Le_Triomphant-ECE-TW3 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 · 24.8 tok/s
Najszybsza karta
B200
47.1 tok/s · 180 GB
Które GPU mogą uruchomić Le_Triomphant-ECE-TW3?
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 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
47.1
tok/s
28–75 · niska pewność |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 77.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
47.1
tok/s
28–75 · niska pewność |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 77.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
37.6
tok/s
23–60 · niska pewność |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 77.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
37.6
tok/s
23–60 · niska pewność |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 77.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
30.1
tok/s
18–48 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 77.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
28.8
tok/s
17–46 · niska pewność |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 77.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
28.8
tok/s
17–46 · niska pewność |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 77.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
28.7
tok/s
17–46 · niska pewność |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 61.0 GB | Q6_K | Wąski |
|
28.7
tok/s
17–46 · niska pewność |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 61.0 GB | Q6_K | Wąski |
|
27.5
tok/s
17–44 · niska pewność |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 77.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
27.0
tok/s
16–43 · niska pewność |
GRID A100B NVIDIA | 48 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 40.1 GB | IQ4_XS | Wąski |
|
24.8
tok/s
15–40 · niska pewność |
A100 PCIe 40 GB NVIDIA | 40 GB | 1,560 GB/s | Jun 2020 | 35.9 GB | Q3_K_M | Wąski |
|
24.8
tok/s
15–40 · niska pewność |
A100 SXM4 40 GB NVIDIA | 40 GB | 1,560 GB/s | May 2020 | 35.9 GB | Q3_K_M | Wąski |
|
24.8
tok/s
15–40 · niska pewność |
A800 PCIe 40 GB NVIDIA | 40 GB | 1,560 GB/s | Nov 2022 | 35.9 GB | Q3_K_M | Wąski |
|
24.4
tok/s
15–39 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 77.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
24.4
tok/s
15–39 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 77.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
24.4
tok/s
15–39 · niska pewność |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 77.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
23.2
tok/s
14–37 · niska pewność |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 77.8 GB | Q8_0 | Wąski |
|
21.2
tok/s
13–34 · niska pewność |
H100 SXM5 64 GB NVIDIA | 64 GB | 2,020 GB/s | Mar 2023 | 52.6 GB | Q5_K_M | Wąski |
|
19.8
tok/s
12–32 · niska pewność |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 77.8 GB | Q8_0 | Wąski |
|
19.8
tok/s
12–32 · niska pewność |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 77.8 GB | Q8_0 | Wąski |
|
19.8
tok/s
12–32 · niska pewność |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 77.8 GB | Q8_0 | Wąski |
|
19.4
tok/s
12–31 · niska pewność |
RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA | 48 GB | 1,340 GB/s | Mar 2025 | 40.1 GB | IQ4_XS | Wąski |
|
17.4
tok/s
10–28 · niska pewność |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 61.0 GB | Q6_K | Wąski |
|
17.4
tok/s
10–28 · niska pewność |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 61.0 GB | Q6_K | 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
- French Engineering School ECE,TW3 Partners
- Typ organizacji
- Academia,Industry
- Kraj
- France
- Opublikowany
- 1 April 2024
- Autorzy
- Louis Garcia. Matthieu Jollard, Andre-Louis Rochet, Paul Lemaistre
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
- Smaug-72B,MultiVerse 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
- 72B
- 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
- Hugging Face
- paloalma
Apache 2.0 https://huggingface.co/paloalma/Le_Triomphant-ECE-TW3
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
- Le_Triomphant-ECE-TW3
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Ekstremy
Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Le_Triomphant-ECE-TW3
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 47.1 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 47.1 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 37.6 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 37.6 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 30.1 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 28.8 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 28.8 tok/s
- 08 H800 SXM5 80 GB · 3,360 GB/s · Q6_K 28.7 tok/s
- 09 H100 SXM5 80 GB 80 GB · 3,360 GB/s · Q6_K 28.7 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 27.5 tok/s
Najmniejsze GPU, które nadal działają Le_Triomphant-ECE-TW3
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 35.9 GB · Q3_K_M · Wąski 24.8 tok/s
- 02 A100 PCIe 40 GB 40 GB · potrzeby 35.9 GB · Q3_K_M · Wąski 24.8 tok/s
- 03 A100 SXM4 40 GB 40 GB · potrzeby 35.9 GB · Q3_K_M · Wąski 24.8 tok/s
- 04 Radeon PRO W7900D 48 GB · potrzeby 40.1 GB · IQ4_XS · Wąski 9.7 tok/s
- 05 RTX PRO 5000 Blackwell 48 GB · potrzeby 40.1 GB · IQ4_XS · Wąski 19.4 tok/s
- 06 RTX 5880 Ada Generation 48 GB · potrzeby 40.1 GB · IQ4_XS · Wąski 12.5 tok/s
- 07 L20 48 GB · potrzeby 40.1 GB · IQ4_XS · Wąski 12.5 tok/s
- 08 Radeon PRO W7800 48 GB 48 GB · potrzeby 40.1 GB · IQ4_XS · Wąski 9.7 tok/s
- 09 Radeon PRO W7900 48 GB · potrzeby 40.1 GB · IQ4_XS · Wąski 9.7 tok/s
- 10 Data Center GPU Max 1100 48 GB · potrzeby 40.1 GB · IQ4_XS · Wąski 11.6 tok/s
Co oznaczają liczby
Co potrzebujesz, aby go uruchomić
Minimalna karta
A100 PCIe 40 GB
Pamięć potrzebna
35.9 GB
Najszybszy
47.1 tok/s
Le_Triomphant-ECE-TW3 osiąga liczbę parametrów równą 72B. 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 24.8 tokeny na sekundę
Najwyższa półka to B200, generowanie w przybliżeniu 47.1 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.
Co to jest model?
Le_Triomphant-ECE-TW3 został opublikowany przez French Engineering School ECE,TW3 Partners, w kraju zapisanym jako France, podczas April 2024. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia,Industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Question answering.
Zamiast być trenowanym od podstaw, pochodzi z Smaug-72B,MultiVerse 70B. 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 paloalma.
Co decyduje o szybkości
Mediana wyniku wynosi około 16.6 tokenów na sekundę. Produkując tekst szybciej niż większość ludzi go czyta. 51 ich
Każda waga uczestniczy w każdym tokenie tutaj, więc szerokość pasma jest całą historią: poniższa lista to w rzeczywistości ranking przepustowości pamięci.
Bez układu uwagi na rekordzie, kolumna pamięci jest przybliżeniem. Jest wystarczająco bliska, aby wybrać sprzęt, i najmniej wiarygodna przy długim kontekście.
Krok po kroku
Jak wybrać GPU do Le_Triomphant-ECE-TW3
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 Le_Triomphant-ECE-TW3, potrzebując około 35.9 GB przy kompresji Q3_K_M. To ta liczba, a nie nagłówkowa wydajność karty, decyduje o tym, czy można ją uruchomić.
-
02
Zdecyduj, jak długo trwają twoje rozmowy
Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz tego, co potrzebują wagi. Przesuń suwak do swojej rzeczywistej długości roboczej przed zaufaniem jakiejkolwiek linii dla Le_Triomphant-ECE-TW3.
-
03
Wybierz, jak daleko chcesz to skompresować.
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
Oceń według przepustowości, a nie kart specyfikacji
Szybkość zamawiania jest w rzeczywistości zamawianiem według pasma pamięci, dla Le_Triomphant-ECE-TW3. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 47.1 tok/s
-
05
Sprawdź werdykt dopasowania przed zakupem
Kolumna dopasowania oddziela karty, które ledwo dają radę, od tych, które mają zapas w przypadku Le_Triomphant-ECE-TW3. 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 strona karty powtarza tę procedurę dla każdego modelu, który posiadamy, odpowiadając, do czego jeszcze sprzęt jest przydatny poza Le_Triomphant-ECE-TW3.
Odpowiedzi
Le_Triomphant-ECE-TW3 — częste pytania
Le_Triomphant-ECE-TW3— 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.
Le_Triomphant-ECE-TW3— Gdzie mogę to pobrać?
Jego wagi są publikowane na Hugging Face, pod organizacją paloalma. Nie hostujemy plików modelu — ta strona oblicza, jaki sprzęt jest potrzebny do ich uruchomienia.
Le_Triomphant-ECE-TW3— 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 15.5 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.
Le_Triomphant-ECE-TW3— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?
Pojemność sumuje się w kartach; przepustowość nie. Liczba kart, które już same ją posiadają: 61. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.
Le_Triomphant-ECE-TW3— 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: 5. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.
Le_Triomphant-ECE-TW3— 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: 28–75 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.
Le_Triomphant-ECE-TW3— 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 35.9 GB, i produkuje w przybliżeniu 24.8 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 61.
Le_Triomphant-ECE-TW3— jak szybko działa na GPU?
To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 47.1 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 51.
Le_Triomphant-ECE-TW3— Ile VRAM-u potrzebuje?
Potrzebuje około 35.9 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.
Le_Triomphant-ECE-TW3— 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.
Le_Triomphant-ECE-TW3— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 72B. 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.
Le_Triomphant-ECE-TW3— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez French Engineering School ECE,TW3 Partners, oparty na France, organizacja sklasyfikowana jako academia,Industry.
Le_Triomphant-ECE-TW3— 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.