Llama-3-70B-Synthia-v3.5 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
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
- Hugging Face
- migtissera
llama 3 license https://huggingface.co/migtissera/Llama-3-70B-Synthia-v3.5
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
Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Llama-3-70B-Synthia-v3.5
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 48.4 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 48.4 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 38.7 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 38.7 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 30.9 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 29.6 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 29.6 tok/s
- 08 H800 SXM5 80 GB · 3,360 GB/s · Q6_K 29.5 tok/s
- 09 H100 SXM5 80 GB 80 GB · 3,360 GB/s · Q6_K 29.5 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 28.3 tok/s
Najmniejsze GPU, które nadal działają Llama-3-70B-Synthia-v3.5
Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..
- 01 A800 PCIe 40 GB 40 GB · potrzeby 33.0 GB · Q3_K_M · Wąski 25.5 tok/s
- 02 A100 PCIe 40 GB 40 GB · potrzeby 33.0 GB · Q3_K_M · Wąski 25.5 tok/s
- 03 A100 SXM4 40 GB 40 GB · potrzeby 33.0 GB · Q3_K_M · Wąski 25.5 tok/s
- 04 Radeon PRO W7900D 48 GB · potrzeby 41.2 GB · Q4_K_M · Wąski 9.4 tok/s
- 05 RTX PRO 5000 Blackwell 48 GB · potrzeby 41.2 GB · Q4_K_M · Wąski 18.7 tok/s
- 06 RTX 5880 Ada Generation 48 GB · potrzeby 41.2 GB · Q4_K_M · Wąski 12.1 tok/s
- 07 L20 48 GB · potrzeby 41.2 GB · Q4_K_M · Wąski 12.1 tok/s
- 08 Radeon PRO W7800 48 GB 48 GB · potrzeby 41.2 GB · Q4_K_M · Wąski 9.4 tok/s
- 09 Radeon PRO W7900 48 GB · potrzeby 41.2 GB · Q4_K_M · Wąski 9.4 tok/s
- 10 Data Center GPU Max 1100 48 GB · potrzeby 41.2 GB · Q4_K_M · Wąski 11.2 tok/s
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..
-
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.
-
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.
-
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.
-
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
-
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.
-
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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.