Qwen-7B 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
P102-101
10 GB · Q4_K_M · 38.0 tok/s
Najszybsza karta
B200
484 tok/s · 180 GB
Które GPU mogą uruchomić Qwen-7B?
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..
306 karty pasują
Obliczanie| potrzeby | Kwantyzacja | Pasuje | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
484
tok/s
411–581 |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 11.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
484
tok/s
411–581 |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 11.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
387
tok/s
232–618 · niska pewność |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 11.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
387
tok/s
232–618 · niska pewność |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 11.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
309
tok/s
185–495 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 11.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
296
tok/s
251–355 |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 11.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
296
tok/s
251–355 |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 11.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
283
tok/s
170–453 · niska pewność |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 11.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
251
tok/s
151–402 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 11.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
251
tok/s
151–402 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 11.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
251
tok/s
151–402 · niska pewność |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 11.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
238
tok/s
203–286 |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 11.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
218
tok/s
185–261 |
CMP 170HX 10 GB NVIDIA | 10 GB | 1,560 GB/s | Sep 2021 | 8.5 GB | Q4_K_M | Wąski |
|
203
tok/s
173–244 |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 11.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
203
tok/s
173–244 |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 11.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
203
tok/s
173–244 |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 11.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
203
tok/s
173–244 |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 11.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
203
tok/s
173–244 |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 11.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
155
tok/s
93–248 · niska pewność |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 11.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
155
tok/s
93–248 · niska pewność |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 11.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
129
tok/s
77–206 · niska pewność |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 11.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
126
tok/s
76–202 · niska pewność |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 11.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
123
tok/s
105–148 |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 11.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
123
tok/s
105–148 |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 11.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
123
tok/s
105–148 |
A800 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Aug 2022 | 11.8 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
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- China
- Opublikowany
- 28 September 2023
- Autorzy
- Jinze Bai, Shuai Bai, Yunfei Chu, Zeyu Cui, Kai Dang, Xiaodong Deng, Yang Fan, Wenbin Ge, Yu Han, Fei Huang, Binyuan Hui, Luo Ji, Mei Li, Junyang Lin, Runji Lin, Dayiheng Liu, Gao Liu, Chengqiang Lu, Keming Lu, Jianxin Ma, Rui Men, Xingzhang Ren, Xuancheng Ren, Chuanqi Tan, Sinan Tan, Jianhong Tu, Peng Wang, Shijie Wang, Wei Wang, Shengguang Wu, Benfeng Xu, Jin Xu, An Yang, Hao Yang, Jian Yang, Sh…
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling/generation, Translation
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 7B
- Dane treningowe
- 2,400,000,000,000 tokens
- Epoki
- 1
- Rozmiar wsadu
- 4,000,000
7B
"We have pretrained the language models, namely QWEN, on massive datasets containing trillions of tokens" Table 1 indicates 2.4T tokens for Qwen-7B, and the above quote suggests the 2.4T aren't from multiple epochs on a smaller dataset.
Table 1
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
- 1 × 10²³ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
2.4T tokens per Table 1 7b*2.4T*6 = 1.01e23
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
commercial allowed, can't use to train models https://github.com/QwenLM/Qwen/blob/main/Tongyi%20Qianwen%20LICENSE%20AGREEMENT
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP
- Yes
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 3,775
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Qwen Technical Report
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Ekstremy
Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Qwen-7B
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_0 484 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 484 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 387 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 387 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 309 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 296 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 296 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 283 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 251 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 251 tok/s
Najmniejsze GPU, które nadal działają Qwen-7B
Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..
- 01 Arc B570 10 GB · potrzeby 8.5 GB · Q4_K_M · Wąski 34.5 tok/s
- 02 Xbox Series X 6nm GPU 10 GB · potrzeby 8.5 GB · Q4_K_M · Wąski 61.0 tok/s
- 03 Radeon RX 6750 GRE 10 GB 10 GB · potrzeby 8.5 GB · Q4_K_M · Wąski 34.9 tok/s
- 04 CMP 170HX 10 GB 10 GB · potrzeby 8.5 GB · Q4_K_M · Wąski 218 tok/s
- 05 CMP 90HX 10 GB · potrzeby 8.5 GB · Q4_K_M · Wąski 106 tok/s
- 06 CMP 50HX 10 GB · potrzeby 8.5 GB · Q4_K_M · Wąski 78.2 tok/s
- 07 Radeon RX 6700 10 GB · potrzeby 8.5 GB · Q4_K_M · Wąski 34.9 tok/s
- 08 Radeon RX 6700M 10 GB · potrzeby 8.5 GB · Q4_K_M · Wąski 34.9 tok/s
- 09 Xbox Series X GPU 10 GB · potrzeby 8.5 GB · Q4_K_M · Wąski 61.0 tok/s
- 10 GeForce RTX 3080 10 GB · potrzeby 8.5 GB · Q4_K_M · Wąski 106 tok/s
Co oznaczają liczby
Wymagania sprzętowe w praktyce
Minimalna karta
P102-101
Pamięć potrzebna
8.5 GB
Najszybszy
484 tok/s
Qwen-7B osiąga liczbę parametrów równą 7B. 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: 306.
Punkt wejścia to P102-101, o pojemności pamięci 10 GB, uruchomienie go przy kompresji Q4_K_M i produkując około 38.0 tokeny na sekundę
Najszybszy rezultat pochodzi z B200, generowanie w przybliżeniu 484 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.
Tło
Qwen-7B został opublikowany przez Alibaba, w kraju zapisanym jako China, podczas September 2023. Kategoria, do której należy wydawca, to industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Translation.
Ponieważ jego wagi zostały udostępnione, nic w kwestii uruchamiania go nie zależy od dostępności dostawcy — należy do ciebie po pobraniu.
Czytanie wskaźników przepustowości
Mediana wyniku wynosi około 35.4 tokenów na sekundę. Przekraczając prędkość czytania bezpośrednio: 289 ich
Każda waga uczestniczy w każdym tokenie tutaj, więc szerokość pasma jest całą historią: poniższa lista to w rzeczywistości ranking przepustowości pamięci.
Ponieważ architektura jest zarejestrowana, kolumna pamięci jest wyprowadzana, a nie szacowana.
Co poszło w budowę tego
Trening zajmował około 1 × 10²³ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Zbiór treningowy trwał około 2,400,000,000,000 Tokeny tekstu.
Krok po kroku
Jak wybrać GPU do Qwen-7B
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.
Tabela zawiera każdą kartę, która jest w stanie pomieścić Qwen-7B, potrzebując około 8.5 GB przy kompresji Q4_K_M. Pojemność to brama — karta albo ją trzyma, albo nie.
-
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 Qwen-7B.
-
03
Zdecyduj, ile kompresji zaakceptujesz
Kompresja to to, co sprawia, że model mieści się w mniejszych KARTACH, kosztem pewnej dokładności., osiągnięcie kompresji Q4_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.
Ranking według tokenów na sekundę podąża za przepustowością pamięci, a nie liczbą rdzeni, dla Qwen-7B. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 484 tok/s
-
05
Zwróć uwagę na margines, a nie tylko na dopasowanie
Tight dopasowanie działa, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę, w przypadku Qwen-7B. 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
Śledzenie karty do jej własnej strony pokazuje każdy inny model, który może pomieścić, co jest pytaniem, które pojawia się po podjęciu decyzji o Qwen-7B.
Odpowiedzi
Qwen-7B — częste pytania
Qwen-7B— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?
Druga KARTA mniej więcej podwaja dostępna PAMIĘĆ, ale nie tempo generacji. Liczba już zdolna do uruchomienia jej samodzielnie: 306. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.
Qwen-7B— 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.
Qwen-7B— Jak dokładne są te szacunki prędkości?
Są obliczane na podstawie specyfikacji, a nie mierzone, i każdy ma zakres. Jeden przykład: 411–581 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.
Qwen-7B— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to P102-101, o pojemności pamięci 10 GB. Uruchamia model przy kompresji Q4_K_M używając około 8.5 GB, i produkuje w przybliżeniu 38.0 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 306.
Qwen-7B— jak szybko działa na GPU?
To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 484 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 289.
Qwen-7B— Ile VRAM-u potrzebuje?
Potrzebuje około 8.5 GB przy kompresji Q4_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.
Qwen-7B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 12 GB?
Tak. Karta GeForce RTX 3080 Ti, trzymanie 12 GB, uruchamia go przy kompresji Q6_K, używając około 10.1 GB i generując w przybliżeniu 80.2 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.
Qwen-7B— 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 11.8 GB i generując w przybliżeniu 68.4 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.
Qwen-7B— 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 11.8 GB i generując w przybliżeniu 81.1 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.
Qwen-7B— 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.
Qwen-7B— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 7B. 7B. 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.
Qwen-7B— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Alibaba, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Qwen-7B— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w September 2023. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Qwen-7B— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Translation. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
Qwen-7B— Gdzie mogę to pobrać?
Wagi są opublikowane, chociaż nie posiadamy linku do repozytorium. Ta strona oblicza wymagania sprzętowe, a nie hostuje pliki modelu.
Qwen-7B— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 1 × 10²³ 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.
Qwen-7B— 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 1.3 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.
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.