EXAONE Deep 7.8B kalkulator TPS

Otwórz wagi LG AI Research 7.8B parametry March 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 · IQ4_XS · 16.3 tok/s

Najszybsza karta

B200

434 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić EXAONE Deep 7.8B?

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
434 tok/s 261–695 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	9.1 GB	Q8_0	Wygodny
434 tok/s 261–695 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	9.1 GB	Q8_0	Wygodny
347 tok/s 208–555 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.1 GB	Q8_0	Wygodny
347 tok/s 208–555 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.1 GB	Q8_0	Wygodny
277 tok/s 166–444 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	9.1 GB	Q8_0	Wygodny
266 tok/s 159–425 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.1 GB	Q8_0	Wygodny
266 tok/s 159–425 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.1 GB	Q8_0	Wygodny
254 tok/s 152–407 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	9.1 GB	Q8_0	Wygodny
226 tok/s 135–361 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.1 GB	Q8_0	Wygodny
226 tok/s 135–361 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.1 GB	Q8_0	Wygodny
226 tok/s 135–361 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.1 GB	Q8_0	Wygodny
214 tok/s 128–342 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	9.1 GB	Q8_0	Wygodny
182 tok/s 109–292 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.1 GB	Q8_0	Wygodny
182 tok/s 109–292 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	9.1 GB	Q8_0	Wygodny
182 tok/s 109–292 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.1 GB	Q8_0	Wygodny
182 tok/s 109–292 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.1 GB	Q8_0	Wygodny
182 tok/s 109–292 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.1 GB	Q8_0	Wygodny
144 tok/s 87–231 · niska pewność	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.3 GB	Q5_K_M	Wąski
139 tok/s 83–222 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.1 GB	Q8_0	Wygodny
139 tok/s 83–222 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.1 GB	Q8_0	Wygodny
123 tok/s 74–197 · niska pewność	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	7.2 GB	Q6_K	Wygodny
116 tok/s 69–185 · niska pewność	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	9.1 GB	Q8_0	Wygodny
113 tok/s 68–181 · niska pewność	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	9.1 GB	Q8_0	Wygodny
111 tok/s 66–177 · niska pewność	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	9.1 GB	Q8_0	Wygodny
111 tok/s 66–177 · niska pewność	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	9.1 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: LG AI Research
Typ organizacji: Industry
Kraj: Korea (Republic of)
Opublikowany: 16 March 2025
Autorzy: LG AI Research, Kyunghoon Bae, Eunbi Choi, Kibong Choi, Stanley Jungkyu Choi, Yemuk Choi, Seokhee Hong, Junwon Hwang, Hyojin Jeon, Kijeong Jeon, Gerrard Jeongwon Jo, Hyunjik Jo, Jiyeon Jung, Hyosang Kim, Joonkee Kim, Seonghwan Kim, Soyeon Kim, Sunkyoung Kim, Yireun Kim, Yongil Kim, Youchul Kim, Edward Hwayoung Lee, Haeju Lee, Honglak Lee, Jinsik Lee, Kyungmin Lee, Sangha Park, Yongmin Park, Sihoon…

Co to robi

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

Domena: Language
Zadanie: Language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Code generation
Model bazowy: EXAONE 3.5 7.8B

Rozmiar

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

parametry: 7.8B
Dane treningowe: 12,000,000,000 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: 4.2 × 10²³ FLOP
Jak to zostało ustalone: Reported,Operation counting
Dostosowywanie obliczeń: 1.7 × 10²¹ FLOP

Przebieg szkolenia

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

Sprzęt do trenowania: NVIDIA H100 SXM5 80GB
Dostawca chmury: Google Cloud

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 (non-commercial)
Kod treningowy: Unreleased
Hugging Face: LGAI-EXAONE

Jak jest klasyfikowane

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

Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP: Yes
Zapisz pewność: Confident

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: EXAONE Deep: LLMs with Enhanced Reasoning Performance
Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają EXAONE Deep 7.8B

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 EXAONE Deep 7.8B

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

Co oznaczają liczby

Wymagania sprzętowe w praktyce

Minimalna karta

Quadro 6000

Pamięć potrzebna

5.0 GB

Najszybszy

434 tok/s

EXAONE Deep 7.8B osiąga liczbę parametrów równą 7.8B. 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.

Punkt wejścia to Quadro 6000, o pojemności pamięci 6 GB, uruchomienie go przy kompresji IQ4_XS i produkując około 16.3 tokeny na sekundę

Najszybszy rezultat pochodzi z B200, generowanie w przybliżeniu 434 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Co to jest model?

EXAONE Deep 7.8B został opublikowany przez LG AI Research, w kraju zapisanym jako Korea (Republic of), podczas March 2025. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.

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

Zamiast być trenowanym od podstaw, pochodzi z EXAONE 3.5 7.8B. Dlatego dzieli ogólny kształt i rozmiar modelu bazowego.

Wagi są publikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie bezterminowo, offline, bez przypisanego konta. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją LGAI-EXAONE.

Co decyduje o szybkości

Na każdej karcie, która może go uruchomić, środek zakresu plasuje się w 24.4 tokenów na sekundę. Produkując tekst szybciej niż większość ludzi go czyta. 551 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.

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

Szkolenie i pochodzenie

Trening zajmował około 4.2 × 10²³ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA H100 SXM5 80GB. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Trening zużył korpus około 12,000,000,000 Tokeny tekstu.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do EXAONE Deep 7.8B

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 EXAONE Deep 7.8B, potrzebując około 5.0 GB przy kompresji IQ4_XS. 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 EXAONE Deep 7.8B.
03

Wybierz, jak daleko chcesz to skompresować.

Kolumna kwantyzacji różni się w zależności od karty, ponieważ większa karta przechowuje dokładniejszą kopię., osiągnięcie kompresji IQ4_XS 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 EXAONE Deep 7.8B. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 434 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 EXAONE Deep 7.8B. 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 EXAONE Deep 7.8B.

Odpowiedzi

EXAONE Deep 7.8B — częste pytania

EXAONE Deep 7.8B— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Code generation. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.

EXAONE Deep 7.8B— Gdzie mogę to pobrać?

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

EXAONE Deep 7.8B— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 4.2 × 10²³ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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.

EXAONE Deep 7.8B— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?

Tylko przez odciążenie, co zwykle jest fałszywą oszczędnością: część trzymana w pamięci systemowej spowalnia cały proces. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 0.9 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

EXAONE Deep 7.8B— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Druga KARTA mniej więcej podwaja dostępna PAMIĘĆ, ale nie tempo generacji. Liczba już zdolna do uruchomienia jej samodzielnie: 582. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

EXAONE Deep 7.8B— 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.

EXAONE Deep 7.8B— 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: 261–695 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

EXAONE Deep 7.8B— 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 IQ4_XS używając około 5.0 GB, i produkuje w przybliżeniu 16.3 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 582.

EXAONE Deep 7.8B— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 434 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 551.

EXAONE Deep 7.8B— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 5.0 GB przy kompresji IQ4_XS, 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.

EXAONE Deep 7.8B— 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 6.3 GB i generując w przybliżeniu 144 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

EXAONE Deep 7.8B— 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 9.1 GB i generując w przybliżeniu 49.5 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

EXAONE Deep 7.8B— 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 9.1 GB i generując w przybliżeniu 61.4 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

EXAONE Deep 7.8B— 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 9.1 GB i generując w przybliżeniu 72.8 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

EXAONE Deep 7.8B— 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.

EXAONE Deep 7.8B— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 7.8B. 7.8B. 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.

EXAONE Deep 7.8B— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez LG AI Research, oparty na Korea (Republic of), organizacja sklasyfikowana jako industry.

EXAONE Deep 7.8B— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w March 2025.

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