SEA-LION V3 Llama3.1 70B kalkulator TPS

Otwórz wagi AI Singapore 70B parametry December 2024

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

61 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

A100 PCIe 40 GB

40 GB · Q3_K_M · 25.5 tok/s

Najszybsza karta

B200

48.4 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić SEA-LION V3 Llama3.1 70B?

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.

61 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
48.4 tok/s 41–58	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	73.8 GB	Q8_0	Wygodny
48.4 tok/s 41–58	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	73.8 GB	Q8_0	Wygodny
38.7 tok/s 23–62 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	73.8 GB	Q8_0	Wygodny
38.7 tok/s 23–62 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	73.8 GB	Q8_0	Wygodny
30.9 tok/s 19–49 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	73.8 GB	Q8_0	Wygodny
29.6 tok/s 25–36	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	73.8 GB	Q8_0	Wygodny
29.6 tok/s 25–36	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	73.8 GB	Q8_0	Wygodny
29.5 tok/s 25–35	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	57.5 GB	Q6_K	Wygodny
29.5 tok/s 25–35	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	57.5 GB	Q6_K	Wygodny
28.3 tok/s 17–45 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	73.8 GB	Q8_0	Wygodny
26.1 tok/s 22–31	GRID A100B NVIDIA	48 GB	1,870 GB/s	May 2020	41.2 GB	Q4_K_M	Wąski
25.5 tok/s 22–31	A100 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Jun 2020	33.0 GB	Q3_K_M	Wąski
25.5 tok/s 22–31	A100 SXM4 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	May 2020	33.0 GB	Q3_K_M	Wąski
25.5 tok/s 22–31	A800 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Nov 2022	33.0 GB	Q3_K_M	Wąski
25.1 tok/s 15–40 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	73.8 GB	Q8_0	Wygodny
25.1 tok/s 15–40 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	73.8 GB	Q8_0	Wygodny
25.1 tok/s 15–40 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	73.8 GB	Q8_0	Wygodny
23.8 tok/s 20–29	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	73.8 GB	Q8_0	Wąski
20.3 tok/s 17–24	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	73.8 GB	Q8_0	Wąski
20.3 tok/s 17–24	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	73.8 GB	Q8_0	Wąski
20.3 tok/s 17–24	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	73.8 GB	Q8_0	Wąski
18.7 tok/s 16–22	RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA	48 GB	1,340 GB/s	Mar 2025	41.2 GB	Q4_K_M	Wąski
17.9 tok/s 15–22	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	57.5 GB	Q6_K	Wygodny
17.9 tok/s 15–22	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	57.5 GB	Q6_K	Wygodny
17.9 tok/s 15–22	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	57.5 GB	Q6_K	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: AI Singapore
Typ organizacji: Government
Kraj: Singapore
Opublikowany: 19 December 2024
Autorzy: AI Singapore

Co to robi

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

Domena: Language
Zadanie: Question answering, Chat, Language modeling/generation
Podejście: Self-supervised learning
Model bazowy: Llama 3.1-70B
Format numeryczny: BF16

Rozmiar

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

parametry: 70B
Dane treningowe: 200,000,000,000 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: 8 × 10²⁴ FLOP
Jak to zostało ustalone: Hardware,Operation counting
Dostosowywanie obliczeń: 8.3 × 10²² 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 H200 SXM,NVIDIA H100 SXM5 80GB
Zastosowane chipy: 192
Czas rzeczywisty: 136 hours

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: Open source
Hugging Face: aisingapore

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: SEA-LION V3
Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają SEA-LION V3 Llama3.1 70B

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 SEA-LION V3 Llama3.1 70B

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

A100 PCIe 40 GB

Pamięć potrzebna

33.0 GB

Najszybszy

48.4 tok/s

SEA-LION V3 Llama3.1 70B osiąga liczbę parametrów równą 70B. 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: 61.

Najmniejszy sprzęt, który działa, to A100 PCIe 40 GB, o pojemności pamięci 40 GB, uruchomienie go przy kompresji Q3_K_M i produkując około 25.5 tokeny na sekundę

Najszybszy rezultat pochodzi z B200, generowanie w przybliżeniu 48.4 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Co to jest model?

SEA-LION V3 Llama3.1 70B został opublikowany przez AI Singapore, w kraju zapisanym jako Singapore, podczas December 2024. Kategoria, do której należy wydawca, to government.

Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie question answering, Chat, Language modeling/generation.

Jego punktem wyjścia był istniejący model podstawowy, Llama 3.1-70B. To jest zwykły sposób produkcji wyspecjalizowanego modelu.

Opublikowane wagi oznaczają, że model działa na twojej maszynie, a nie na czyjejś, co sprawia, że poniższe pytanie dotyczące sprzętu jest w ogóle możliwe do odpowiedzi. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją aisingapore.

Co decyduje o szybkości

Na każdej karcie, która może go uruchomić, środek zakresu plasuje się w 17.1 tokenów na sekundę. Przekraczając prędkość czytania bezpośrednio: 49 ich

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

Jego układ uwagi jest w naszej bazie danych, więc wartości pamięci są obliczane dokładnie, a nie przybliżone.

Szkolenie i pochodzenie

Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 8 × 10²⁴ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA H200 SXM,NVIDIA H100 SXM5 80GB. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Został wytrenowany na korpusie około 200,000,000,000 Tokeny tekstu.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do SEA-LION V3 Llama3.1 70B

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.

Tabela zawiera każdą kartę, która jest w stanie pomieścić SEA-LION V3 Llama3.1 70B, potrzebując około 33.0 GB przy kompresji Q3_K_M. To ta liczba, a nie nagłówkowa wydajność karty, decyduje o tym, czy można ją uruchomić.
02

Ustaw długość kontekstu, z którą będziesz pracować

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 SEA-LION V3 Llama3.1 70B.
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

Oceń według przepustowości, a nie kart specyfikacji

Ranking według tokenów na sekundę podąża za przepustowością pamięci, a nie liczbą rdzeni, dla SEA-LION V3 Llama3.1 70B. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 48.4 tok/s
05

Przeczytaj kolumnę dopasowania jako ostatnią

Tight oznacza, że ładowanie i działanie odbywa się bez miejsca na późniejsze zwiększenie długości kontekstu, w przypadku SEA-LION V3 Llama3.1 70B. 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 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 SEA-LION V3 Llama3.1 70B.

Odpowiedzi

SEA-LION V3 Llama3.1 70B — częste pytania

SEA-LION V3 Llama3.1 70B— 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.

SEA-LION V3 Llama3.1 70B— 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: 41–58 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

SEA-LION V3 Llama3.1 70B— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to A100 PCIe 40 GB, o pojemności pamięci 40 GB. Uruchamia model przy kompresji Q3_K_M używając około 33.0 GB, i produkuje w przybliżeniu 25.5 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 61.

SEA-LION V3 Llama3.1 70B— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 48.4 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 49.

SEA-LION V3 Llama3.1 70B— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 33.0 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.

SEA-LION V3 Llama3.1 70B— 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.

SEA-LION V3 Llama3.1 70B— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 70B. 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.

SEA-LION V3 Llama3.1 70B— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez AI Singapore, oparty na Singapore, organizacja sklasyfikowana jako government.

SEA-LION V3 Llama3.1 70B— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w December 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

SEA-LION V3 Llama3.1 70B— do czego to służy?

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

SEA-LION V3 Llama3.1 70B— Gdzie mogę to pobrać?

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

SEA-LION V3 Llama3.1 70B— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 8 × 10²⁴ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA H200 SXM,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.

SEA-LION V3 Llama3.1 70B— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?

Częściowo. Warstwy, które nie mieszczą się w GPU VRAM, znajdują się w pamięci systemu i działają z ułamkową prędkością, więc model, który jest w dużej mierze przeniesiony, rzadko jest wart używania. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 12.4 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

SEA-LION V3 Llama3.1 70B— 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: 61. 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