SeaLLM-7B-v2.5 kalkulator TPS

Otwórz wagi Alibaba DAMO Academy 8.5B parametry December 2023

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

582 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

Quadro 6000

6 GB · IQ4_XS · 14.8 tok/s

Najszybsza karta

B200

397 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić SeaLLM-7B-v2.5?

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.

582 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
397 tok/s 238–635 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	9.8 GB	Q8_0	Wygodny
397 tok/s 238–635 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	9.8 GB	Q8_0	Wygodny
317 tok/s 190–507 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.8 GB	Q8_0	Wygodny
317 tok/s 190–507 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.8 GB	Q8_0	Wygodny
253 tok/s 152–405 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	9.8 GB	Q8_0	Wygodny
243 tok/s 146–388 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.8 GB	Q8_0	Wygodny
243 tok/s 146–388 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.8 GB	Q8_0	Wygodny
232 tok/s 139–371 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	9.8 GB	Q8_0	Wygodny
206 tok/s 124–330 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.8 GB	Q8_0	Wygodny
206 tok/s 124–330 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.8 GB	Q8_0	Wygodny
206 tok/s 124–330 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.8 GB	Q8_0	Wygodny
195 tok/s 117–313 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	9.8 GB	Q8_0	Wygodny
167 tok/s 100–267 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.8 GB	Q8_0	Wygodny
167 tok/s 100–267 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	9.8 GB	Q8_0	Wygodny
167 tok/s 100–267 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.8 GB	Q8_0	Wygodny
167 tok/s 100–267 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.8 GB	Q8_0	Wygodny
167 tok/s 100–267 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.8 GB	Q8_0	Wygodny
132 tok/s 79–211 · niska pewność	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.9 GB	Q5_K_M	Wąski
127 tok/s 76–203 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.8 GB	Q8_0	Wygodny
127 tok/s 76–203 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.8 GB	Q8_0	Wygodny
112 tok/s 67–180 · niska pewność	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	7.9 GB	Q6_K	Wąski
106 tok/s 63–169 · niska pewność	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	9.8 GB	Q8_0	Wygodny
103 tok/s 62–166 · niska pewność	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	9.8 GB	Q8_0	Wygodny
101 tok/s 61–162 · niska pewność	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	9.8 GB	Q8_0	Wygodny
101 tok/s 61–162 · niska pewność	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	9.8 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: Alibaba DAMO Academy
Typ organizacji: Industry
Kraj: China
Opublikowany: 1 December 2023
Autorzy: Xuan-Phi Nguyen, Wenxuan Zhang, Xin Li, Mahani Aljunied, Zhiqiang Hu, Chenhui Shen, Yew Ken Chia, Xingxuan Li, Jianyu Wang, Qingyu Tan, Liying Cheng, Guanzheng Chen, Yue Deng, Sen Yang, Chaoqun Liu, Hang Zhang, Lidong Bing

Co to robi

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

Domena: Language
Zadanie: Chat
Model bazowy: Gemma 7B

Rozmiar

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

parametry: 8.5B
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)

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: SeaLLMs -- Large Language Models for Southeast Asia
Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają SeaLLM-7B-v2.5

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 SeaLLM-7B-v2.5

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

Co oznaczają liczby

Strona sprzętowa

Minimalna karta

Quadro 6000

Pamięć potrzebna

5.4 GB

Najszybszy

397 tok/s

SeaLLM-7B-v2.5 osiąga liczbę parametrów równą 8.5B. 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: 582.

Na niskim końcu obsługiwane jest przez Quadro 6000, o pojemności pamięci 6 GB, uruchomienie go przy kompresji IQ4_XS i produkując około 14.8 tokeny na sekundę

Najwyższa półka to B200, generowanie w przybliżeniu 397 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Tło

SeaLLM-7B-v2.5 został opublikowany przez Alibaba DAMO Academy, w kraju zapisanym jako China, podczas December 2023. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.

Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie chat.

Opiera się na Gemma 7B. To jest zwykły sposób produkcji wyspecjalizowanego modelu.

Otwarte wagi to powód, dla którego ta strona znajduje się w kalkulatorze, a nie tylko w katalogu: jest to model, który możesz faktycznie mieć.

Czytanie wskaźników przepustowości

Na każdej karcie, która może go uruchomić, środek zakresu plasuje się w 22.3 tokenów na sekundę 545 ich

Każda waga uczestniczy w każdym tokenie tutaj, więc szerokość pasma jest całą historią: poniższa lista to w rzeczywistości ranking przepustowości pamięci.

Jej architektura wewnętrzna nie jest w naszej bazie danych, więc pamięć jest szacowana na podstawie liczby parametrów i odpowiednio oznaczona. Spodziewaj się, że rzeczywista wartość będzie się różnić, tym bardziej przy długim context length.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do SeaLLM-7B-v2.5

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

Każda karta tutaj została sprawdzona pod kątem SeaLLM-7B-v2.5, potrzebując około 5.4 GB przy kompresji IQ4_XS. Pojemność to brama — karta albo ją trzyma, albo nie.
02

Dopasuj kontekst do swojego rzeczywistego użycia

Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz tego, co potrzebują wagi. Przesuń suwak do swojej rzeczywistej długości roboczej przed zaufaniem jakiejkolwiek linii dla SeaLLM-7B-v2.5.
03

Wybierz, jak daleko chcesz to skompresować.

Kolumna kwantyzacji różni się w zależności od karty, ponieważ większa karta przechowuje dokładniejszą kopię., osiągnięcie kompresji IQ4_XS 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

Sortuj według prędkości

Sortuj według prędkości, aby zobaczyć, jak karty się klasyfikują. SeaLLM-7B-v2.5. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 397 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 SeaLLM-7B-v2.5. 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 SeaLLM-7B-v2.5.

Odpowiedzi

SeaLLM-7B-v2.5 — częste pytania

SeaLLM-7B-v2.5— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Pojemność sumuje się w kartach; przepustowość nie. Liczba kart, które już same ją posiadają: 582. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

SeaLLM-7B-v2.5— 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: 4. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

SeaLLM-7B-v2.5— 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: 238–635 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

SeaLLM-7B-v2.5— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Quadro 6000, o pojemności pamięci 6 GB. Uruchamia model przy kompresji IQ4_XS używając około 5.4 GB, i produkuje w przybliżeniu 14.8 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 582.

SeaLLM-7B-v2.5— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 397 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 545.

SeaLLM-7B-v2.5— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 5.4 GB przy kompresji IQ4_XS, 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.

SeaLLM-7B-v2.5— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 8 GB?

Tak. Karta CMP 170HX 8 GB, trzymanie 8 GB, uruchamia go przy kompresji Q5_K_M, używając około 6.9 GB i generując w przybliżeniu 132 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

SeaLLM-7B-v2.5— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 12 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 3080 Ti, trzymanie 12 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 9.8 GB i generując w przybliżeniu 45.3 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

SeaLLM-7B-v2.5— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 16 GB?

Tak. Karta Tesla V100 SXM2 16 GB, trzymanie 16 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 9.8 GB i generując w przybliżeniu 56.0 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

SeaLLM-7B-v2.5— 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 9.8 GB i generując w przybliżeniu 66.5 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

SeaLLM-7B-v2.5— 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.

SeaLLM-7B-v2.5— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 8.5B. https://huggingface.co/SeaLLMs/SeaLLM-7B-v2.5. 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.

SeaLLM-7B-v2.5— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Alibaba DAMO Academy, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako industry.

SeaLLM-7B-v2.5— 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.

SeaLLM-7B-v2.5— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie chat. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.

SeaLLM-7B-v2.5— Gdzie mogę to pobrać?

Wagi są opublikowane, chociaż nie posiadamy linku do repozytorium. Ta strona oblicza wymagania sprzętowe, a nie hostuje pliki modelu.

SeaLLM-7B-v2.5— 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 1.4 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

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.

Wszystkie modele AI