Arctic 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
B300
288 GB · Q3_K_M · 19.1 tok/s
Najszybsza karta
B300
19.1 tok/s · 288 GB
Które GPU mogą uruchomić Arctic?
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..
3 karty pasują
Obliczanie| potrzeby | Kwantyzacja | Pasuje | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
19.1
tok/s
11–30 · niska pewność |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 235.2 GB | Q3_K_M | Wąski |
|
15.2
tok/s
9–24 · niska pewność |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 235.2 GB | Q3_K_M | Wąski |
|
15.2
tok/s
9–24 · niska pewność |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 235.2 GB | Q3_K_M | 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
- Snowflake
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 24 April 2024
- Autorzy
- Snowflake AI Research
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling/generation, Question answering, Code generation, Quantitative reasoning
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 480B
- Dane treningowe
- tokens
" It combines a 10B dense transformer model with a residual 128x3.66B MoE MLP resulting in 480B total and 17B active parameters chosen using a top-2 gating."
"Arctic was trained with a three-stage curriculum each with a different data composition focusing on generic skills in the first phase (1T Tokens), and enterprise-focused skills in the latter two phases (1.5T and 1T tokens). " 1+1.5+1 = 3.5
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.
- Obliczenia treningowe
- 3.8 × 10²³ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Other,Operation counting
from the graph: 1x - Arctic 1.9X - Llama 3 8B (7.2×10^23) ~ = Yi 34B (6.1e23) -> x = 3.2105263e+23 3X - Code Llama 70B (1.26e+24) -> x = 4.2e+23 17.5X - Llama 3 70B (7.861e24) -> x =4.492e+23 = 3.7975893e+23 Operation counting (17B active parameters): 6ND = 6 FLOP / parameter / token * 17*10^9 parameters * 3.5*10^12 tokens = 3.57e+23 FLOP geometric mean:(3.2105263e+23*4.492e+23*4.2e+23*3.57e+23)^(1/4) = 3.8347175e+23
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Czas-chip
- 504,000
- Koszt obliczeniowy
- $2,000,000
- Dostawca chmury
- AWS
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
- Open source
Apache 2.0 license with ungated access to weights and code paired with open data recipe and research insights.
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP
- Yes
- Zapisz pewność
- Confident
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Snowflake Arctic: The Best LLM for Enterprise AI — Efficiently Intelligent, Truly Open
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Ekstremy
Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Arctic
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 Arctic
Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..
Co oznaczają liczby
Co jest potrzebne, aby uruchomić ten model
Minimalna karta
B300
Pamięć potrzebna
235.2 GB
Najszybszy
19.1 tok/s
Arctic osiąga liczbę parametrów równą 480B. To jest poza tym, co miałaby jakakolwiek pojedyncza karta graficzna. Uruchomienie go oznacza albo podział na kilka kart, albo wynajęcie sprzętu przeznaczonego do tego zadania, a każda karta, która mogłaby go pomieścić sama, jest częścią centrum danych. Liczba, która może: 3.
Najmniejsza karta, która to utrzymuje, to B300, o pojemności pamięci 288 GB, uruchomienie go przy kompresji Q3_K_M i produkując około 19.1 tokeny na sekundę
Najwyższa półka to B300, generowanie w przybliżeniu 19.1 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.
Co to jest model?
Arctic został opublikowany przez Snowflake, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas April 2024. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Question answering, Code generation, Quantitative reasoning.
Opublikowane wagi oznaczają, że model działa na twojej maszynie, a nie na czyjejś, co sprawia, że poniższe pytanie dotyczące sprzętu jest w ogóle możliwe do odpowiedzi.
Co decyduje o szybkości
Połowa kart, które go trzymają, osiąga więcej niż 15.2 tokenów na sekundę. Przekraczając prędkość czytania bezpośrednio: 3 ich
Będąc gęstym, odczytuje każdą swoją część po tokenie, dlatego poniższe uporządkowanie według szybkości tak ściśle pokrywa się z uporządkowaniem według przepustowości pamięci.
Bez układu uwagi na rekordzie, kolumna pamięci jest przybliżeniem. Jest wystarczająco bliska, aby wybrać sprzęt, i najmniej wiarygodna przy długim kontekście.
Szkolenie i pochodzenie
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 3.8 × 10²³ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Krok po kroku
Jak wybrać GPU do Arctic
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 Arctic, potrzebując około 235.2 GB przy kompresji Q3_K_M. To ta liczba, a nie nagłówkowa wydajność karty, decyduje o tym, czy można ją uruchomić.
-
02
Ustaw długość kontekstu, z którą będziesz pracować
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. Arctic.
-
03
Wybierz, jak daleko chcesz to skompresować.
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.
Szybkość zamawiania jest w rzeczywistości zamawianiem według pasma pamięci, dla Arctic. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B300, w 19.1 tok/s
-
05
Zwróć uwagę na margines, a nie tylko na dopasowanie
Kolumna dopasowania oddziela karty, które ledwo dają radę, od tych, które mają zapas w przypadku Arctic. 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 Arctic.
Odpowiedzi
Arctic — częste pytania
Arctic— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Question answering, Code generation, Quantitative reasoning. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
Arctic— Gdzie mogę to pobrać?
Wagi są opublikowane, chociaż nie posiadamy linku do repozytorium. Ta strona oblicza wymagania sprzętowe, a nie hostuje pliki modelu.
Arctic— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 3.8 × 10²³ FLOP. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
Arctic— 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 60.7 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.
Arctic— 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: 3. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.
Arctic— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?
Każda KARTA jest przedstawiana z uruchomioną najmniej skompresowaną wersją, jaką może pomieścić. Liczba odmiennych poziomów kompresji w KARTACH, które mogą go pomieścić: 1. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.
Arctic— Jak dokładne są te szacunki prędkości?
Są obliczane na podstawie specyfikacji, a nie mierzone, i każdy ma zakres. Jeden przykład: 11–30 tok/s na B300. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.
Arctic— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to B300, o pojemności pamięci 288 GB. Uruchamia model przy kompresji Q3_K_M używając około 235.2 GB, i produkuje w przybliżeniu 19.1 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 3.
Arctic— jak szybko działa na GPU?
To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B300, około 19.1 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 3.
Arctic— Ile VRAM-u potrzebuje?
Potrzebuje około 235.2 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.
Arctic— 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.
Arctic— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 480B. " It combines a 10B dense transformer model with a residual 128x3.66B MoE MLP resulting in 480B total and 17B active parameters chosen using a top-2 gating.". 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.
Arctic— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Snowflake, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Arctic— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w April 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
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.