CPM-Bee kalkulator TPS

Otwórz wagi Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI,ModelBest,OpenBMB (Open Lab for Big Model Base) 10B parametry March 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

509 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

Xeon Phi 5110P

8 GB · Q4_K_M · 20.3 tok/s

Najszybsza karta

B200

339 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić CPM-Bee?

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.

509 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
339 tok/s 203–542 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	11.4 GB	Q8_0	Wygodny
339 tok/s 203–542 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	11.4 GB	Q8_0	Wygodny
271 tok/s 162–433 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	11.4 GB	Q8_0	Wygodny
271 tok/s 162–433 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	11.4 GB	Q8_0	Wygodny
216 tok/s 130–346 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	11.4 GB	Q8_0	Wygodny
207 tok/s 124–331 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	11.4 GB	Q8_0	Wygodny
207 tok/s 124–331 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	11.4 GB	Q8_0	Wygodny
198 tok/s 119–317 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	11.4 GB	Q8_0	Wygodny
176 tok/s 106–281 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.4 GB	Q8_0	Wygodny
176 tok/s 106–281 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.4 GB	Q8_0	Wygodny
176 tok/s 106–281 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.4 GB	Q8_0	Wygodny
167 tok/s 100–267 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	11.4 GB	Q8_0	Wygodny
146 tok/s 87–233 · niska pewność	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.7 GB	Q4_K_M	Wąski
142 tok/s 85–228 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.4 GB	Q8_0	Wygodny
142 tok/s 85–228 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	11.4 GB	Q8_0	Wygodny
142 tok/s 85–228 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.4 GB	Q8_0	Wygodny
142 tok/s 85–228 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.4 GB	Q8_0	Wygodny
142 tok/s 85–228 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.4 GB	Q8_0	Wygodny
118 tok/s 71–189 · niska pewność	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	7.9 GB	Q5_K_M	Wąski
108 tok/s 65–173 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	11.4 GB	Q8_0	Wygodny
108 tok/s 65–173 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	11.4 GB	Q8_0	Wygodny
90.3 tok/s 54–144 · niska pewność	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	11.4 GB	Q8_0	Wygodny
88.4 tok/s 53–141 · niska pewność	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	11.4 GB	Q8_0	Wygodny
86.4 tok/s 52–138 · niska pewność	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	11.4 GB	Q8_0	Wygodny
86.4 tok/s 52–138 · niska pewność	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	11.4 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: Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI,ModelBest,OpenBMB (Open Lab for Big Model Base)
Typ organizacji: Academia,Academia,Industry
Kraj: China
Opublikowany: 24 March 2023

Co to robi

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

Domena: Language
Zadanie: Language modeling/generation, Question answering

Rozmiar

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

parametry: 10B
Dane treningowe: 140,066,666,667 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: 6 × 10²² FLOP
Jak to zostało ustalone: Operation counting

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)
Kod treningowy: Unreleased
Hugging Face: openbmb

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: Large model of open source Chinese and English bilingual base with tens of billions of parameters
Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają CPM-Bee

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 CPM-Bee

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

Co oznaczają liczby

Strona sprzętowa

Minimalna karta

Xeon Phi 5110P

Pamięć potrzebna

6.7 GB

Najszybszy

339 tok/s

CPM-Bee osiąga liczbę parametrów równą 10B. 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: 509.

Na niskim końcu obsługiwane jest przez Xeon Phi 5110P, o pojemności pamięci 8 GB, uruchomienie go przy kompresji Q4_K_M i produkując około 20.3 tokeny na sekundę

Najszybszy rezultat pochodzi z B200, generowanie w przybliżeniu 339 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

O tym modelu

CPM-Bee został opublikowany przez Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI,ModelBest,OpenBMB (Open Lab for Big Model Base), w kraju zapisanym jako China, podczas March 2023. Kategoria, do której należy wydawca, to academia,Academia,Industry.

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

Otwarte wagi to powód, dla którego ta strona znajduje się w kalkulatorze, a nie tylko w katalogu: jest to model, który możesz faktycznie mieć. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją openbmb.

Jak szybko działa i dlaczego

Na każdej karcie, która może go uruchomić, środek zakresu plasuje się w 22.0 tokenów na sekundę. Produkując tekst szybciej niż większość ludzi go czyta. 469 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.

Co poszło w budowę tego

Trening zajmował około 6 × 10²² FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Zbiór treningowy trwał około 140,066,666,667 Tokeny tekstu.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do CPM-Bee

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

Zacznij od tego, co tak naprawdę jest potrzebne, czyli wymogu CPM-Bee, potrzebując około 6.7 GB przy kompresji Q4_K_M. Pojemność to brama — karta albo ją trzyma, albo nie.
02

Ustaw długość kontekstu, z którą będziesz pracować

Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz tego, co potrzebują wagi. Przesuń suwak do swojej rzeczywistej długości roboczej przed zaufaniem jakiejkolwiek linii dla CPM-Bee.
03

Ustal minimalną jakość

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.

Szybkość zamawiania jest w rzeczywistości zamawianiem według pasma pamięci, dla CPM-Bee. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 339 tok/s
05

Przeczytaj kolumnę dopasowania jako ostatnią

Tight oznacza, że ładowanie i działanie odbywa się bez miejsca na późniejsze zwiększenie długości kontekstu, w przypadku CPM-Bee. 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

Zobacz, co jeszcze ta karta uruchamia

Śledzenie karty do jej własnej strony pokazuje każdy inny model, który może pomieścić, co jest pytaniem, które pojawia się po podjęciu decyzji o CPM-Bee.

Odpowiedzi

CPM-Bee — częste pytania

CPM-Bee— 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.

CPM-Bee— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

Każda wartość pochodzi z przepustowości pamięci i rozmiaru modelu, a nie z testów porównawczych, dlatego każda jest publikowana jako zakres, a nie pojedyncza liczba. Jeden przykład: 203–542 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

CPM-Bee— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Xeon Phi 5110P, o pojemności pamięci 8 GB. Uruchamia model przy kompresji Q4_K_M używając około 6.7 GB, i produkuje w przybliżeniu 20.3 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 509.

CPM-Bee— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 339 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 469.

CPM-Bee— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 6.7 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.

CPM-Bee— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 8 GB?

Tak. Karta CMP 170HX 8 GB, trzymanie 8 GB, uruchamia go przy kompresji Q4_K_M, używając około 6.7 GB i generując w przybliżeniu 146 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

CPM-Bee— 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 9.1 GB i generując w przybliżeniu 56.2 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

CPM-Bee— 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 11.4 GB i generując w przybliżeniu 47.9 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

CPM-Bee— 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 11.4 GB i generując w przybliżeniu 56.8 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

CPM-Bee— 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.

CPM-Bee— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 10B. "CPM-Bee 10B large model training will launch on October 13, 2022, with monthly model releases.". 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.

CPM-Bee— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI,ModelBest,OpenBMB (Open Lab for Big Model Base), oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia,Industry.

CPM-Bee— kiedy to zostało wydane?

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

CPM-Bee— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Question answering. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.

CPM-Bee— Gdzie mogę to pobrać?

Jego wagi są publikowane na Hugging Face, pod organizacją openbmb. Nie hostujemy plików modelu — ta strona oblicza, jaki sprzęt jest potrzebny do ich uruchomienia.

CPM-Bee— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 6 × 10²² 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.

CPM-Bee— 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.

CPM-Bee— 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: 509. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

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