WizardLM-2 8x22B 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 SXM4 80 GB
80 GB · Q3_K_M · 16.5 tok/s
Najszybsza karta
H100 NVL 94 GB
29.1 tok/s · 94 GB
Które GPU mogą uruchomić WizardLM-2 8x22B?
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..
37 karty pasują
Obliczanie| potrzeby | Kwantyzacja | Pasuje | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
29.1
tok/s
17–47 · niska pewność |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 77.8 GB | IQ4_XS | Wąski |
|
27.4
tok/s
16–44 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 102.4 GB | Q5_K_M | Wąski |
|
27.2
tok/s
16–44 · niska pewność |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 69.6 GB | Q3_K_M | Wąski |
|
27.2
tok/s
16–44 · niska pewność |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 69.6 GB | Q3_K_M | Wąski |
|
24.8
tok/s
15–40 · niska pewność |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 77.8 GB | IQ4_XS | Wąski |
|
24.0
tok/s
14–38 · niska pewność |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 151.7 GB | Q8_0 | Wąski |
|
24.0
tok/s
14–38 · niska pewność |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 151.7 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
23.3
tok/s
14–37 · niska pewność |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 86.0 GB | Q4_K_M | Wąski |
|
23.3
tok/s
14–37 · niska pewność |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 86.0 GB | Q4_K_M | Wąski |
|
22.3
tok/s
13–36 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 102.4 GB | Q5_K_M | Wąski |
|
21.3
tok/s
13–34 · niska pewność |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 118.8 GB | Q6_K | Wąski |
|
21.3
tok/s
13–34 · niska pewność |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 118.8 GB | Q6_K | Wąski |
|
19.2
tok/s
12–31 · niska pewność |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 151.7 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
19.2
tok/s
12–31 · niska pewność |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 151.7 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
16.5
tok/s
10–26 · niska pewność |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 69.6 GB | Q3_K_M | Wąski |
|
16.5
tok/s
10–26 · niska pewność |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 69.6 GB | Q3_K_M | Wąski |
|
16.5
tok/s
10–26 · niska pewność |
A800 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Aug 2022 | 69.6 GB | Q3_K_M | Wąski |
|
16.5
tok/s
10–26 · niska pewność |
H100 CNX NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Mar 2023 | 69.6 GB | Q3_K_M | Wąski |
|
16.5
tok/s
10–26 · niska pewność |
H100 PCIe 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Oct 2022 | 69.6 GB | Q3_K_M | Wąski |
|
16.5
tok/s
10–26 · niska pewność |
H800 PCIe 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Mar 2023 | 69.6 GB | Q3_K_M | Wąski |
|
15.7
tok/s
9–25 · niska pewność |
A100 PCIe 80 GB NVIDIA | 80 GB | 1,940 GB/s | Jun 2021 | 69.6 GB | Q3_K_M | Wąski |
|
15.7
tok/s
9–25 · niska pewność |
A800 PCIe 80 GB NVIDIA | 80 GB | 1,940 GB/s | Nov 2022 | 69.6 GB | Q3_K_M | Wąski |
|
14.1
tok/s
8–22 · niska pewność |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 151.7 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
13.7
tok/s
8–22 · niska pewność |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 102.4 GB | Q5_K_M | Wąski |
|
13.7
tok/s
8–22 · niska pewność |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 102.4 GB | Q5_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
- Microsoft
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 15 April 2024
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
- Mixtral 8x22B
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 141B
- Dane treningowe
- tokens
Parameters: 141B
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
- alpindale
The License of WizardLM-2 8x22B and WizardLM-2 7B is Apache2.0. https://huggingface.co/alpindale/WizardLM-2-8x22B
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.
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Ekstremy
Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają WizardLM-2 8x22B
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 H100 NVL 94 GB 94 GB · 3,940 GB/s · IQ4_XS 29.1 tok/s
- 02 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q5_K_M 27.4 tok/s
- 03 H800 SXM5 80 GB · 3,360 GB/s · Q3_K_M 27.2 tok/s
- 04 H100 SXM5 80 GB 80 GB · 3,360 GB/s · Q3_K_M 27.2 tok/s
- 05 H100 SXM5 94 GB 94 GB · 3,360 GB/s · IQ4_XS 24.8 tok/s
- 06 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 24.0 tok/s
- 07 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 24.0 tok/s
- 08 H100 PCIe 96 GB 96 GB · 3,360 GB/s · Q4_K_M 23.3 tok/s
- 09 H100 SXM5 96 GB 96 GB · 3,360 GB/s · Q4_K_M 23.3 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q5_K_M 22.3 tok/s
Najmniejsze GPU, które nadal działają WizardLM-2 8x22B
Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..
- 01 H100 CNX 80 GB · potrzeby 69.6 GB · Q3_K_M · Wąski 16.5 tok/s
- 02 H800 PCIe 80 GB 80 GB · potrzeby 69.6 GB · Q3_K_M · Wąski 16.5 tok/s
- 03 H800 SXM5 80 GB · potrzeby 69.6 GB · Q3_K_M · Wąski 27.2 tok/s
- 04 A800 PCIe 80 GB 80 GB · potrzeby 69.6 GB · Q3_K_M · Wąski 15.7 tok/s
- 05 H100 PCIe 80 GB 80 GB · potrzeby 69.6 GB · Q3_K_M · Wąski 16.5 tok/s
- 06 H100 SXM5 80 GB 80 GB · potrzeby 69.6 GB · Q3_K_M · Wąski 27.2 tok/s
- 07 A800 SXM4 80 GB 80 GB · potrzeby 69.6 GB · Q3_K_M · Wąski 16.5 tok/s
- 08 A100 PCIe 80 GB 80 GB · potrzeby 69.6 GB · Q3_K_M · Wąski 15.7 tok/s
- 09 A100X 80 GB · potrzeby 69.6 GB · Q3_K_M · Wąski 16.5 tok/s
- 10 A100 SXM4 80 GB 80 GB · potrzeby 69.6 GB · Q3_K_M · Wąski 16.5 tok/s
Co oznaczają liczby
Co potrzebujesz, aby go uruchomić
Minimalna karta
A100 SXM4 80 GB
Pamięć potrzebna
69.6 GB
Najszybszy
29.1 tok/s
WizardLM-2 8x22B osiąga liczbę parametrów równą 141B. 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: 37.
Najmniejszy sprzęt, który działa, to A100 SXM4 80 GB, o pojemności pamięci 80 GB, uruchomienie go przy kompresji Q3_K_M i produkując około 16.5 tokeny na sekundę
Najszybszy rezultat pochodzi z H100 NVL 94 GB, generowanie w przybliżeniu 29.1 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 3,940 GB/s.
Skąd to pochodzi
WizardLM-2 8x22B został opublikowany przez Microsoft, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas April 2024. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Question answering.
Zamiast być trenowanym od podstaw, pochodzi z Mixtral 8x22B. 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 alpindale.
Zrozumienie prędkości
Mediana wyniku wynosi około 16.5 tokenów na sekundę. Przekraczając prędkość czytania bezpośrednio: 35 ich
Każda waga uczestniczy w każdym tokenie tutaj, więc szerokość pasma jest całą historią: poniższa lista to w rzeczywistości ranking przepustowości pamięci.
Pamięć tutaj jest szacowana na podstawie rozmiaru, a nie obliczana z architektury, która nie jest zarejestrowana dla tego modelu — liczby są wskazujące, a nie dokładne.
Krok po kroku
Jak wybrać GPU do WizardLM-2 8x22B
Tabela powyżej oceniła już każdą kartę, dla której posiadamy specyfikacje, w stosunku do tego modelu. Dotarcie do odpowiedzi wymaga sześciu kroków..
-
01
Przeczytaj najpierw liczbę pamięci
Tabela zawiera każdą kartę, która jest w stanie pomieścić WizardLM-2 8x22B, potrzebując około 69.6 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. WizardLM-2 8x22B.
-
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 WizardLM-2 8x22B. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to H100 NVL 94 GB, w 29.1 tok/s
-
05
Przeczytaj kolumnę dopasowania jako ostatnią
Tight dopasowanie działa, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę, w przypadku WizardLM-2 8x22B. 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 WizardLM-2 8x22B.
Odpowiedzi
WizardLM-2 8x22B — częste pytania
WizardLM-2 8x22B— 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.
WizardLM-2 8x22B— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Question answering. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
WizardLM-2 8x22B— Gdzie mogę to pobrać?
Jego wagi są publikowane na Hugging Face, pod organizacją alpindale. Nie hostujemy plików modelu — ta strona oblicza, jaki sprzęt jest potrzebny do ich uruchomienia.
WizardLM-2 8x22B— 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 21.2 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.
WizardLM-2 8x22B— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?
Pojemność sumuje się w kartach; przepustowość nie. Liczba kart, które już same ją posiadają: 37. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.
WizardLM-2 8x22B— 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: 6. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.
WizardLM-2 8x22B— Jak dokładne są te szacunki prędkości?
To są szacunki z rzeczywistymi marginesami błędu, a każdy z nich mógłby rozsądnie wypaść gdziekolwiek w swoim opublikowanym zakresie w zależności od używanego uruchomienia. Najszybszy wynik tutaj: 17–47 tok/s na H100 NVL 94 GB. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.
WizardLM-2 8x22B— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to A100 SXM4 80 GB, o pojemności pamięci 80 GB. Uruchamia model przy kompresji Q3_K_M używając około 69.6 GB, i produkuje w przybliżeniu 16.5 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 37.
WizardLM-2 8x22B— jak szybko działa na GPU?
To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to H100 NVL 94 GB, około 29.1 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 35.
WizardLM-2 8x22B— Ile VRAM-u potrzebuje?
Potrzebuje około 69.6 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.
WizardLM-2 8x22B— 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.
WizardLM-2 8x22B— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 141B. Parameters: 141B. 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.
WizardLM-2 8x22B— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Microsoft, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
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.