Llama 4 Scout kalkulator TPS

Otwórz wagi Meta AI 109B 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

43 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

Radeon Instinct MI200

64 GB · Q3_K_M · 13.4 tok/s

Najszybsza karta

B200

31.1 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić Llama 4 Scout?

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.

43 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
31.1 tok/s 19–50 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	117.4 GB	Q8_0	Wygodny
31.1 tok/s 19–50 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	117.4 GB	Q8_0	Wygodny
30.1 tok/s 18–48 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	66.6 GB	Q4_K_M	Wąski
30.1 tok/s 18–48 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	66.6 GB	Q4_K_M	Wąski
28.8 tok/s 17–46 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	92.0 GB	Q6_K	Wygodny
27.3 tok/s 16–44 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	79.3 GB	Q5_K_M	Wąski
24.8 tok/s 15–40 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	117.4 GB	Q8_0	Wygodny
24.8 tok/s 15–40 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	117.4 GB	Q8_0	Wygodny
23.5 tok/s 14–38 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	92.0 GB	Q6_K	Wygodny
23.3 tok/s 14–37 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	79.3 GB	Q5_K_M	Wąski
23.3 tok/s 14–37 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	79.3 GB	Q5_K_M	Wąski
23.3 tok/s 14–37 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	79.3 GB	Q5_K_M	Wąski
21.2 tok/s 13–34 · niska pewność	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	54.0 GB	Q3_K_M	Wąski
19.0 tok/s 11–30 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	117.4 GB	Q8_0	Wąski
19.0 tok/s 11–30 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	117.4 GB	Q8_0	Wąski
18.3 tok/s 11–29 · niska pewność	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	66.6 GB	Q4_K_M	Wąski
18.3 tok/s 11–29 · niska pewność	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	66.6 GB	Q4_K_M	Wąski
18.3 tok/s 11–29 · niska pewność	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	66.6 GB	Q4_K_M	Wąski
18.3 tok/s 11–29 · niska pewność	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	66.6 GB	Q4_K_M	Wąski
18.3 tok/s 11–29 · niska pewność	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	66.6 GB	Q4_K_M	Wąski
18.3 tok/s 11–29 · niska pewność	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	66.6 GB	Q4_K_M	Wąski
18.2 tok/s 11–29 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	117.4 GB	Q8_0	Wygodny
17.4 tok/s 10–28 · niska pewność	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	66.6 GB	Q4_K_M	Wąski
17.4 tok/s 10–28 · niska pewność	A800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Nov 2022	66.6 GB	Q4_K_M	Wąski
16.1 tok/s 10–26 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	117.4 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: Meta AI
Typ organizacji: Industry
Kraj: United States of America
Opublikowany: 5 April 2025

Co to robi

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

Domena: Multimodal, Language, Vision
Zadanie: Chat, Code generation, Visual question answering, 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: 109B
Dane treningowe: 30,000,000,000,000 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: 4.1 × 10²⁴ 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 (restricted use)
Kod treningowy: Unreleased
Hugging Face: meta-llama

Jak jest klasyfikowane

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

Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP: Yes
Dlaczego to jest śledzone: Discretionary
Zapisz pewność: Likely

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: The Llama 4 herd: The beginning of a new era of natively multimodal AI innovation
Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Llama 4 Scout

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 Llama 4 Scout

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

Co oznaczają liczby

Co jest potrzebne, aby uruchomić ten model

Minimalna karta

Radeon Instinct MI200

Pamięć potrzebna

54.0 GB

Najszybszy

31.1 tok/s

Llama 4 Scout osiąga liczbę parametrów równą 109B. To stawia to powyżej sprzętu konsumenckiego, w zakresie, gdzie karta jest kupowana do tego celu, zamiast przystosowywana do niego. Liczba kart, które śledzimy, które mogą to pomieścić: 43.

Najmniejsza karta, która to utrzymuje, to Radeon Instinct MI200, o pojemności pamięci 64 GB, uruchomienie go przy kompresji Q3_K_M i produkując około 13.4 tokeny na sekundę

Najszybciej, jak to obliczamy, to B200, generowanie w przybliżeniu 31.1 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

O tym modelu

Llama 4 Scout został opublikowany przez Meta AI, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas April 2025. Kategoria, do której należy wydawca, to industry.

Działa w dziedzinie Multimodal, Language, Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie chat, Code generation, Visual question answering, Language modeling/generation, Question answering.

Ponieważ jego wagi zostały udostępnione, nic w kwestii uruchamiania go nie zależy od dostępności dostawcy — należy do ciebie po pobraniu. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją meta-llama.

Jak szybko działa i dlaczego

Połowa kart, które go trzymają, osiąga więcej niż 18.2 tokenów na sekundę. Przekraczając prędkość czytania bezpośrednio: 39 ich

Każda waga uczestniczy w każdym tokenie tutaj, więc szerokość pasma jest całą historią: poniższa lista to w rzeczywistości ranking przepustowości pamięci.

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

Jak to zostało wytrenowane

Trening zajmował około 4.1 × 10²⁴ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Zbiór treningowy trwał około 30,000,000,000,000 Tokeny tekstu.

Powód, dla którego w ogóle pojawia się w tym katalogu: discretionary.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do Llama 4 Scout

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

Tabela zawiera każdą kartę, która jest w stanie pomieścić Llama 4 Scout, potrzebując około 54.0 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

Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz tego, co potrzebują wagi. Przesuń suwak do swojej rzeczywistej długości roboczej przed zaufaniem jakiejkolwiek linii dla Llama 4 Scout.
03

Zdecyduj, ile kompresji zaakceptujesz

Kompresja to to, co sprawia, że model mieści się w mniejszych KARTACH, kosztem pewnej dokładności., 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

Szybkość zamawiania jest w rzeczywistości zamawianiem według pasma pamięci, dla Llama 4 Scout. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 31.1 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 Llama 4 Scout. 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 Llama 4 Scout.

Odpowiedzi

Llama 4 Scout — częste pytania

Llama 4 Scout— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 54.0 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.

Llama 4 Scout— 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.

Llama 4 Scout— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 109B. "Our smaller model, Llama 4 Scout, is a general purpose model with 17 billion active parameters, 16 experts, and 109 billion total parameters that delivers state-of-the-art performance for its class.". 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.

Llama 4 Scout— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Meta AI, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.

Llama 4 Scout— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w April 2025.

Llama 4 Scout— do czego to służy?

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

Llama 4 Scout— Gdzie mogę to pobrać?

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

Llama 4 Scout— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 4.1 × 10²⁴ 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.

Llama 4 Scout— 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 23.4 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

Llama 4 Scout— 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: 43. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

Llama 4 Scout— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Większa KARTA przechowuje dokładniejszą kopię. Liczba poziomów kompresji używanych w KARTACH, które ją uruchamiają: 6. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

Llama 4 Scout— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

Są obliczane na podstawie specyfikacji, a nie mierzone, i każdy ma zakres. Jeden przykład: 19–50 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

Llama 4 Scout— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Radeon Instinct MI200, o pojemności pamięci 64 GB. Uruchamia model przy kompresji Q3_K_M używając około 54.0 GB, i produkuje w przybliżeniu 13.4 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 43.

Llama 4 Scout— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 31.1 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 39.

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