Llama-3-70B-Synthia-v3.5 kalkulator TPS

Otwórz wagi 70B parametry May 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 · 25.5 tok/s

Najszybsza karta

B200

48.4 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić Llama-3-70B-Synthia-v3.5?

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..

61 karty pasują

Obliczanie
potrzeby Kwantyzacja Pasuje
48.4 tok/s

41–58

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 73.8 GB Q8_0 Wygodny
48.4 tok/s

41–58

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 73.8 GB Q8_0 Wygodny
38.7 tok/s

23–62 · niska pewność

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 73.8 GB Q8_0 Wygodny
38.7 tok/s

23–62 · niska pewność

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 73.8 GB Q8_0 Wygodny
30.9 tok/s

19–49 · niska pewność

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 73.8 GB Q8_0 Wygodny
29.6 tok/s

25–36

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 73.8 GB Q8_0 Wygodny
29.6 tok/s

25–36

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 73.8 GB Q8_0 Wygodny
29.5 tok/s

25–35

H100 SXM5 80 GB NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Oct 2022 57.5 GB Q6_K Wygodny
29.5 tok/s

25–35

H800 SXM5 NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Mar 2023 57.5 GB Q6_K Wygodny
28.3 tok/s

17–45 · niska pewność

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 73.8 GB Q8_0 Wygodny
26.1 tok/s

22–31

GRID A100B NVIDIA 48 GB 1,870 GB/s May 2020 41.2 GB Q4_K_M Wąski
25.5 tok/s

22–31

A100 PCIe 40 GB NVIDIA 40 GB 1,560 GB/s Jun 2020 33.0 GB Q3_K_M Wąski
25.5 tok/s

22–31

A100 SXM4 40 GB NVIDIA 40 GB 1,560 GB/s May 2020 33.0 GB Q3_K_M Wąski
25.5 tok/s

22–31

A800 PCIe 40 GB NVIDIA 40 GB 1,560 GB/s Nov 2022 33.0 GB Q3_K_M Wąski
25.1 tok/s

15–40 · niska pewność

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 73.8 GB Q8_0 Wygodny
25.1 tok/s

15–40 · niska pewność

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 73.8 GB Q8_0 Wygodny
25.1 tok/s

15–40 · niska pewność

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 73.8 GB Q8_0 Wygodny
23.8 tok/s

20–29

H100 NVL 94 GB NVIDIA 94 GB 3,940 GB/s Mar 2023 73.8 GB Q8_0 Wąski
20.3 tok/s

17–24

H100 PCIe 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 73.8 GB Q8_0 Wąski
20.3 tok/s

17–24

H100 SXM5 94 GB NVIDIA 94 GB 3,360 GB/s Mar 2023 73.8 GB Q8_0 Wąski
20.3 tok/s

17–24

H100 SXM5 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 73.8 GB Q8_0 Wąski
18.7 tok/s

16–22

RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA 48 GB 1,340 GB/s Mar 2025 41.2 GB Q4_K_M Wąski
17.9 tok/s

15–22

A100 SXM4 80 GB NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Nov 2020 57.5 GB Q6_K Wygodny
17.9 tok/s

15–22

A100X NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Jun 2021 57.5 GB Q6_K Wygodny
17.9 tok/s

15–22

A800 SXM4 80 GB NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Aug 2022 57.5 GB Q6_K 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.

Opublikowany
26 May 2024
Autorzy
Migel Tissera

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
Llama 3-70B

Rozmiar

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

parametry
70B
Dane treningowe
tokens

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

llama 3 license https://huggingface.co/migtissera/Llama-3-70B-Synthia-v3.5

Hugging Face
migtissera

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
Llama-3-70B-Synthia-v3.5
Ostatnio zaktualizowane
28 November 2025

Ekstremy

Co oznaczają liczby

Co potrzebujesz, aby go uruchomić

Minimalna karta

A100 PCIe 40 GB

Pamięć potrzebna

33.0 GB

Najszybszy

48.4 tok/s

Llama-3-70B-Synthia-v3.5 osiąga liczbę parametrów równą 70B. 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.

Najmniejszy sprzęt, który działa, to A100 PCIe 40 GB, o pojemności pamięci 40 GB, uruchomienie go przy kompresji Q3_K_M i produkując około 25.5 tokeny na sekundę

Najszybciej, jak to obliczamy, to B200, generowanie w przybliżeniu 48.4 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Tło

Llama-3-70B-Synthia-v3.5 został opublikowany przez its authors, podczas May 2024.

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

Opiera się na Llama 3-70B. 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 migtissera.

Czytanie wskaźników przepustowości

Połowa kart, które go trzymają, osiąga więcej niż 17.1 tokenów na sekundę. Przekraczając prędkość czytania bezpośrednio: 49 ich

Każda waga uczestniczy w każdym tokenie tutaj, więc szerokość pasma jest całą historią: poniższa lista to w rzeczywistości ranking przepustowości pamięci.

Ponieważ architektura jest zarejestrowana, kolumna pamięci jest wyprowadzana, a nie szacowana.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do Llama-3-70B-Synthia-v3.5

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

  1. 01

    Zacznij od kolumny pamięci

    Tabela zawiera każdą kartę, która jest w stanie pomieścić Llama-3-70B-Synthia-v3.5, potrzebując około 33.0 GB przy kompresji Q3_K_M. Pojemność to brama — karta albo ją trzyma, albo nie.

  2. 02

    Dopasuj kontekst do swojego rzeczywistego użycia

    Ustaw kontekst na to, co naprawdę użyjesz. Cache rośnie wraz z rozmową i jest to zwykle powód, dla którego karta, która wydawała się w porządku, przestaje pasować. Llama-3-70B-Synthia-v3.5.

  3. 03

    Ustal minimalną jakość

    Kompresja to to, co sprawia, że model mieści się w mniejszych KARTACH, kosztem pewnej dokładności., 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.

  4. 04

    Porównaj TOKENS na sekundę, a nie SPECYFIKACJE.

    Sortuj według prędkości, aby zobaczyć, jak karty się klasyfikują. Llama-3-70B-Synthia-v3.5. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 48.4 tok/s

  5. 05

    Przeczytaj kolumnę dopasowania jako ostatnią

    Kolumna dopasowania oddziela karty, które ledwo dają radę, od tych, które mają zapas w przypadku Llama-3-70B-Synthia-v3.5. Wygodne oznacza, że możesz później zwiększyć kontekst. Ta różnica ma większe znaczenie niż kilka tokenów na sekundę, więc kupuj za wygodne, jeśli tego oczekujesz.

  6. 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 Llama-3-70B-Synthia-v3.5.

Odpowiedzi

Llama-3-70B-Synthia-v3.5 — częste pytania

01

Llama-3-70B-Synthia-v3.5— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 70B. 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.

02

Llama-3-70B-Synthia-v3.5— kiedy to zostało wydane?

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

03

Llama-3-70B-Synthia-v3.5— 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.

04

Llama-3-70B-Synthia-v3.5— Gdzie mogę to pobrać?

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

05

Llama-3-70B-Synthia-v3.5— 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 12.4 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

06

Llama-3-70B-Synthia-v3.5— 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.

07

Llama-3-70B-Synthia-v3.5— 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.

08

Llama-3-70B-Synthia-v3.5— 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: 41–58 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

09

Llama-3-70B-Synthia-v3.5— 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 33.0 GB, i produkuje w przybliżeniu 25.5 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 61.

10

Llama-3-70B-Synthia-v3.5— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 48.4 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 49.

11

Llama-3-70B-Synthia-v3.5— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 33.0 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.

12

Llama-3-70B-Synthia-v3.5— 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.

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.