Falcon-180B kalkulator TPS

Otwórz wagi Technology Innovation Institute 180B parametry September 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

17 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

Radeon Instinct MI250

128 GB · Q4_K_M · 13.9 tok/s

Najszybsza karta

Radeon Instinct MI300

27.8 tok/s · 128 GB

Które GPU mogą uruchomić Falcon-180B?

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.

17 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
27.8 tok/s 17–44 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	109.6 GB	Q4_K_M	Wąski
27.4 tok/s 16–44 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	151.5 GB	Q6_K	Wąski
26.6 tok/s 16–43 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	109.6 GB	Q4_K_M	Wąski
26.6 tok/s 16–43 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	109.6 GB	Q4_K_M	Wąski
22.6 tok/s 14–36 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	109.6 GB	Q4_K_M	Wąski
18.8 tok/s 11–30 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	193.4 GB	Q8_0	Wygodny
15.0 tok/s 9–24 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	193.4 GB	Q8_0	Wygodny
15.0 tok/s 9–24 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	193.4 GB	Q8_0	Wygodny
14.2 tok/s 9–23 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	151.5 GB	Q6_K	Wąski
14.2 tok/s 9–23 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	151.5 GB	Q6_K	Wąski
13.9 tok/s 8–22 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	109.6 GB	Q4_K_M	Wąski
13.9 tok/s 8–22 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	109.6 GB	Q4_K_M	Wąski
11.6 tok/s 7–19 · niska pewność	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	109.6 GB	Q4_K_M	Wąski
11.3 tok/s 7–18 · niska pewność	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	109.6 GB	Q4_K_M	Wąski
11.0 tok/s 7–18 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	193.4 GB	Q8_0	Wąski
1.5 tok/s 1–2 · niska pewność	GB10 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Oct 2025	109.6 GB	Q4_K_M	Wąski
1.5 tok/s 1–2 · niska pewność	Jetson T5000 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Aug 2025	109.6 GB	Q4_K_M	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: Technology Innovation Institute
Typ organizacji: Government
Kraj: United Arab Emirates
Opublikowany: 6 September 2023
Autorzy: Ebtesam Almazrouei, Hamza Alobeidli, Abdulaziz Alshamsi, Alessandro Cappelli, Ruxandra Cojocaru, Mérouane Debbah, Étienne Goffinet, Daniel Hesslow, Julien Launay, Quentin Malartic, Daniele Mazzotta, Badreddine Noune, Baptiste Pannier, Guilherme Penedo

Co to robi

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

Domena: Language
Zadanie: Language modeling, Language modeling/generation, Question answering
Format numeryczny: BF16

Rozmiar

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

parametry: 180B
Dane treningowe: 3,500,000,000,000 tokens
Epoki: 1
Rozmiar wsadu: 4,194,304

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: 3.8 × 10²⁴ FLOP
Jak to zostało ustalone: Reported,Operation counting
Wykonalny zakres: 3.8 × 10²⁴ – 3.8 × 10²⁴ FLOP

Przebieg szkolenia

Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.

Sprzęt do trenowania: NVIDIA A100 SXM4 40 GB
Zastosowane chipy: 4,096
Czas-chip: 17,694,720
Czas rzeczywisty: 4,320 hours (180 days)
Wykorzystanie sprzętu: MFU 18.9%
Pobór mocy: 3.3 MW
Koszt obliczeniowy: $10,743,501
Dostawca chmury: Amazon Web Services

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

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Model Frontier: Yes
Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP: Yes
Dlaczego to jest śledzone: Training cost
Zapisz pewność: Confident
Cytaty: 691

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: The Falcon Series of Open Language Models
Ostatnio zaktualizowane: 25 May 2026

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Falcon-180B

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 Falcon-180B

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

Co oznaczają liczby

Co jest potrzebne, aby uruchomić ten model

Minimalna karta

Radeon Instinct MI250

Pamięć potrzebna

109.6 GB

Najszybszy

27.8 tok/s

Falcon-180B osiąga liczbę parametrów równą 180B. 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: 17.

Najmniejsza karta, która to utrzymuje, to Radeon Instinct MI250, o pojemności pamięci 128 GB, uruchomienie go przy kompresji Q4_K_M i produkując około 13.9 tokeny na sekundę

Na drugim końcu siedzi Radeon Instinct MI300, generowanie w przybliżeniu 27.8 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 6,550 GB/s.

Skąd to pochodzi

Falcon-180B został opublikowany przez Technology Innovation Institute, w kraju zapisanym jako United Arab Emirates, podczas September 2023. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako government.

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

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.

Zrozumienie prędkości

Połowa kart, które go trzymają, osiąga więcej niż 14.2 tokenów na sekundę. Produkując tekst szybciej niż większość ludzi go czyta. 15 ich

To jest gęsty model, więc każdy parametr jest odczytywany dla każdego wyprodukowanego tokena. To sprawia, że prędkość śledzi przepustowość pamięci prawie dokładnie — karta z podwójną przepustowością generuje w przybliżeniu dwa razy szybciej.

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.

Jak to zostało wytrenowane

Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 3.8 × 10²⁴ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A100 SXM4 40 GB. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Zbiór treningowy trwał około 3,500,000,000,000 Tokeny tekstu.

Powód, dla którego w ogóle pojawia się w tym katalogu: training cost.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do Falcon-180B

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

Każda karta tutaj została sprawdzona pod kątem Falcon-180B, potrzebując około 109.6 GB przy kompresji Q4_K_M. Pojemność to brama — karta albo ją trzyma, albo nie.
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 Falcon-180B.
03

Wybierz, jak daleko chcesz to skompresować.

Każda KARTA uruchamia najmniej skompresowaną kopię, jaką może pomieścić., 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

Oceń według przepustowości, a nie kart specyfikacji

Sortuj według prędkości, aby zobaczyć, jak karty się klasyfikują. Falcon-180B. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to Radeon Instinct MI300, w 27.8 tok/s
05

Sprawdź werdykt dopasowania przed zakupem

Tight oznacza, że ładowanie i działanie odbywa się bez miejsca na późniejsze zwiększenie długości kontekstu, w przypadku Falcon-180B. 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 strona karty powtarza tę procedurę dla każdego modelu, który posiadamy, odpowiadając, do czego jeszcze sprzęt jest przydatny poza Falcon-180B.

Odpowiedzi

Falcon-180B — częste pytania

Falcon-180B— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 3.8 × 10²⁴ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A100 SXM4 40 GB. 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.

Falcon-180B— 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 23.2 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

Falcon-180B— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Dwie karty kupują pamięć zamiast szybkości, co ma znaczenie tylko wtedy, gdy jedna karta nie może jej pomieścić. Liczba, która może: 17. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

Falcon-180B— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Ponieważ pojemność się różni, to również to, jak mocno musi być ściśnięta. Liczba wyróżniających się poziomów w tabeli powyżej: 3. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

Falcon-180B— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

Są obliczane na podstawie specyfikacji, a nie mierzone, i każdy ma zakres. Jeden przykład: 17–44 tok/s na Radeon Instinct MI300. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

Falcon-180B— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Radeon Instinct MI250, o pojemności pamięci 128 GB. Uruchamia model przy kompresji Q4_K_M używając około 109.6 GB, i produkuje w przybliżeniu 13.9 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 17.

Falcon-180B— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to Radeon Instinct MI300, około 27.8 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 15.

Falcon-180B— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 109.6 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.

Falcon-180B— 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.

Falcon-180B— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 180B. "Falcon 180B is a super-powerful language model with 180 billion parameters". 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.

Falcon-180B— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Technology Innovation Institute, oparty na United Arab Emirates, organizacja sklasyfikowana jako government.

Falcon-180B— 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.

Falcon-180B— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling, Language modeling/generation, Question answering. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.

Falcon-180B— Gdzie mogę to pobrać?

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

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 25 May 2026

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