WizardLM-2 8x22B kalkulator TPS

Otwórz wagi Microsoft 141B parametry April 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

37 karty, które mogą go uruchomić

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

Parameters: 141B

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 (unrestricted)
Kod treningowy
Unreleased

The License of WizardLM-2 8x22B and WizardLM-2 7B is Apache2.0. https://huggingface.co/alpindale/WizardLM-2-8x22B

Hugging Face
alpindale

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

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..

  1. 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.

  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. WizardLM-2 8x22B.

  3. 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.

  4. 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

  5. 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.

  6. 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

01

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.

02

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.

03

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.

04

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.

05

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.

06

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.

07

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.

08

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.

09

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.

10

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.

11

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.

12

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.

13

WizardLM-2 8x22B— kto to stworzył?

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

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.