OpenThaiGPT v1.0.0 (13B) kalkulator TPS

Otwórz wagi Mahidol University,AI Entrepreneurs Association of Thailand 13.1B 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

509 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

Xeon Phi 5110P

8 GB · Q3_K_M · 18.2 tok/s

Najszybsza karta

B200

259 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić OpenThaiGPT v1.0.0 (13B)?

Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.

Długość kontekstu tokeny

Dłuższa rozmowa wymaga więcej MEMORY, co może spowodować, że ten model nie zmieści się na mniejszych CARD..

Minimalna jakość

Ukrywa karty, które zmieściłyby się w modelu tylko przez skompresowanie go poniżej tego punktu..

Szukaj kart

Pamięć karty

Pokaż również karty, które nie mogą tego uruchomić.

509 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
259 tok/s 155–414 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	14.7 GB	Q8_0	Wygodny
259 tok/s 155–414 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	14.7 GB	Q8_0	Wygodny
207 tok/s 124–330 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	14.7 GB	Q8_0	Wygodny
207 tok/s 124–330 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	14.7 GB	Q8_0	Wygodny
165 tok/s 99–264 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	14.7 GB	Q8_0	Wygodny
158 tok/s 95–253 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	14.7 GB	Q8_0	Wygodny
158 tok/s 95–253 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	14.7 GB	Q8_0	Wygodny
151 tok/s 91–242 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	14.7 GB	Q8_0	Wygodny
134 tok/s 81–215 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	14.7 GB	Q8_0	Wygodny
134 tok/s 81–215 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	14.7 GB	Q8_0	Wygodny
134 tok/s 81–215 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	14.7 GB	Q8_0	Wygodny
130 tok/s 78–208 · niska pewność	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.1 GB	Q3_K_M	Wąski
127 tok/s 76–204 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	14.7 GB	Q8_0	Wygodny
116 tok/s 70–186 · niska pewność	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.6 GB	Q4_K_M	Wąski
109 tok/s 65–174 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	14.7 GB	Q8_0	Wygodny
109 tok/s 65–174 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	14.7 GB	Q8_0	Wygodny
109 tok/s 65–174 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	14.7 GB	Q8_0	Wygodny
109 tok/s 65–174 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	14.7 GB	Q8_0	Wygodny
109 tok/s 65–174 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	14.7 GB	Q8_0	Wygodny
82.7 tok/s 50–132 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	14.7 GB	Q8_0	Wygodny
82.7 tok/s 50–132 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	14.7 GB	Q8_0	Wygodny
68.9 tok/s 41–110 · niska pewność	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	14.7 GB	Q8_0	Wygodny
67.5 tok/s 40–108 · niska pewność	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	14.7 GB	Q8_0	Wygodny
67.0 tok/s 40–107 · niska pewność	RTX A5000-8Q NVIDIA	8 GB	768 GB/s	Apr 2021	7.1 GB	Q3_K_M	Wąski
66.0 tok/s 40–106 · niska pewność	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	14.7 GB	Q8_0	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.

Organizacja: Mahidol University,AI Entrepreneurs Association of Thailand
Typ organizacji: Academia
Kraj: Thailand
Opublikowany: 8 April 2024
Autorzy: Kobkrit Viriyayudhakorn, Sumeth Yuenyong, Thaweewat Rugsujarit, Jillaphat Jaroenkantasima, Norapat Buppodom, Koravich Sangkaew, Peerawat Rojratchadakorn, Surapon Nonesung, Chanon Utupon, Sadhis Wongprayoon, Nucharee Thongthungwong, Chawakorn Phiantham, Patteera Triamamornwooth. Nattarika Juntarapaoraya, Kriangkrai Saetan, Pitikorn Khlaisamniang

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena: Language
Zadanie: Chat, Language modeling/generation, Question answering, Retrieval-augmented generation
Model bazowy: Llama 2-13B

Rozmiar

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

parametry: 13.1B
Dane treningowe: tokens

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: 5.1 × 10²¹ FLOP
Jak to zostało ustalone: Operation counting
Dostosowywanie obliczeń: 7.9 × 10¹⁶ FLOP

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: openthaigpt

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: OpenThaiGPT 13b 1.0.0
Ostatnio zaktualizowane: 11 February 2026

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają OpenThaiGPT v1.0.0 (13B)

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 OpenThaiGPT v1.0.0 (13B)

Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..

Co oznaczają liczby

Strona sprzętowa

Minimalna karta

Xeon Phi 5110P

Pamięć potrzebna

7.1 GB

Najszybszy

259 tok/s

OpenThaiGPT v1.0.0 (13B) osiąga liczbę parametrów równą 13.1B. To jest na tyle małe, że sprzęt rzadko stanowi przeszkodę, w tym na kartach sprzed kilku lat. Liczba kart, które śledzimy, które mogą go uruchomić: 509.

Na niskim końcu obsługiwane jest przez Xeon Phi 5110P, o pojemności pamięci 8 GB, uruchomienie go przy kompresji Q3_K_M i produkując około 18.2 tokeny na sekundę

Najszybciej, jak to obliczamy, to B200, generowanie w przybliżeniu 259 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

O tym modelu

OpenThaiGPT v1.0.0 (13B) został opublikowany przez Mahidol University,AI Entrepreneurs Association of Thailand, w kraju zapisanym jako Thailand, podczas April 2024. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako academia.

Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie chat, Language modeling/generation, Question answering, Retrieval-augmented generation.

Opiera się na Llama 2-13B. Większość modeli w tej skali jest dostosowywana z istniejącej bazy, a nie tworzona od zera.

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. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją openthaigpt.

Jak szybko działa i dlaczego

Mediana wyniku wynosi około 21.1 tokenów na sekundę. Przekraczając prędkość czytania bezpośrednio: 459 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.

Jak to zostało wytrenowane

Trening zajmował około 5.1 × 10²¹ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do OpenThaiGPT v1.0.0 (13B)

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

01

Sprawdź, co potrzebuje przed wszystkim innym.

Każda karta tutaj została sprawdzona pod kątem OpenThaiGPT v1.0.0 (13B), potrzebując około 7.1 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. OpenThaiGPT v1.0.0 (13B).
03

Zdecyduj, ile kompresji zaakceptujesz

Kolumna kwantyzacji różni się w zależności od karty, ponieważ większa karta przechowuje dokładniejszą kopię., 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

Oceń według przepustowości, a nie kart specyfikacji

Sortuj według prędkości, aby zobaczyć, jak karty się klasyfikują. OpenThaiGPT v1.0.0 (13B). Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 259 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 OpenThaiGPT v1.0.0 (13B). 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 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 OpenThaiGPT v1.0.0 (13B).

Odpowiedzi

OpenThaiGPT v1.0.0 (13B) — częste pytania

OpenThaiGPT v1.0.0 (13B)— 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.

OpenThaiGPT v1.0.0 (13B)— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie chat, Language modeling/generation, Question answering, Retrieval-augmented generation. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.

OpenThaiGPT v1.0.0 (13B)— Gdzie mogę to pobrać?

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

OpenThaiGPT v1.0.0 (13B)— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 5.1 × 10²¹ 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.

OpenThaiGPT v1.0.0 (13B)— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?

Tylko przez odciążenie, co zwykle jest fałszywą oszczędnością: część trzymana w pamięci systemowej spowalnia cały proces. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 3.2 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

OpenThaiGPT v1.0.0 (13B)— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Druga KARTA mniej więcej podwaja dostępna PAMIĘĆ, ale nie tempo generacji. Liczba już zdolna do uruchomienia jej samodzielnie: 509. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

OpenThaiGPT v1.0.0 (13B)— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Ponieważ pojemność się różni, to również to, jak mocno musi być ściśnięta. Liczba wyróżniających się poziomów w tabeli powyżej: 5. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

OpenThaiGPT v1.0.0 (13B)— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

Są obliczane na podstawie specyfikacji, a nie mierzone, i każdy ma zakres. Jeden przykład: 155–414 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

OpenThaiGPT v1.0.0 (13B)— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Xeon Phi 5110P, o pojemności pamięci 8 GB. Uruchamia model przy kompresji Q3_K_M używając około 7.1 GB, i produkuje w przybliżeniu 18.2 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 509.

OpenThaiGPT v1.0.0 (13B)— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 259 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 459.

OpenThaiGPT v1.0.0 (13B)— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 7.1 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.

OpenThaiGPT v1.0.0 (13B)— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 8 GB?

Tak. Karta CMP 170HX 8 GB, trzymanie 8 GB, uruchamia go przy kompresji Q3_K_M, używając około 7.1 GB i generując w przybliżeniu 130 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

OpenThaiGPT v1.0.0 (13B)— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 12 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 3080 Ti, trzymanie 12 GB, uruchamia go przy kompresji Q5_K_M, używając około 10.1 GB i generując w przybliżeniu 52.7 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

OpenThaiGPT v1.0.0 (13B)— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 16 GB?

Tak. Karta Tesla V100 SXM2 16 GB, trzymanie 16 GB, uruchamia go przy kompresji Q6_K, używając około 11.7 GB i generując w przybliżeniu 53.1 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

OpenThaiGPT v1.0.0 (13B)— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 24 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 5090 D V2, trzymanie 24 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 14.7 GB i generując w przybliżeniu 43.3 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

OpenThaiGPT v1.0.0 (13B)— 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.

OpenThaiGPT v1.0.0 (13B)— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 13.1B. https://huggingface.co/openthaigpt/openthaigpt-1.0.0-13b-chat. 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.

OpenThaiGPT v1.0.0 (13B)— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Mahidol University,AI Entrepreneurs Association of Thailand, oparty na Thailand, organizacja sklasyfikowana jako academia.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 11 February 2026

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.

Wszystkie modele AI