Evo 2 40B kalkulator TPS

Otwórz wagi Arc Institute,Stanford University,NVIDIA,Liquid,University of California (UC) Berkeley,Goodfire,Columbia University,University of California San Francisco 40.3B parametry February 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

126 karty, które mogą go uruchomić

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

84.1 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić Evo 2 40B?

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.

126 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
84.1 tok/s 50–135 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	43.8 GB	Q8_0	Wygodny
84.1 tok/s 50–135 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	43.8 GB	Q8_0	Wygodny
67.1 tok/s 40–107 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	43.8 GB	Q8_0	Wygodny
67.1 tok/s 40–107 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	43.8 GB	Q8_0	Wygodny
53.7 tok/s 32–86 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	43.8 GB	Q8_0	Wygodny
51.4 tok/s 31–82 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	43.8 GB	Q8_0	Wygodny
51.4 tok/s 31–82 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	43.8 GB	Q8_0	Wygodny
49.2 tok/s 30–79 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	43.8 GB	Q8_0	Wygodny
45.4 tok/s 27–73 · niska pewność	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.1 GB	Q4_K_M	Wąski
45.4 tok/s 27–73 · niska pewność	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.1 GB	Q4_K_M	Wąski
43.7 tok/s 26–70 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	43.8 GB	Q8_0	Wygodny
43.7 tok/s 26–70 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	43.8 GB	Q8_0	Wygodny
43.7 tok/s 26–70 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	43.8 GB	Q8_0	Wygodny
43.4 tok/s 26–69 · niska pewność	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.1 GB	Q4_K_M	Wąski
43.4 tok/s 26–69 · niska pewność	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.1 GB	Q4_K_M	Wąski
41.4 tok/s 25–66 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	43.8 GB	Q8_0	Wygodny
38.0 tok/s 23–61 · niska pewność	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	20.4 GB	Q3_K_M	Wąski
35.3 tok/s 21–57 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	43.8 GB	Q8_0	Wygodny
35.3 tok/s 21–57 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	43.8 GB	Q8_0	Wygodny
35.3 tok/s 21–57 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	43.8 GB	Q8_0	Wygodny
35.3 tok/s 21–57 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	43.8 GB	Q8_0	Wygodny
35.3 tok/s 21–57 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	43.8 GB	Q8_0	Wygodny
34.6 tok/s 21–55 · niska pewność	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	20.4 GB	Q3_K_M	Wąski
28.6 tok/s 17–46 · niska pewność	GeForce RTX 3090 Ti NVIDIA	24 GB	1,010 GB/s	Jan 2022	20.4 GB	Q3_K_M	Wąski
28.6 tok/s 17–46 · niska pewność	GeForce RTX 4090 NVIDIA	24 GB	1,010 GB/s	Sep 2022	20.4 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: Arc Institute,Stanford University,NVIDIA,Liquid,University of California (UC) Berkeley,Goodfire,Columbia University,University of California San Francisco
Typ organizacji: Academia,Industry,Industry,Academia,Academia,Academia
Kraj: United States of America
Opublikowany: 19 February 2025
Autorzy: Garyk Brixi, Matthew G. Durrant, Jerome Ku, Michael Poli, Greg Brockman, Daniel Chang, Gabriel A. Gonzalez, Samuel H. King, David B. Li, Aditi T. Merchant, Mohsen Naghipourfar, Eric Nguyen, Chiara Ricci-Tam, David W. Romero, Gwanggyu Sun, Ali Taghibakshi, Anton Vorontsov, Brandon Yang, Myra Deng, Liv Gorton, Nam Nguyen, Nicholas K. Wang, Etowah Adams, Stephen A. Baccus, Steven Dillmann, Stefano Er…

Co to robi

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

Domena: Biology
Zadanie: Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)

Rozmiar

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

parametry: 40.3B
Dane treningowe: 9,300,000,000,000 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: 2.3 × 10²⁴ FLOP
Jak to zostało ustalone: Operation counting,Reported

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
Hugging Face: arcinstitute

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: Genome modeling and design across all domains of life with Evo 2
Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Evo 2 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..

Najmniejsze GPU, które nadal działają Evo 2 40B

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

Co oznaczają liczby

Strona sprzętowa

Minimalna karta

Tesla M40 24 GB

Pamięć potrzebna

20.4 GB

Najszybszy

84.1 tok/s

Evo 2 40B osiąga liczbę parametrów równą 40.3B. To ląduje w zakresie, który może obsłużyć poważna karta stacjonarna, gdy wagi są skompresowane. Liczba kart, które śledzimy, które mogą to uruchomić: 126.

Na niskim końcu obsługiwane jest przez 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 84.1 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Co to jest model?

Evo 2 40B został opublikowany przez Arc Institute,Stanford University,NVIDIA,Liquid,University of California (UC) Berkeley,Goodfire,Columbia University,University of California San Francisco, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas February 2025. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia,Industry,Industry,Academia,Academia,Academia.

Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie protein or nucleotide language model (pLM/nLM).

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

Co decyduje o szybkości

Połowa kart, które go trzymają, osiąga więcej niż 21.1 tokenów na sekundę. Produkując tekst szybciej niż większość ludzi go czyta. 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.

Pamięć tutaj jest szacowana na podstawie rozmiaru, a nie obliczana z architektury, która nie jest zarejestrowana dla tego modelu — liczby są wskazujące, a nie dokładne.

Szkolenie i pochodzenie

Trening zajmował około 2.3 × 10²⁴ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Został wytrenowany na korpusie około 9,300,000,000,000 Tokeny tekstu.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do Evo 2 40B

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

01

Sprawdź, co potrzebuje przed wszystkim innym.

Każda karta tutaj została sprawdzona pod kątem Evo 2 40B, potrzebując około 20.4 GB przy kompresji Q3_K_M. Żadna ilość mocy obliczeniowej nie może zrekompensować karty, która nie może jej pomieścić.
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 Evo 2 40B.
03

Zdecyduj, ile kompresji zaakceptujesz

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 Evo 2 40B. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 84.1 tok/s
05

Przeczytaj kolumnę dopasowania jako ostatnią

Tight dopasowanie działa, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę, w przypadku Evo 2 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 Evo 2 40B.

Odpowiedzi

Evo 2 40B — częste pytania

Evo 2 40B— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 2.3 × 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.

Evo 2 40B— 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 7.1 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

Evo 2 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.

Evo 2 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.

Evo 2 40B— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

Są obliczane na podstawie specyfikacji, a nie mierzone, i każdy ma zakres. Jeden przykład: 50–135 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

Evo 2 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 20.4 GB, i produkuje w przybliżeniu 7.0 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 126.

Evo 2 40B— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 84.1 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 106.

Evo 2 40B— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 20.4 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.

Evo 2 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 20.4 GB i generując w przybliżeniu 38.0 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

Evo 2 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.

Evo 2 40B— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 40.3B. Table 1 lists 40.3B parameters as model size. 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.

Evo 2 40B— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Arc Institute,Stanford University,NVIDIA,Liquid,University of California (UC) Berkeley,Goodfire,Columbia University,University of California San Francisco, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia,Industry,Industry,Academia,Academia,Academia.

Evo 2 40B— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w February 2025.

Evo 2 40B— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.

Evo 2 40B— Gdzie mogę to pobrać?

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

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