BELLE-7B-2M 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
Tesla K20c
5 GB · Q3_K_M · 28.9 tok/s
Najszybsza karta
B200
484 tok/s · 180 GB
Które GPU mogą uruchomić BELLE-7B-2M?
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..
589 karty pasują
Obliczanie| potrzeby | Kwantyzacja | Pasuje | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
484
tok/s
290–774 · niska pewność |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 8.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
484
tok/s
290–774 · niska pewność |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 8.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
387
tok/s
232–618 · niska pewność |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 8.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
387
tok/s
232–618 · niska pewność |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 8.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
309
tok/s
185–495 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
296
tok/s
178–473 · niska pewność |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 8.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
296
tok/s
178–473 · niska pewność |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 8.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
283
tok/s
170–453 · niska pewność |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 8.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
251
tok/s
151–402 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
251
tok/s
151–402 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
251
tok/s
151–402 · niska pewność |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
238
tok/s
143–381 · niska pewność |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
203
tok/s
122–325 · niska pewność |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
203
tok/s
122–325 · niska pewność |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 8.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
203
tok/s
122–325 · niska pewność |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
203
tok/s
122–325 · niska pewność |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
203
tok/s
122–325 · niska pewność |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
155
tok/s
93–248 · niska pewność |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 8.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
155
tok/s
93–248 · niska pewność |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 8.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
131
tok/s
79–210 · niska pewność |
CMP 170HX 8 GB NVIDIA | 8 GB | 1,490 GB/s | Sep 2021 | 6.6 GB | Q6_K | Wąski |
|
129
tok/s
77–206 · niska pewność |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 8.2 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 | 8.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
123
tok/s
74–197 · niska pewność |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 8.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
123
tok/s
74–197 · niska pewność |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 8.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
123
tok/s
74–197 · niska pewność |
A800 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Aug 2022 | 8.2 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
- KE Holdings Inc. (“Beike”)
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- China
- Opublikowany
- 5 April 2023
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling/generation
- Model bazowy
- BLOOM-7.1B
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
- tokens
- Epoki
- 3
2M examples Batch size 64
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.
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Ekstremy
Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają BELLE-7B-2M
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 BELLE-7B-2M
Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..
- 01 Quadro P2200 5 GB · potrzeby 4.1 GB · Q3_K_M · Wąski 27.8 tok/s
- 02 P102-100 5 GB · potrzeby 4.1 GB · Q3_K_M · Wąski 61.1 tok/s
- 03 GeForce GTX 1060 5 GB 5 GB · potrzeby 4.1 GB · Q3_K_M · Wąski 22.2 tok/s
- 04 Quadro P2000 5 GB · potrzeby 4.1 GB · Q3_K_M · Wąski 19.5 tok/s
- 05 Tesla K20s 5 GB · potrzeby 4.1 GB · Q3_K_M · Wąski 28.9 tok/s
- 06 Tesla K20m 5 GB · potrzeby 4.1 GB · Q3_K_M · Wąski 28.9 tok/s
- 07 Tesla K20c 5 GB · potrzeby 4.1 GB · Q3_K_M · Wąski 28.9 tok/s
- 08 RTX 1000 Mobile Ada Generation 6 GB · potrzeby 4.9 GB · Q4_K_M · Wąski 26.8 tok/s
- 09 GeForce RTX 3050 6 GB 6 GB · potrzeby 4.9 GB · Q4_K_M · Wąski 23.5 tok/s
- 10 Arc A380M 6 GB · potrzeby 4.9 GB · Q4_K_M · Wąski 16.9 tok/s
Co oznaczają liczby
Wymagania sprzętowe w praktyce
Minimalna karta
Tesla K20c
Pamięć potrzebna
4.1 GB
Najszybszy
484 tok/s
BELLE-7B-2M 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: 589.
Punkt wejścia to Tesla K20c, o pojemności pamięci 5 GB, uruchomienie go przy kompresji Q3_K_M i produkując około 28.9 tokeny na sekundę
Najszybszy rezultat pochodzi z B200, generowanie w przybliżeniu 484 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.
Skąd to pochodzi
BELLE-7B-2M został opublikowany przez KE Holdings Inc. (“Beike”), w kraju zapisanym jako China, podczas April 2023. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation.
Opiera się na BLOOM-7.1B. 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.
Zrozumienie prędkości
Połowa kart, które go trzymają, osiąga więcej niż 26.1 tokenów na sekundę 559 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.
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 BELLE-7B-2M
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 BELLE-7B-2M, potrzebując około 4.1 GB przy kompresji Q3_K_M. Żadna ilość mocy obliczeniowej nie może zrekompensować karty, która nie może jej pomieścić.
-
02
Ustaw długość kontekstu, z którą będziesz pracować
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 BELLE-7B-2M.
-
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
Oceń według przepustowości, a nie kart specyfikacji
Sortuj według prędkości, aby zobaczyć, jak karty się klasyfikują. BELLE-7B-2M. 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 oznacza, że ładowanie i działanie odbywa się bez miejsca na późniejsze zwiększenie długości kontekstu, w przypadku BELLE-7B-2M. 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 BELLE-7B-2M.
Odpowiedzi
BELLE-7B-2M — częste pytania
BELLE-7B-2M— 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 8.2 GB i generując w przybliżeniu 81.1 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.
BELLE-7B-2M— 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.
BELLE-7B-2M— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 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.
BELLE-7B-2M— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez KE Holdings Inc. (“Beike”), oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako industry.
BELLE-7B-2M— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w April 2023. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
BELLE-7B-2M— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
BELLE-7B-2M— Gdzie mogę to pobrać?
Wagi są opublikowane, chociaż nie posiadamy linku do repozytorium. Ta strona oblicza wymagania sprzętowe, a nie hostuje pliki modelu.
BELLE-7B-2M— 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 1.3 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.
BELLE-7B-2M— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?
Pojemność sumuje się w kartach; przepustowość nie. Liczba kart, które już same ją posiadają: 589. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.
BELLE-7B-2M— 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: 4. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.
BELLE-7B-2M— 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: 290–774 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.
BELLE-7B-2M— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Tesla K20c, o pojemności pamięci 5 GB. Uruchamia model przy kompresji Q3_K_M używając około 4.1 GB, i produkuje w przybliżeniu 28.9 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 589.
BELLE-7B-2M— 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: 559.
BELLE-7B-2M— Ile VRAM-u potrzebuje?
Potrzebuje około 4.1 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.
BELLE-7B-2M— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 8 GB?
Tak. Karta CMP 170HX 8 GB, trzymanie 8 GB, uruchamia go przy kompresji Q6_K, używając około 6.6 GB i generując w przybliżeniu 131 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.
BELLE-7B-2M— 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 8.2 GB i generując w przybliżeniu 55.2 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.
BELLE-7B-2M— 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 8.2 GB i generując w przybliżeniu 68.4 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.
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.