gpt-sw3-40b 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 M40 24 GB
24 GB · Q3_K_M · 7.0 tok/s
Najszybsza karta
B200
84.7 tok/s · 180 GB
Które GPU mogą uruchomić gpt-sw3-40b?
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..
126 karty pasują
Obliczanie| potrzeby | Kwantyzacja | Pasuje | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
84.7
tok/s
51–136 · niska pewność |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 43.5 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
84.7
tok/s
51–136 · niska pewność |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 43.5 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
67.6
tok/s
41–108 · niska pewność |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 43.5 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
67.6
tok/s
41–108 · niska pewność |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 43.5 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
54.1
tok/s
32–87 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 43.5 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
51.8
tok/s
31–83 · niska pewność |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 43.5 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
51.8
tok/s
31–83 · niska pewność |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 43.5 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
49.6
tok/s
30–79 · niska pewność |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 43.5 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
45.7
tok/s
27–73 · niska pewność |
DRIVE A100 PROD NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 24.9 GB | Q4_K_M | Wąski |
|
45.7
tok/s
27–73 · niska pewność |
GRID A100A NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 24.9 GB | Q4_K_M | Wąski |
|
44.0
tok/s
26–70 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 43.5 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
44.0
tok/s
26–70 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 43.5 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
44.0
tok/s
26–70 · niska pewność |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 43.5 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
43.8
tok/s
26–70 · niska pewność |
GeForce RTX 5090 NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 24.9 GB | Q4_K_M | Wąski |
|
43.8
tok/s
26–70 · niska pewność |
GeForce RTX 5090 D NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 24.9 GB | Q4_K_M | Wąski |
|
41.7
tok/s
25–67 · niska pewność |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 43.5 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
38.3
tok/s
23–61 · niska pewność |
GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA | 24 GB | 1,340 GB/s | Aug 2025 | 20.2 GB | Q3_K_M | Wąski |
|
35.6
tok/s
21–57 · niska pewność |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 43.5 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
35.6
tok/s
21–57 · niska pewność |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 43.5 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
35.6
tok/s
21–57 · niska pewność |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 43.5 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
35.6
tok/s
21–57 · niska pewność |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 43.5 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
35.6
tok/s
21–57 · niska pewność |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 43.5 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
34.9
tok/s
21–56 · niska pewność |
A30X NVIDIA | 24 GB | 1,220 GB/s | Apr 2021 | 20.2 GB | Q3_K_M | Wąski |
|
28.9
tok/s
17–46 · niska pewność |
GeForce RTX 3090 Ti NVIDIA | 24 GB | 1,010 GB/s | Jan 2022 | 20.2 GB | Q3_K_M | Wąski |
|
28.9
tok/s
17–46 · niska pewność |
GeForce RTX 4090 NVIDIA | 24 GB | 1,010 GB/s | Sep 2022 | 20.2 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
- AI Sweden
- Kraj
- Sweden
- Opublikowany
- 1 March 2023
- Autorzy
- AI Sweden
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling/generation, Chat
- Podejście
- Self-supervised learning
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 40B
- Dane treningowe
- tokens
40B
320B tokens "GPT-SW3 has been trained on a dataset containing 320B tokens in Swedish, Norwegian, Danish, Icelandic, English, and programming code.""
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
- 7.7 × 10²² FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
aproximation 6ND = 6*320E9*40e9 = 7.68e22 "GPT-SW3 has been trained on a dataset containing 320B tokens in Swedish, Norwegian, Danish, Icelandic, English, and programming code."
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
license, commercial, some ethical restrictions: https://huggingface.co/AI-Sweden-Models/gpt-sw3-40b/blob/main/LICENSE
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
- gpt-sw3-40b
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Ekstremy
Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają gpt-sw3-40b
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 84.7 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 84.7 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 67.6 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 67.6 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 54.1 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 51.8 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 51.8 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 49.6 tok/s
- 09 DRIVE A100 PROD 32 GB · 1,870 GB/s · Q4_K_M 45.7 tok/s
- 10 GRID A100A 32 GB · 1,870 GB/s · Q4_K_M 45.7 tok/s
Najmniejsze GPU, które nadal działają gpt-sw3-40b
Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..
- 01 Arc Pro B60 24 GB · potrzeby 20.2 GB · Q3_K_M · Wąski 8.5 tok/s
- 02 GeForce RTX 5090 D V2 24 GB · potrzeby 20.2 GB · Q3_K_M · Wąski 38.3 tok/s
- 03 RTX PRO 4000 Blackwell SFF 24 GB · potrzeby 20.2 GB · Q3_K_M · Wąski 12.3 tok/s
- 04 GeForce RTX 5090 Mobile 24 GB · potrzeby 20.2 GB · Q3_K_M · Wąski 25.6 tok/s
- 05 RTX PRO 4000 Blackwell 24 GB · potrzeby 20.2 GB · Q3_K_M · Wąski 19.2 tok/s
- 06 GeForce RTX 4090 D 24 GB · potrzeby 20.2 GB · Q3_K_M · Wąski 28.9 tok/s
- 07 RTX 4500 Ada Generation 24 GB · potrzeby 20.2 GB · Q3_K_M · Wąski 12.3 tok/s
- 08 L4 24 GB · potrzeby 20.2 GB · Q3_K_M · Wąski 8.6 tok/s
- 09 Radeon RX 7900 XTX 24 GB · potrzeby 20.2 GB · Q3_K_M · Wąski 21.4 tok/s
- 10 L40 CNX 24 GB · potrzeby 20.2 GB · Q3_K_M · Wąski 24.7 tok/s
Co oznaczają liczby
Wymagania sprzętowe w praktyce
Minimalna karta
Tesla M40 24 GB
Pamięć potrzebna
20.2 GB
Najszybszy
84.7 tok/s
gpt-sw3-40b osiąga liczbę parametrów równą 40B. To ląduje w zakresie, który może obsłużyć poważna karta stacjonarna, gdy wagi są skompresowane. Liczba kart, które śledzimy, które mogą to uruchomić: 126.
Punkt wejścia to Tesla M40 24 GB, o pojemności pamięci 24 GB, uruchomienie go przy kompresji Q3_K_M i produkując około 7.0 tokeny na sekundę
Na drugim końcu siedzi B200, generowanie w przybliżeniu 84.7 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.
Tło
gpt-sw3-40b został opublikowany przez AI Sweden, w kraju zapisanym jako Sweden, podczas March 2023.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Chat.
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 21.2 tokenów na sekundę. Przekraczając prędkość czytania bezpośrednio: 106 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.
Szkolenie i pochodzenie
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 7.7 × 10²² FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Krok po kroku
Jak wybrać GPU do gpt-sw3-40b
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 gpt-sw3-40b, potrzebując około 20.2 GB przy kompresji Q3_K_M. To ta liczba, a nie nagłówkowa wydajność karty, decyduje o tym, czy można ją uruchomić.
-
02
Zdecyduj, jak długo trwają twoje rozmowy
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 gpt-sw3-40b.
-
03
Wybierz, jak daleko chcesz to skompresować.
Kolumna kwantyzacji różni się w zależności od karty, ponieważ większa karta przechowuje dokładniejszą kopię., 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
Ranking według tokenów na sekundę podąża za przepustowością pamięci, a nie liczbą rdzeni, dla gpt-sw3-40b. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 84.7 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 gpt-sw3-40b. 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
Śledzenie karty do jej własnej strony pokazuje każdy inny model, który może pomieścić, co jest pytaniem, które pojawia się po podjęciu decyzji o gpt-sw3-40b.
Odpowiedzi
gpt-sw3-40b — częste pytania
gpt-sw3-40b— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 40B. 40B. 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.
gpt-sw3-40b— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez AI Sweden, oparty na Sweden.
gpt-sw3-40b— 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.
gpt-sw3-40b— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Chat. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
gpt-sw3-40b— Gdzie mogę to pobrać?
Wagi są opublikowane, chociaż nie posiadamy linku do repozytorium. Ta strona oblicza wymagania sprzętowe, a nie hostuje pliki modelu.
gpt-sw3-40b— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 7.7 × 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.
gpt-sw3-40b— 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 6.9 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.
gpt-sw3-40b— 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: 126. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.
gpt-sw3-40b— 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.
gpt-sw3-40b— Jak dokładne są te szacunki prędkości?
Są obliczane na podstawie specyfikacji, a nie mierzone, i każdy ma zakres. Jeden przykład: 51–136 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.
gpt-sw3-40b— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Tesla M40 24 GB, o pojemności pamięci 24 GB. Uruchamia model przy kompresji Q3_K_M używając około 20.2 GB, i produkuje w przybliżeniu 7.0 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 126.
gpt-sw3-40b— jak szybko działa na GPU?
To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 84.7 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 106.
gpt-sw3-40b— Ile VRAM-u potrzebuje?
Potrzebuje około 20.2 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.
gpt-sw3-40b— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 24 GB?
Tak. Karta GeForce RTX 5090 D V2, trzymanie 24 GB, uruchamia go przy kompresji Q3_K_M, używając około 20.2 GB i generując w przybliżeniu 38.3 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.
gpt-sw3-40b— 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.
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.