.8 tok/s 12–32 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	77.8 GB	Q8_0	Wąski
19.8 tok/s 12–32 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	77.8 GB	Q8_0	Wąski
19.8 tok/s 12–32 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	77.8 GB	Q8_0	Wąski
19.4 tok/s 12–31 · niska pewność	RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA	48 GB	1,340 GB/s	Mar 2025	40.1 GB	IQ4_XS	Wąski
17.4 tok/s 10–28 · niska pewność	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	61.0 GB	Q6_K	Wąski
17.4 tok/s 10–28 · niska pewność	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	61.0 GB	Q6_K	Wąski

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: Abacus AI
Typ organizacji: Industry
Kraj: United States of America
Opublikowany: 3 July 2024
Autorzy: Arka Pal, Deep Karkhanis, Samuel Dooley, Manley Roberts, Siddartha Naidu, Colin White

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena: Language
Zadanie: Language modeling/generation, Question answering
Model bazowy: Qwen-72B

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

parametry: 72B
Dane treningowe: tokens

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
Dostosowywanie obliczeń: 8.2 × 10²⁰ FLOP

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: 8
Czas rzeczywisty: 96 hours
Pobór mocy: 11.1 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 (unrestricted)
Kod treningowy: Unreleased
Hugging Face: abacusai

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Zapisz pewność: Likely

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: Smaug: Fixing Failure Modes of Preference Optimisation with DPO-Positive
Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Smaug-72B

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..

Najmniejsze GPU, które nadal działają Smaug-72B

Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..

Co oznaczają liczby

Strona sprzętowa

Minimalna karta

A100 PCIe 40 GB

Pamięć potrzebna

35.9 GB

Najszybszy

47.1 tok/s

Smaug-72B osiąga liczbę parametrów równą 72B. To stawia to powyżej sprzętu konsumenckiego, w zakresie, gdzie karta jest kupowana do tego celu, zamiast przystosowywana do niego. Liczba kart, które śledzimy, które mogą to pomieścić: 61.

Na niskim końcu obsługiwane jest przez A100 PCIe 40 GB, o pojemności pamięci 40 GB, uruchomienie go przy kompresji Q3_K_M i produkując około 24.8 tokeny na sekundę

Najszybszy rezultat pochodzi z B200, generowanie w przybliżeniu 47.1 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

O tym modelu

Smaug-72B został opublikowany przez Abacus AI, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas July 2024. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.

Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Question answering.

Jego punktem wyjścia był istniejący model podstawowy, Qwen-72B. To jest zwykły sposób produkcji wyspecjalizowanego modelu.

Otwarte wagi to powód, dla którego ta strona znajduje się w kalkulatorze, a nie tylko w katalogu: jest to model, który możesz faktycznie mieć. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją abacusai.

Jak szybko działa i dlaczego

Na każdej karcie, która może go uruchomić, środek zakresu plasuje się w 16.6 tokenów na sekundę 51 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.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do Smaug-72B

Tabela powyżej oceniła już każdą kartę, dla której posiadamy specyfikacje, w stosunku do tego modelu. Dotarcie do odpowiedzi wymaga sześciu kroków..

01

Sprawdź, co potrzebuje przed wszystkim innym.

Zacznij od tego, co tak naprawdę jest potrzebne, czyli wymogu Smaug-72B, potrzebując około 35.9 GB przy kompresji Q3_K_M. Pojemność to brama — karta albo ją trzyma, albo nie.
02

Ustaw długość kontekstu, z którą będziesz pracować

Rozmowa zajmuje pamięć również, i rośnie w miarę trwania. Ustaw suwak na długość, której się spodziewasz, ponieważ przy długim kontekście karta, która łatwo obsługuje krótkie pytania, może zostać odrzucona przez Smaug-72B.
03

Ustal minimalną jakość

Każda KARTA uruchamia najmniej skompresowaną kopię, jaką może pomieścić., osiągnięcie kompresji Q3_K_M 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

Sortuj według prędkości

Szybkość zamawiania jest w rzeczywistości zamawianiem według pasma pamięci, dla Smaug-72B. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 47.1 tok/s
05

Przeczytaj kolumnę dopasowania jako ostatnią

Kolumna dopasowania oddziela karty, które ledwo dają radę, od tych, które mają zapas w przypadku Smaug-72B. 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

Sprawdź kartę z drugiej strony

Każda strona karty powtarza tę procedurę dla każdego modelu, który posiadamy, odpowiadając, do czego jeszcze sprzęt jest przydatny poza Smaug-72B.

Odpowiedzi

Smaug-72B — częste pytania

Smaug-72B— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 47.1 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 51.

Smaug-72B— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 35.9 GB przy kompresji Q3_K_M, 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.

Smaug-72B— 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.

Smaug-72B— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 72B. For 72B, we start from MoMo-72b-lora-1.8.7-DPO [Moreh, 2024], which itself is a fine-tune of Qwen72B [Bai et al., 2023]. MoMo-72b-lora-1.8.7-DPO has already undergone SFT, so we simply run the DPOP routines as in Smaug-34B. 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.

Smaug-72B— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Abacus AI, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.

Smaug-72B— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w July 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

Smaug-72B— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Question answering. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.

Smaug-72B— Gdzie mogę to pobrać?

Jego wagi są publikowane na Hugging Face, pod organizacją abacusai. Nie hostujemy plików modelu — ta strona oblicza, jaki sprzęt jest potrzebny do ich uruchomienia.

Smaug-72B— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?

Częściowo. Warstwy, które nie mieszczą się w GPU VRAM, znajdują się w pamięci systemu i działają z ułamkową prędkością, więc model, który jest w dużej mierze przeniesiony, rzadko jest wart używania. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 15.5 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

Smaug-72B— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Druga KARTA mniej więcej podwaja dostępna PAMIĘĆ, ale nie tempo generacji. Liczba już zdolna do uruchomienia jej samodzielnie: 61. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

Smaug-72B— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Większa KARTA przechowuje dokładniejszą kopię. Liczba poziomów kompresji używanych w KARTACH, które ją uruchamiają: 5. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

Smaug-72B— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

Są obliczane na podstawie specyfikacji, a nie mierzone, i każdy ma zakres. Jeden przykład: 28–75 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

Smaug-72B— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to A100 PCIe 40 GB, o pojemności pamięci 40 GB. Uruchamia model przy kompresji Q3_K_M używając około 35.9 GB, i produkuje w przybliżeniu 24.8 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 61.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 28 November 2025

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.

Wszystkie modele AI