MultiVerse 70B kalkulator TPS

Otwórz wagi MTS 72B parametry March 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

61 karty, które mogą go uruchomić

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 MultiVerse 70B?

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
MTS
Typ organizacji
Industry
Kraj
Russia
Opublikowany
25 March 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
Qwen-72B

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 (restricted use)
Kod treningowy
Unreleased

Qwen license (restriction on >100m monthly users) https://huggingface.co/MTSAIR/MultiVerse_70B

Hugging Face
MTSAIR

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
MultiVerse 70B
Ostatnio zaktualizowane
28 November 2025

Ekstremy

Co oznaczają liczby

Co jest potrzebne, aby uruchomić ten model

Minimalna karta

A100 PCIe 40 GB

Pamięć potrzebna

35.9 GB

Najszybszy

47.1 tok/s

MultiVerse 70B 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.

Najmniejsza karta, która to utrzymuje, 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

Najszybciej, jak to obliczamy, to B200, generowanie w przybliżeniu 47.1 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Co to jest model?

MultiVerse 70B został opublikowany przez MTS, w kraju zapisanym jako Russia, podczas March 2024. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.

Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Question answering.

Opiera się na Qwen-72B. To jest zwykły sposób produkcji wyspecjalizowanego modelu.

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 MTSAIR.

Co decyduje o szybkości

Połowa kart, które go trzymają, osiąga więcej niż 16.6 tokenów na sekundę. Przekraczając prędkość czytania bezpośrednio: 51 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 MultiVerse 70B

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

  1. 01

    Sprawdź, co potrzebuje przed wszystkim innym.

    Tabela zawiera każdą kartę, która jest w stanie pomieścić MultiVerse 70B, potrzebując około 35.9 GB przy kompresji Q3_K_M. Żadna ilość mocy obliczeniowej nie może zrekompensować karty, która nie może jej pomieścić.

  2. 02

    Ustaw długość kontekstu, z którą będziesz pracować

    Rozmowa zajmuje pamięć również, i rośnie w miarę trwania. Ustaw suwak na długość, której się spodziewasz, ponieważ przy długim kontekście karta, która łatwo obsługuje krótkie pytania, może zostać odrzucona przez MultiVerse 70B.

  3. 03

    Zdecyduj, ile kompresji zaakceptujesz

    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

    Porównaj TOKENS na sekundę, a nie SPECYFIKACJE.

    Sortuj według prędkości, aby zobaczyć, jak karty się klasyfikują. MultiVerse 70B. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 47.1 tok/s

  5. 05

    Przeczytaj kolumnę dopasowania jako ostatnią

    Tight oznacza, że ładowanie i działanie odbywa się bez miejsca na późniejsze zwiększenie długości kontekstu, w przypadku MultiVerse 70B. 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 strona karty powtarza tę procedurę dla każdego modelu, który posiadamy, odpowiadając, do czego jeszcze sprzęt jest przydatny poza MultiVerse 70B.

Odpowiedzi

MultiVerse 70B — częste pytania

01

MultiVerse 70B— 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.

02

MultiVerse 70B— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Druga KARTA mniej więcej podwaja dostępna PAMIĘĆ, ale nie tempo generacji. Liczba już zdolna do uruchomienia jej samodzielnie: 61. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

03

MultiVerse 70B— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Większa KARTA przechowuje dokładniejszą kopię. Liczba poziomów kompresji używanych w KARTACH, które ją uruchamiają: 5. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

04

MultiVerse 70B— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

Każda wartość pochodzi z przepustowości pamięci i rozmiaru modelu, a nie z testów porównawczych, dlatego każda jest publikowana jako zakres, a nie pojedyncza liczba. Jeden przykład: 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.

05

MultiVerse 70B— 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.

06

MultiVerse 70B— 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.

07

MultiVerse 70B— 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.

08

MultiVerse 70B— 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.

09

MultiVerse 70B— 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.

10

MultiVerse 70B— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez MTS, oparty na Russia, organizacja sklasyfikowana jako industry.

11

MultiVerse 70B— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w March 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

12

MultiVerse 70B— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Question answering. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.

13

MultiVerse 70B— Gdzie mogę to pobrać?

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

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.