MamayLM kalkulator TPS

Otwórz wagi INSAIT,ETH Zurich 9B parametry April 2025

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

582 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

Quadro 6000

6 GB · Q3_K_M · 15.5 tok/s

Najszybsza karta

B200

376 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić MamayLM?

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.

582 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
376 tok/s 226–602 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	10.3 GB	Q8_0	Wygodny
376 tok/s 226–602 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	10.3 GB	Q8_0	Wygodny
301 tok/s 180–481 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	10.3 GB	Q8_0	Wygodny
301 tok/s 180–481 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	10.3 GB	Q8_0	Wygodny
240 tok/s 144–385 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	10.3 GB	Q8_0	Wygodny
230 tok/s 138–368 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	10.3 GB	Q8_0	Wygodny
230 tok/s 138–368 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	10.3 GB	Q8_0	Wygodny
220 tok/s 132–352 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	10.3 GB	Q8_0	Wygodny
195 tok/s 117–313 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.3 GB	Q8_0	Wygodny
195 tok/s 117–313 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.3 GB	Q8_0	Wygodny
195 tok/s 117–313 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.3 GB	Q8_0	Wygodny
185 tok/s 111–297 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	10.3 GB	Q8_0	Wygodny
158 tok/s 95–253 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.3 GB	Q8_0	Wygodny
158 tok/s 95–253 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	10.3 GB	Q8_0	Wygodny
158 tok/s 95–253 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.3 GB	Q8_0	Wygodny
158 tok/s 95–253 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.3 GB	Q8_0	Wygodny
158 tok/s 95–253 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.3 GB	Q8_0	Wygodny
125 tok/s 75–200 · niska pewność	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.2 GB	Q5_K_M	Wąski
120 tok/s 72–193 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	10.3 GB	Q8_0	Wygodny
120 tok/s 72–193 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	10.3 GB	Q8_0	Wygodny
107 tok/s 64–171 · niska pewność	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.2 GB	Q6_K	Wąski
100 tok/s 60–161 · niska pewność	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	10.3 GB	Q8_0	Wygodny
98.2 tok/s 59–157 · niska pewność	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	10.3 GB	Q8_0	Wygodny
96.0 tok/s 58–154 · niska pewność	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	10.3 GB	Q8_0	Wygodny
96.0 tok/s 58–154 · niska pewność	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	10.3 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: INSAIT,ETH Zurich
Typ organizacji: Academia,Academia
Kraj: Bulgaria, Switzerland
Opublikowany: 23 April 2025
Autorzy: Anton Alexandrov, Hannah Yukhymenko, Martin Vechev

Co to robi

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

Domena: Language
Zadanie: Language modeling/generation, Language 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: 9B
Dane treningowe: 8,075,000,000,000 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: 4.4 × 10²³ 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 (unrestricted)
Kod treningowy: Unreleased

Jak jest klasyfikowane

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

Zapisz pewność: Likely

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: INSAIT introduces MamayLM-Gemma-2-9B-IT-v0.1, the best performing Ukrainian language model based on google/gemma-2-9b and google/gemma-2-9b-it.
Ostatnio zaktualizowane: 8 April 2026

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają MamayLM

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 MamayLM

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

Co oznaczają liczby

Strona sprzętowa

Minimalna karta

Quadro 6000

Pamięć potrzebna

5.1 GB

Najszybszy

376 tok/s

MamayLM osiąga liczbę parametrów równą 9B. 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: 582.

Na niskim końcu obsługiwane jest przez Quadro 6000, o pojemności pamięci 6 GB, uruchomienie go przy kompresji Q3_K_M i produkując około 15.5 tokeny na sekundę

Najszybciej, jak to obliczamy, to B200, generowanie w przybliżeniu 376 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Co to jest model?

MamayLM został opublikowany przez INSAIT,ETH Zurich, w kraju zapisanym jako Bulgaria, podczas April 2025. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia,Academia.

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

Ponieważ jego wagi zostały udostępnione, nic w kwestii uruchamiania go nie zależy od dostępności dostawcy — należy do ciebie po pobraniu.

Co decyduje o szybkości

Na każdej karcie, która może go uruchomić, środek zakresu plasuje się w 21.1 tokenów na sekundę 541 ich

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

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

Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 4.4 × 10²³ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Został wytrenowany na korpusie około 8,075,000,000,000 Tokeny tekstu.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do MamayLM

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 MamayLM, potrzebując około 5.1 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

Ustaw kontekst na to, co naprawdę użyjesz. Cache rośnie wraz z rozmową i jest to zwykle powód, dla którego karta, która wydawała się w porządku, przestaje pasować. MamayLM.
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

Porównaj TOKENS na sekundę, a nie SPECYFIKACJE.

Sortuj według prędkości, aby zobaczyć, jak karty się klasyfikują. MamayLM. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 376 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 MamayLM. 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

Każda strona karty powtarza tę procedurę dla każdego modelu, który posiadamy, odpowiadając, do czego jeszcze sprzęt jest przydatny poza MamayLM.

Odpowiedzi

MamayLM — częste pytania

MamayLM— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 376 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 541.

MamayLM— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 5.1 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.

MamayLM— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 8 GB?

Tak. Karta CMP 170HX 8 GB, trzymanie 8 GB, uruchamia go przy kompresji Q5_K_M, używając około 7.2 GB i generując w przybliżeniu 125 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

MamayLM— 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 10.3 GB i generując w przybliżeniu 42.9 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

MamayLM— 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 10.3 GB i generując w przybliżeniu 53.2 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

MamayLM— 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 10.3 GB i generując w przybliżeniu 63.1 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

MamayLM— 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.

MamayLM— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 9B. 9B. 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.

MamayLM— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez INSAIT,ETH Zurich, oparty na Bulgaria, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia.

MamayLM— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w April 2025.

MamayLM— do czego to służy?

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

MamayLM— Gdzie mogę to pobrać?

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

MamayLM— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 4.4 × 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.

MamayLM— 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 1.6 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

MamayLM— 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: 582. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

MamayLM— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Większa KARTA przechowuje dokładniejszą kopię. Liczba poziomów kompresji używanych w KARTACH, które ją uruchamiają: 4. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

MamayLM— 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: 226–602 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

MamayLM— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Quadro 6000, o pojemności pamięci 6 GB. Uruchamia model przy kompresji Q3_K_M używając około 5.1 GB, i produkuje w przybliżeniu 15.5 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 582.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 8 April 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