WizardCoder-15.5B kalkulator TPS

Otwórz wagi Microsoft 15.5B parametry June 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

306 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

P102-101

10 GB · Q3_K_M · 20.1 tok/s

Najszybsza karta

B200

219 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić WizardCoder-15.5B?

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.

306 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
219 tok/s 131–350 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	17.3 GB	Q8_0	Wygodny
219 tok/s 131–350 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	17.3 GB	Q8_0	Wygodny
175 tok/s 105–279 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	17.3 GB	Q8_0	Wygodny
175 tok/s 105–279 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	17.3 GB	Q8_0	Wygodny
140 tok/s 84–223 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	17.3 GB	Q8_0	Wygodny
134 tok/s 80–214 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	17.3 GB	Q8_0	Wygodny
134 tok/s 80–214 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	17.3 GB	Q8_0	Wygodny
128 tok/s 77–205 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	17.3 GB	Q8_0	Wygodny
115 tok/s 69–184 · niska pewność	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.3 GB	Q3_K_M	Wąski
113 tok/s 68–182 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.3 GB	Q8_0	Wygodny
113 tok/s 68–182 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.3 GB	Q8_0	Wygodny
113 tok/s 68–182 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.3 GB	Q8_0	Wygodny
108 tok/s 65–172 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	17.3 GB	Q8_0	Wygodny
91.8 tok/s 55–147 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.3 GB	Q8_0	Wygodny
91.8 tok/s 55–147 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	17.3 GB	Q8_0	Wygodny
91.8 tok/s 55–147 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.3 GB	Q8_0	Wygodny
91.8 tok/s 55–147 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.3 GB	Q8_0	Wygodny
91.8 tok/s 55–147 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.3 GB	Q8_0	Wygodny
69.9 tok/s 42–112 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	17.3 GB	Q8_0	Wygodny
69.9 tok/s 42–112 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	17.3 GB	Q8_0	Wygodny
58.3 tok/s 35–93 · niska pewność	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	17.3 GB	Q8_0	Wygodny
57.6 tok/s 35–92 · niska pewność	GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA	12 GB	912 GB/s	Jan 2022	10.1 GB	Q4_K_M	Wąski
57.6 tok/s 35–92 · niska pewność	GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA	12 GB	912 GB/s	May 2021	10.1 GB	Q4_K_M	Wąski
57.0 tok/s 34–91 · niska pewność	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	17.3 GB	Q8_0	Wygodny
56.1 tok/s 34–90 · niska pewność	CMP 90HX NVIDIA	10 GB	760 GB/s	Jul 2021	8.3 GB	Q3_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: Microsoft
Typ organizacji: Industry
Kraj: United States of America
Opublikowany: 14 June 2023
Autorzy: Can Xu, Qingfeng Sun, Kai Zheng, Xiubo Geng, Pu Zhao, Jiazhan Feng, Chongyang Tao, Daxin Jiang

Co to robi

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

Domena: Language
Zadanie: Code generation
Model bazowy: StarCoder

Rozmiar

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

parametry: 15.5B
Dane treningowe: 209,715,200 tokens

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: 1.1 × 10²³ FLOP
Jak to zostało ustalone: Operation counting
Dostosowywanie obliczeń: 2 × 10¹⁹ FLOP

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: Open source

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: Likely
Cytaty: 952

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: WizardCoder: Empowering Code Large Language Models with Evol-Instruct
Ostatnio zaktualizowane: 25 May 2026

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają WizardCoder-15.5B

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 WizardCoder-15.5B

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

Co oznaczają liczby

Strona sprzętowa

Minimalna karta

P102-101

Pamięć potrzebna

8.3 GB

Najszybszy

219 tok/s

WizardCoder-15.5B osiąga liczbę parametrów równą 15.5B. 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: 306.

Na niskim końcu obsługiwane jest przez P102-101, o pojemności pamięci 10 GB, uruchomienie go przy kompresji Q3_K_M i produkując około 20.1 tokeny na sekundę

Najwyższa półka to B200, generowanie w przybliżeniu 219 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

O tym modelu

WizardCoder-15.5B został opublikowany przez Microsoft, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas June 2023. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.

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

Zamiast być trenowanym od podstaw, pochodzi z StarCoder. Większość modeli w tej skali jest dostosowywana z istniejącej bazy, a nie tworzona od zera.

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

Jak szybko działa i dlaczego

Mediana wyniku wynosi około 20.4 tokenów na sekundę 261 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.

Jak to zostało wytrenowane

Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 1.1 × 10²³ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Zbiór treningowy trwał około 209,715,200 Tokeny tekstu.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do WizardCoder-15.5B

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.

Zacznij od tego, co tak naprawdę jest potrzebne, czyli wymogu WizardCoder-15.5B, potrzebując około 8.3 GB przy kompresji Q3_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 WizardCoder-15.5B.
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.
04

Sortuj według prędkości

Sortuj według prędkości, aby zobaczyć, jak karty się klasyfikują. WizardCoder-15.5B. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 219 tok/s
05

Zwróć uwagę na margines, a nie tylko na dopasowanie

Tight dopasowanie działa, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę, w przypadku WizardCoder-15.5B. 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 strona karty powtarza tę procedurę dla każdego modelu, który posiadamy, odpowiadając, do czego jeszcze sprzęt jest przydatny poza WizardCoder-15.5B.

Odpowiedzi

WizardCoder-15.5B — częste pytania

WizardCoder-15.5B— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 1.1 × 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.

WizardCoder-15.5B— 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 2.9 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

WizardCoder-15.5B— 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.

WizardCoder-15.5B— 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.

WizardCoder-15.5B— 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: 131–350 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

WizardCoder-15.5B— 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 Q3_K_M używając około 8.3 GB, i produkuje w przybliżeniu 20.1 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 306.

WizardCoder-15.5B— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 219 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 261.

WizardCoder-15.5B— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 8.3 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.

WizardCoder-15.5B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 12 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 3080 Ti, trzymanie 12 GB, uruchamia go przy kompresji Q4_K_M, używając około 10.1 GB i generując w przybliżeniu 57.6 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

WizardCoder-15.5B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 16 GB?

Tak. Karta Tesla V100 SXM2 16 GB, trzymanie 16 GB, uruchamia go przy kompresji Q6_K, używając około 13.7 GB i generując w przybliżeniu 44.9 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

WizardCoder-15.5B— 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 17.3 GB i generując w przybliżeniu 36.6 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

WizardCoder-15.5B— 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.

WizardCoder-15.5B— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 15.5B. 15.5B. 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.

WizardCoder-15.5B— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Microsoft, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.

WizardCoder-15.5B— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w June 2023. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

WizardCoder-15.5B— do czego to służy?

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

WizardCoder-15.5B— 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