Athene-V2 kalkulator TPS
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
818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla
Najmniejsza karta, która pasuje
A100 PCIe 40 GB
40 GB · Q3_K_M · 24.8 tok/s
Najszybsza karta
B200
47.1 tok/s · 180 GB
Które GPU mogą uruchomić Athene-V2?
Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.
Dłuższa rozmowa wymaga więcej MEMORY, co może spowodować, że ten model nie zmieści się na mniejszych CARD..
Ukrywa karty, które zmieściłyby się w modelu tylko przez skompresowanie go poniżej tego punktu..
61 karty pasują
Obliczanie| potrzeby | Kwantyzacja | Pasuje | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
47.1
tok/s
28–75 · niska pewność |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 77.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
47.1
tok/s
28–75 · niska pewność |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 77.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
37.6
tok/s
23–60 · niska pewność |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 77.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
37.6
tok/s
23–60 · niska pewność |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 77.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
30.1
tok/s
18–48 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 77.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
28.8
tok/s
17–46 · niska pewność |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 77.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
28.8
tok/s
17–46 · niska pewność |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 77.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
28.7
tok/s
17–46 · niska pewność |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 61.0 GB | Q6_K | Wąski |
|
28.7
tok/s
17–46 · niska pewność |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 61.0 GB | Q6_K | Wąski |
|
27.5
tok/s
17–44 · niska pewność |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 77.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
27.0
tok/s
16–43 · niska pewność |
GRID A100B NVIDIA | 48 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 40.1 GB | IQ4_XS | Wąski |
|
24.8
tok/s
15–40 · niska pewność |
A100 PCIe 40 GB NVIDIA | 40 GB | 1,560 GB/s | Jun 2020 | 35.9 GB | Q3_K_M | Wąski |
|
24.8
tok/s
15–40 · niska pewność |
A100 SXM4 40 GB NVIDIA | 40 GB | 1,560 GB/s | May 2020 | 35.9 GB | Q3_K_M | Wąski |
|
24.8
tok/s
15–40 · niska pewność |
A800 PCIe 40 GB NVIDIA | 40 GB | 1,560 GB/s | Nov 2022 | 35.9 GB | Q3_K_M | Wąski |
|
24.4
tok/s
15–39 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 77.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
24.4
tok/s
15–39 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 77.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
24.4
tok/s
15–39 · niska pewność |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 77.8 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
23.2
tok/s
14–37 · niska pewność |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 77.8 GB | Q8_0 | Wąski |
|
21.2
tok/s
13–34 · niska pewność |
H100 SXM5 64 GB NVIDIA | 64 GB | 2,020 GB/s | Mar 2023 | 52.6 GB | Q5_K_M | Wąski |
|
19.8
tok/s
12–32 · niska pewność |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 77.8 GB | Q8_0 | Wąski |
|
19.8
tok/s
12–32 · niska pewność |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 77.8 GB | Q8_0 | Wąski |
|
19.8
tok/s
12–32 · niska pewność |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 77.8 GB | Q8_0 | Wąski |
|
19.4
tok/s
12–31 · niska pewność |
RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA | 48 GB | 1,340 GB/s | Mar 2025 | 40.1 GB | IQ4_XS | Wąski |
|
17.4
tok/s
10–28 · niska pewność |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 61.0 GB | Q6_K | Wąski |
|
17.4
tok/s
10–28 · niska pewność |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 61.0 GB | Q6_K | 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
- Nexusflow
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 14 November 2024
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling/generation, Quantitative reasoning, Question answering
- Model bazowy
- Qwen2.5-72B
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 72B
- Dane treningowe
- tokens
72B
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
- Nexusflow
License: Nexusflow Research License
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
- Introducing Athene-V2: Advancing Beyond the Limits of Scaling with Targeted Post-training
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Ekstremy
Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Athene-V2
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..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 47.1 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 47.1 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 37.6 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 37.6 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 30.1 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 28.8 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 28.8 tok/s
- 08 H800 SXM5 80 GB · 3,360 GB/s · Q6_K 28.7 tok/s
- 09 H100 SXM5 80 GB 80 GB · 3,360 GB/s · Q6_K 28.7 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 27.5 tok/s
Najmniejsze GPU, które nadal działają Athene-V2
Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..
- 01 A800 PCIe 40 GB 40 GB · potrzeby 35.9 GB · Q3_K_M · Wąski 24.8 tok/s
- 02 A100 PCIe 40 GB 40 GB · potrzeby 35.9 GB · Q3_K_M · Wąski 24.8 tok/s
- 03 A100 SXM4 40 GB 40 GB · potrzeby 35.9 GB · Q3_K_M · Wąski 24.8 tok/s
- 04 Radeon PRO W7900D 48 GB · potrzeby 40.1 GB · IQ4_XS · Wąski 9.7 tok/s
- 05 RTX PRO 5000 Blackwell 48 GB · potrzeby 40.1 GB · IQ4_XS · Wąski 19.4 tok/s
- 06 RTX 5880 Ada Generation 48 GB · potrzeby 40.1 GB · IQ4_XS · Wąski 12.5 tok/s
- 07 L20 48 GB · potrzeby 40.1 GB · IQ4_XS · Wąski 12.5 tok/s
- 08 Radeon PRO W7800 48 GB 48 GB · potrzeby 40.1 GB · IQ4_XS · Wąski 9.7 tok/s
- 09 Radeon PRO W7900 48 GB · potrzeby 40.1 GB · IQ4_XS · Wąski 9.7 tok/s
- 10 Data Center GPU Max 1100 48 GB · potrzeby 40.1 GB · IQ4_XS · Wąski 11.6 tok/s
Co oznaczają liczby
Co potrzebujesz, aby go uruchomić
Minimalna karta
A100 PCIe 40 GB
Pamięć potrzebna
35.9 GB
Najszybszy
47.1 tok/s
Athene-V2 osiąga liczbę parametrów równą 72B. 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 24.8 tokeny na sekundę
Najszybciej, jak to obliczamy, to B200, generowanie w przybliżeniu 47.1 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.
Skąd to pochodzi
Athene-V2 został opublikowany przez Nexusflow, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas November 2024. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Quantitative reasoning, Question answering.
Opiera się na Qwen2.5-72B. Większość modeli w tej skali jest dostosowywana z istniejącej bazy, a nie tworzona od zera.
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 Nexusflow.
Zrozumienie prędkości
Mediana wyniku wynosi około 16.6 tokenów na sekundę. Produkując tekst szybciej niż większość ludzi go czyta. 51 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.
Krok po kroku
Jak wybrać GPU do Athene-V2
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 Athene-V2, potrzebując około 35.9 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
Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz tego, co potrzebują wagi. Przesuń suwak do swojej rzeczywistej długości roboczej przed zaufaniem jakiejkolwiek linii dla Athene-V2.
-
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
Sortuj według prędkości
Ranking według tokenów na sekundę podąża za przepustowością pamięci, a nie liczbą rdzeni, dla Athene-V2. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 47.1 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 Athene-V2. 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 Athene-V2.
Odpowiedzi
Athene-V2 — częste pytania
Athene-V2— Gdzie mogę to pobrać?
Jego wagi są publikowane na Hugging Face, pod organizacją Nexusflow. Nie hostujemy plików modelu — ta strona oblicza, jaki sprzęt jest potrzebny do ich uruchomienia.
Athene-V2— 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 15.5 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.
Athene-V2— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?
Druga KARTA mniej więcej podwaja dostępna PAMIĘĆ, ale nie tempo generacji. Liczba już zdolna do uruchomienia jej samodzielnie: 61. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.
Athene-V2— 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: 5. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.
Athene-V2— 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: 28–75 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.
Athene-V2— 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 35.9 GB, i produkuje w przybliżeniu 24.8 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 61.
Athene-V2— jak szybko działa na GPU?
To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 47.1 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 51.
Athene-V2— Ile VRAM-u potrzebuje?
Potrzebuje około 35.9 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.
Athene-V2— 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.
Athene-V2— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 72B. 72B. 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.
Athene-V2— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Nexusflow, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Athene-V2— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w November 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Athene-V2— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Quantitative reasoning, Question answering. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
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.