GLM-10B kalkulator TPS

Otwórz wagi Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Shanghai Qi Zhi institute 10B parametry March 2021

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 GLM-10B?

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,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Shanghai Qi Zhi institute
Typ organizacji: Academia,Academia,Academia
Kraj: China, United States of America
Opublikowany: 18 March 2021
Autorzy: Zhengxiao Du, Yujie Qian, Xiao Liu, Ming Ding, Jiezhong Qiu, Zhilin Yang, Jie Tang

Co to robi

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

Domena: Language
Zadanie: Language modeling/generation

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: tokens
Epoki: 1
Rozmiar wsadu: 524,288

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: 4.9 × 10²¹ FLOP
Jak to zostało ustalone: Hardware,Operation counting

Przebieg szkolenia

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

Sprzęt do trenowania: NVIDIA V100
Zastosowane chipy: 64
Czas rzeczywisty: 1,791 hours (74.6 days)
Pobór mocy: 38.9 kW

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: Open source

Jak jest klasyfikowane

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

Zapisz pewność: Likely
Cytaty: 1,919
Dane benchmarkowe: GLM-10B

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling
Ostatnio zaktualizowane: 25 May 2026

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają GLM-10B

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 GLM-10B

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

Co oznaczają liczby

Co potrzebujesz, aby go uruchomić

Minimalna karta

Xeon Phi 5110P

Pamięć potrzebna

6.7 GB

Najszybszy

339 tok/s

GLM-10B 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.

Najmniejszy sprzęt, który działa, to Xeon Phi 5110P, o pojemności pamięci 8 GB, uruchomienie go przy kompresji Q4_K_M i produkując około 20.3 tokeny na sekundę

Najwyższa półka to B200, generowanie w przybliżeniu 339 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Co to jest model?

GLM-10B został opublikowany przez Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Shanghai Qi Zhi institute, w kraju zapisanym jako China, podczas March 2021. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako academia,Academia,Academia.

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

Wagi są publikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie bezterminowo, offline, bez przypisanego konta.

Co decyduje o szybkości

Mediana wyniku wynosi około 22.0 tokenów na sekundę 469 ich

Będąc gęstym, odczytuje każdą swoją część po tokenie, dlatego poniższe uporządkowanie według szybkości tak ściśle pokrywa się z uporządkowaniem według przepustowości pamięci.

Bez układu uwagi na rekordzie, kolumna pamięci jest przybliżeniem. Jest wystarczająco bliska, aby wybrać sprzęt, i najmniej wiarygodna przy długim kontekście.

Szkolenie i pochodzenie

Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 4.9 × 10²¹ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA V100. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do GLM-10B

Tabela powyżej oceniła już każdą kartę, dla której posiadamy specyfikacje, w stosunku do tego modelu. Dotarcie do odpowiedzi wymaga sześciu kroków..

01

Przeczytaj najpierw liczbę pamięci

Każda karta tutaj została sprawdzona pod kątem GLM-10B, potrzebując około 6.7 GB przy kompresji Q4_K_M. To ta liczba, a nie nagłówkowa wydajność karty, decyduje o tym, czy można ją uruchomić.
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 GLM-10B.
03

Ustal minimalną jakość

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

Ranking według tokenów na sekundę podąża za przepustowością pamięci, a nie liczbą rdzeni, dla GLM-10B. 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 GLM-10B. 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

Każda nazwa karty łączy się z jej własną stroną, która wykonuje tę samą kalkulację w całym katalogu modelu. Kartę zazwyczaj kupuje się dla więcej niż jednego modelu, więc warto rzucić okiem przed zakupem na GLM-10B.

Odpowiedzi

GLM-10B — częste pytania

GLM-10B— 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.

GLM-10B— 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.

GLM-10B— 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.

GLM-10B— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 10B. 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.

GLM-10B— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Shanghai Qi Zhi institute, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia,Academia.

GLM-10B— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w March 2021. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

GLM-10B— 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.

GLM-10B— Gdzie mogę to pobrać?

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

GLM-10B— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 4.9 × 10²¹ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA V100. 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.

GLM-10B— 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 1.3 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

GLM-10B— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Druga KARTA mniej więcej podwaja dostępna PAMIĘĆ, ale nie tempo generacji. Liczba już zdolna do uruchomienia jej samodzielnie: 509. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

GLM-10B— 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.

GLM-10B— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

Są obliczane na podstawie specyfikacji, a nie mierzone, i każdy ma zakres. 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.

GLM-10B— 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.

GLM-10B— 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.

GLM-10B— 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.

GLM-10B— 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.

GLM-10B— 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.

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