Step-Audio-Chat 130B kalkulator TPS

Otwórz wagi StepFun 130B 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

38 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

RTX PRO 5000 72 GB Blackwell

72 GB · Q3_K_M · 11.8 tok/s

Najszybsza karta

H100 NVL 94 GB

29.6 tok/s · 94 GB

Które GPU mogą uruchomić Step-Audio-Chat 130B?

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.

38 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
29.6 tok/s 18–47 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	79.3 GB	Q4_K_M	Wąski
26.9 tok/s 16–43 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	71.8 GB	IQ4_XS	Wąski
26.9 tok/s 16–43 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	71.8 GB	IQ4_XS	Wąski
26.1 tok/s 16–42 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	139.9 GB	Q8_0	Wąski
26.1 tok/s 16–42 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	139.9 GB	Q8_0	Wygodny
25.3 tok/s 15–40 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	79.3 GB	Q4_K_M	Wąski
25.3 tok/s 15–40 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	79.3 GB	Q4_K_M	Wąski
25.3 tok/s 15–40 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	79.3 GB	Q4_K_M	Wąski
24.2 tok/s 15–39 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	109.6 GB	Q6_K	Wąski
23.2 tok/s 14–37 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	109.6 GB	Q6_K	Wąski
23.2 tok/s 14–37 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	109.6 GB	Q6_K	Wąski
20.8 tok/s 12–33 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	139.9 GB	Q8_0	Wygodny
20.8 tok/s 12–33 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	139.9 GB	Q8_0	Wygodny
19.7 tok/s 12–31 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	109.6 GB	Q6_K	Wąski
16.3 tok/s 10–26 · niska pewność	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	71.8 GB	IQ4_XS	Wąski
16.3 tok/s 10–26 · niska pewność	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	71.8 GB	IQ4_XS	Wąski
16.3 tok/s 10–26 · niska pewność	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	71.8 GB	IQ4_XS	Wąski
16.3 tok/s 10–26 · niska pewność	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	71.8 GB	IQ4_XS	Wąski
16.3 tok/s 10–26 · niska pewność	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	71.8 GB	IQ4_XS	Wąski
16.3 tok/s 10–26 · niska pewność	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	71.8 GB	IQ4_XS	Wąski
15.5 tok/s 9–25 · niska pewność	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	71.8 GB	IQ4_XS	Wąski
15.5 tok/s 9–25 · niska pewność	A800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Nov 2022	71.8 GB	IQ4_XS	Wąski
15.3 tok/s 9–24 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	139.9 GB	Q8_0	Wygodny
13.5 tok/s 8–22 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	139.9 GB	Q8_0	Wygodny
13.5 tok/s 8–22 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	139.9 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: StepFun
Typ organizacji: Industry
Kraj: China
Opublikowany: 18 February 2025
Autorzy: Ailin Huang, Boyong Wu, Bruce Wang, Chao Yan, Chen Hu, Chengli Feng, Fei Tian, Feiyu Shen, Jingbei Li, Mingrui Chen, Peng Liu, Ruihang Miao, Wang You, Xi Chen, Xuerui Yang, Yechang Huang, Yuxiang Zhang, Zheng Gong, Zixin Zhang, Hongyu Zhou, Jianjian Sun, Brian Li, Chengting Feng, Changyi Wan, Hanpeng Hu, Jianchang Wu, Jiangjie Zhen, Ranchen Ming, Song Yuan, Xuelin Zhang, Yu Zhou, Bingxin Li, Buyun…

Co to robi

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

Domena: Speech
Zadanie: Speech synthesis, Speech recognition (ASR), Speech-to-text, Text-to-speech (TTS), Audio question answering, Audio generation, Speech-to-speech
Model bazowy: Step-1

Rozmiar

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

parametry: 130B
Dane treningowe: 1,668,000,000,000 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: 1.9 × 10²⁴ FLOP
Jak to zostało ustalone: Operation counting

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
Hugging Face: stepfun-ai

Jak jest klasyfikowane

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

Zapisz pewność: Confident

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: Step-Audio: Unified Understanding and Generation in Intelligent Speech Interaction
Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Step-Audio-Chat 130B

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 Step-Audio-Chat 130B

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

RTX PRO 5000 72 GB Blackwell

Pamięć potrzebna

64.2 GB

Najszybszy

29.6 tok/s

Step-Audio-Chat 130B osiąga liczbę parametrów równą 130B. 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: 38.

Najmniejszy sprzęt, który działa, to RTX PRO 5000 72 GB Blackwell, o pojemności pamięci 72 GB, uruchomienie go przy kompresji Q3_K_M i produkując około 11.8 tokeny na sekundę

Najszybszy rezultat pochodzi z H100 NVL 94 GB, generowanie w przybliżeniu 29.6 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 3,940 GB/s.

Skąd to pochodzi

Step-Audio-Chat 130B został opublikowany przez StepFun, w kraju zapisanym jako China, podczas February 2025. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.

Działa w dziedzinie Speech, i jest zapisany jako wykonujący zadanie speech synthesis, Speech recognition (ASR), Speech-to-text, Text-to-speech (TTS), Audio question answering, Audio generation, Speech-to-speech.

Zamiast być trenowanym od podstaw, pochodzi z Step-1. Dlatego dzieli ogólny kształt i rozmiar modelu bazowego.

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 stepfun-ai.

Zrozumienie prędkości

Połowa kart, które go trzymają, osiąga więcej niż 16.3 tokenów na sekundę. Produkując tekst szybciej niż większość ludzi go czyta. 35 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.

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 1.9 × 10²⁴ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Trening zużył korpus około 1,668,000,000,000 Tokeny tekstu.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do Step-Audio-Chat 130B

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 Step-Audio-Chat 130B, potrzebując około 64.2 GB przy kompresji Q3_K_M. Żadna ilość mocy obliczeniowej nie może zrekompensować karty, która nie może jej pomieścić.
02

Dopasuj kontekst do swojego rzeczywistego użycia

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. Step-Audio-Chat 130B.
03

Wybierz, jak daleko chcesz to skompresować.

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

Sortuj według prędkości, aby zobaczyć, jak karty się klasyfikują. Step-Audio-Chat 130B. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to H100 NVL 94 GB, w 29.6 tok/s
05

Przeczytaj kolumnę dopasowania jako ostatnią

Tight dopasowanie działa, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę, w przypadku Step-Audio-Chat 130B. 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

Otwórz kartę, na którą się zdecydowałeś

Każda strona karty powtarza tę procedurę dla każdego modelu, który posiadamy, odpowiadając, do czego jeszcze sprzęt jest przydatny poza Step-Audio-Chat 130B.

Odpowiedzi

Step-Audio-Chat 130B — częste pytania

Step-Audio-Chat 130B— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Większa KARTA przechowuje dokładniejszą kopię. Liczba poziomów kompresji używanych w KARTACH, które ją uruchamiają: 5. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

Step-Audio-Chat 130B— 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: 18–47 tok/s na H100 NVL 94 GB. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

Step-Audio-Chat 130B— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to RTX PRO 5000 72 GB Blackwell, o pojemności pamięci 72 GB. Uruchamia model przy kompresji Q3_K_M używając około 64.2 GB, i produkuje w przybliżeniu 11.8 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 38.

Step-Audio-Chat 130B— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to H100 NVL 94 GB, około 29.6 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 35.

Step-Audio-Chat 130B— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 64.2 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.

Step-Audio-Chat 130B— 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.

Step-Audio-Chat 130B— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 130B. 130B. 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.

Step-Audio-Chat 130B— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez StepFun, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako industry.

Step-Audio-Chat 130B— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w February 2025.

Step-Audio-Chat 130B— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Speech, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie speech synthesis, Speech recognition (ASR), Speech-to-text, Text-to-speech (TTS), Audio question answering, Audio generation, Speech-to-speech. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.

Step-Audio-Chat 130B— Gdzie mogę to pobrać?

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

Step-Audio-Chat 130B— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 1.9 × 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.

Step-Audio-Chat 130B— 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 21.7 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

Step-Audio-Chat 130B— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Druga KARTA mniej więcej podwaja dostępna PAMIĘĆ, ale nie tempo generacji. Liczba już zdolna do uruchomienia jej samodzielnie: 38. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

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