Nous-Hermes-2-Yi-34B 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
RTX A4500
20 GB · Q3_K_M · 21.5 tok/s
Najszybsza karta
B200
99.7 tok/s · 180 GB
Które GPU mogą uruchomić Nous-Hermes-2-Yi-34B?
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..
132 karty pasują
Obliczanie| potrzeby | Kwantyzacja | Pasuje | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
99.7
tok/s
60–159 · niska pewność |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 37.1 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
99.7
tok/s
60–159 · niska pewność |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 37.1 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
79.6
tok/s
48–127 · niska pewność |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 37.1 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
79.6
tok/s
48–127 · niska pewność |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 37.1 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
63.6
tok/s
38–102 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 37.1 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
60.9
tok/s
37–97 · niska pewność |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 37.1 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
60.9
tok/s
37–97 · niska pewność |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 37.1 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
58.3
tok/s
35–93 · niska pewność |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 37.1 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
51.7
tok/s
31–83 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 37.1 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
51.7
tok/s
31–83 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 37.1 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
51.7
tok/s
31–83 · niska pewność |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 37.1 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
49.1
tok/s
29–79 · niska pewność |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 37.1 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
41.9
tok/s
25–67 · niska pewność |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 37.1 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
41.9
tok/s
25–67 · niska pewność |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 37.1 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
41.9
tok/s
25–67 · niska pewność |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 37.1 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
41.9
tok/s
25–67 · niska pewność |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 37.1 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
41.9
tok/s
25–67 · niska pewność |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 37.1 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
41.6
tok/s
25–67 · niska pewność |
DRIVE A100 PROD NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 25.2 GB | Q5_K_M | Wąski |
|
41.6
tok/s
25–67 · niska pewność |
GRID A100A NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 25.2 GB | Q5_K_M | Wąski |
|
39.8
tok/s
24–64 · niska pewność |
GeForce RTX 5090 NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 25.2 GB | Q5_K_M | Wąski |
|
39.8
tok/s
24–64 · niska pewność |
GeForce RTX 5090 D NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 25.2 GB | Q5_K_M | Wąski |
|
38.5
tok/s
23–62 · niska pewność |
GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA | 24 GB | 1,340 GB/s | Aug 2025 | 21.3 GB | Q4_K_M | Wąski |
|
35.1
tok/s
21–56 · niska pewność |
A30X NVIDIA | 24 GB | 1,220 GB/s | Apr 2021 | 21.3 GB | Q4_K_M | Wąski |
|
31.9
tok/s
19–51 · niska pewność |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 37.1 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
31.9
tok/s
19–51 · niska pewność |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 37.1 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
- Nous Research
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 25 December 2023
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
- Yi-34B
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 34B
- Dane treningowe
- tokens
34B
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
- NousResearch
apache 2.0 https://huggingface.co/NousResearch/Nous-Hermes-2-Yi-34B
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
- Nous Hermes 2 - Yi-34B
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Ekstremy
Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Nous-Hermes-2-Yi-34B
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 99.7 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 99.7 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 79.6 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 79.6 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 63.6 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 60.9 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 60.9 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 58.3 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 51.7 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 51.7 tok/s
Najmniejsze GPU, które nadal działają Nous-Hermes-2-Yi-34B
Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..
- 01 RTX 4000 Ada Generation 20 GB · potrzeby 17.3 GB · Q3_K_M · Wąski 12.1 tok/s
- 02 RTX 4000 SFF Ada Generation 20 GB · potrzeby 17.3 GB · Q3_K_M · Wąski 9.4 tok/s
- 03 Radeon RX 7900 XT 20 GB · potrzeby 17.3 GB · Q3_K_M · Wąski 21.0 tok/s
- 04 A10M 20 GB · potrzeby 17.3 GB · Q3_K_M · Wąski 16.8 tok/s
- 05 GeForce RTX 3080 Ti 20 GB 20 GB · potrzeby 17.3 GB · Q3_K_M · Wąski 25.6 tok/s
- 06 RTX A4500 20 GB · potrzeby 17.3 GB · Q3_K_M · Wąski 21.5 tok/s
- 07 Arc Pro B60 24 GB · potrzeby 21.3 GB · Q4_K_M · Wąski 8.5 tok/s
- 08 GeForce RTX 5090 D V2 24 GB · potrzeby 21.3 GB · Q4_K_M · Wąski 38.5 tok/s
- 09 RTX PRO 4000 Blackwell SFF 24 GB · potrzeby 21.3 GB · Q4_K_M · Wąski 12.4 tok/s
- 10 GeForce RTX 5090 Mobile 24 GB · potrzeby 21.3 GB · Q4_K_M · Wąski 25.8 tok/s
Co oznaczają liczby
Wymagania sprzętowe w praktyce
Minimalna karta
RTX A4500
Pamięć potrzebna
17.3 GB
Najszybszy
99.7 tok/s
Nous-Hermes-2-Yi-34B osiąga liczbę parametrów równą 34B. To ląduje w zakresie, który może obsłużyć poważna karta stacjonarna, gdy wagi są skompresowane. Liczba kart, które śledzimy, które mogą to uruchomić: 132.
Punkt wejścia to RTX A4500, o pojemności pamięci 20 GB, uruchomienie go przy kompresji Q3_K_M i produkując około 21.5 tokeny na sekundę
Najszybciej, jak to obliczamy, to B200, generowanie w przybliżeniu 99.7 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.
O tym modelu
Nous-Hermes-2-Yi-34B został opublikowany przez Nous Research, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas December 2023. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Question answering.
Opiera się na Yi-34B. Większość modeli w tej skali jest dostosowywana z istniejącej bazy, a nie tworzona od zera.
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 NousResearch.
Jak szybko działa i dlaczego
Na każdej karcie, która może go uruchomić, środek zakresu plasuje się w 21.2 tokenów na sekundę 103 ich
Będąc gęstym, odczytuje każdą swoją część po tokenie, dlatego poniższe uporządkowanie według szybkości tak ściśle pokrywa się z uporządkowaniem według 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 Nous-Hermes-2-Yi-34B
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
Zacznij od tego, co tak naprawdę jest potrzebne, czyli wymogu Nous-Hermes-2-Yi-34B, potrzebując około 17.3 GB przy kompresji Q3_K_M. To ta liczba, a nie nagłówkowa wydajność karty, decyduje o tym, czy można ją uruchomić.
-
02
Dopasuj kontekst do swojego rzeczywistego użycia
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 Nous-Hermes-2-Yi-34B.
-
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
Porównaj TOKENS na sekundę, a nie SPECYFIKACJE.
Szybkość zamawiania jest w rzeczywistości zamawianiem według pasma pamięci, dla Nous-Hermes-2-Yi-34B. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 99.7 tok/s
-
05
Zwróć uwagę na margines, a nie tylko na dopasowanie
Tight dopasowanie działa, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę, w przypadku Nous-Hermes-2-Yi-34B. 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 Nous-Hermes-2-Yi-34B.
Odpowiedzi
Nous-Hermes-2-Yi-34B — częste pytania
Nous-Hermes-2-Yi-34B— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w December 2023. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Nous-Hermes-2-Yi-34B— 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.
Nous-Hermes-2-Yi-34B— Gdzie mogę to pobrać?
Jego wagi są publikowane na Hugging Face, pod organizacją NousResearch. Nie hostujemy plików modelu — ta strona oblicza, jaki sprzęt jest potrzebny do ich uruchomienia.
Nous-Hermes-2-Yi-34B— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?
Częściowo. Warstwy, które nie mieszczą się w GPU VRAM, znajdują się w pamięci systemu i działają z ułamkową prędkością, więc model, który jest w dużej mierze przeniesiony, rzadko jest wart używania. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 6.9 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.
Nous-Hermes-2-Yi-34B— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?
Druga KARTA mniej więcej podwaja dostępna PAMIĘĆ, ale nie tempo generacji. Liczba już zdolna do uruchomienia jej samodzielnie: 132. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.
Nous-Hermes-2-Yi-34B— 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.
Nous-Hermes-2-Yi-34B— 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: 60–159 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.
Nous-Hermes-2-Yi-34B— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to RTX A4500, o pojemności pamięci 20 GB. Uruchamia model przy kompresji Q3_K_M używając około 17.3 GB, i produkuje w przybliżeniu 21.5 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 132.
Nous-Hermes-2-Yi-34B— jak szybko działa na GPU?
To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 99.7 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 103.
Nous-Hermes-2-Yi-34B— Ile VRAM-u potrzebuje?
Potrzebuje około 17.3 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.
Nous-Hermes-2-Yi-34B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 24 GB?
Tak. Karta GeForce RTX 5090 D V2, trzymanie 24 GB, uruchamia go przy kompresji Q4_K_M, używając około 21.3 GB i generując w przybliżeniu 38.5 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.
Nous-Hermes-2-Yi-34B— 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.
Nous-Hermes-2-Yi-34B— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 34B. 34B. 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.
Nous-Hermes-2-Yi-34B— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Nous Research, 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.