Minitron 4B kalkulator TPS

Otwórz wagi NVIDIA 4.2B parametry November 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

818 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

Tesla C1080

4 GB · Q4_K_M · 20.3 tok/s

Najszybsza karta

B200

807 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić Minitron 4B?

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.

818 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
807 tok/s 484–1,291 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
807 tok/s 484–1,291 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
644 tok/s 387–1,031 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
644 tok/s 387–1,031 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
515 tok/s 309–824 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
493 tok/s 296–789 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
493 tok/s 296–789 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
472 tok/s 283–755 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
419 tok/s 251–670 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
419 tok/s 251–670 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
419 tok/s 251–670 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
397 tok/s 238–636 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
339 tok/s 203–542 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
339 tok/s 203–542 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
339 tok/s 203–542 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
339 tok/s 203–542 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
339 tok/s 203–542 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
258 tok/s 155–413 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
258 tok/s 155–413 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
215 tok/s 129–344 · niska pewność	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
210 tok/s 126–337 · niska pewność	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
206 tok/s 123–329 · niska pewność	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
206 tok/s 123–329 · niska pewność	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
206 tok/s 123–329 · niska pewność	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
206 tok/s 123–329 · niska pewność	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	5.2 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: NVIDIA
Typ organizacji: Industry
Kraj: United States of America
Opublikowany: 4 November 2024
Autorzy: Saurav Muralidharan, Sharath Turuvekere Sreenivas, Raviraj Joshi, Marcin Chochowski, Mostofa Patwary, Mohammad Shoeybi, Bryan Catanzaro, Jan Kautz, Pavlo Molchanov

Co to robi

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

Domena: Language
Zadanie: Language modeling/generation, Chat, Question answering
Model bazowy: Nemotron-4 15B

Rozmiar

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

parametry: 4.2B
Dane treningowe: 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.

Jak to zostało ustalone: Operation counting
Dostosowywanie obliczeń: 2.4 × 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 A100 SXM4 80 GB
Zastosowane chipy: 8
Pobór mocy: 6.3 kW

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)

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: Compact Language Models via Pruning and Knowledge Distillation
Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Minitron 4B

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 Minitron 4B

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

Tesla C1080

Pamięć potrzebna

3.2 GB

Najszybszy

807 tok/s

Minitron 4B osiąga liczbę parametrów równą 4.2B. 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: 818.

Punkt wejścia to Tesla C1080, o pojemności pamięci 4 GB, uruchomienie go przy kompresji Q4_K_M i produkując około 20.3 tokeny na sekundę

Najszybszy rezultat pochodzi z B200, generowanie w przybliżeniu 807 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

O tym modelu

Minitron 4B został opublikowany przez NVIDIA, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas November 2024. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.

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

Jego punktem wyjścia był istniejący model podstawowy, Nemotron-4 15B. To jest zwykły sposób produkcji wyspecjalizowanego modelu.

Ponieważ jego wagi zostały udostępnione, nic w kwestii uruchamiania go nie zależy od dostępności dostawcy — należy do ciebie po pobraniu.

Jak szybko działa i dlaczego

Połowa kart, które go trzymają, osiąga więcej niż 29.8 tokenów na sekundę 778 ich

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

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.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do Minitron 4B

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 Minitron 4B, potrzebując około 3.2 GB przy kompresji Q4_K_M. To ta liczba, a nie nagłówkowa wydajność karty, decyduje o tym, czy można ją uruchomić.
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. Minitron 4B.
03

Zdecyduj, ile kompresji zaakceptujesz

Kompresja to to, co sprawia, że model mieści się w mniejszych KARTACH, kosztem pewnej dokładności., osiągnięcie kompresji Q4_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

Szybkość zamawiania jest w rzeczywistości zamawianiem według pasma pamięci, dla Minitron 4B. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 807 tok/s
05

Zwróć uwagę na margines, a nie tylko na dopasowanie

Tight dopasowanie działa, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę, w przypadku Minitron 4B. 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

Zobacz, co jeszcze ta karta uruchamia

Każda strona karty powtarza tę procedurę dla każdego modelu, który posiadamy, odpowiadając, do czego jeszcze sprzęt jest przydatny poza Minitron 4B.

Odpowiedzi

Minitron 4B — częste pytania

Minitron 4B— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 4.2B. 4.2B (table 4) including 2.6B non-embedding parameters "Minitron-4B-Base uses a model embedding size of 3072, 32 attention heads, and an MLP intermediate dimension of 9216. It also uses Grouped-Query Attention (GQA) and Rotary Position Embeddings (RoPE).". 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.

Minitron 4B— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez NVIDIA, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.

Minitron 4B— 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.

Minitron 4B— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Chat, Question answering. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.

Minitron 4B— Gdzie mogę to pobrać?

Wagi są opublikowane, chociaż nie posiadamy linku do repozytorium. Ta strona oblicza wymagania sprzętowe, a nie hostuje pliki modelu.

Minitron 4B— 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. Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

Minitron 4B— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Druga KARTA mniej więcej podwaja dostępna PAMIĘĆ, ale nie tempo generacji. Liczba już zdolna do uruchomienia jej samodzielnie: 818. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

Minitron 4B— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Większa KARTA przechowuje dokładniejszą kopię. Liczba poziomów kompresji używanych w KARTACH, które ją uruchamiają: 3. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

Minitron 4B— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

To są szacunki z rzeczywistymi marginesami błędu, a każdy z nich mógłby rozsądnie wypaść gdziekolwiek w swoim opublikowanym zakresie w zależności od używanego uruchomienia. Najszybszy wynik tutaj: 484–1,291 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

Minitron 4B— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Tesla C1080, o pojemności pamięci 4 GB. Uruchamia model przy kompresji Q4_K_M używając około 3.2 GB, i produkuje w przybliżeniu 20.3 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 818.

Minitron 4B— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 807 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 778.

Minitron 4B— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 3.2 GB przy kompresji Q4_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.

Minitron 4B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 8 GB?

Tak. Karta CMP 170HX 8 GB, trzymanie 8 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 5.2 GB i generując w przybliżeniu 150 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

Minitron 4B— 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 5.2 GB i generując w przybliżeniu 92.0 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

Minitron 4B— 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 5.2 GB i generując w przybliżeniu 114 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

Minitron 4B— 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 5.2 GB i generując w przybliżeniu 135 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

Minitron 4B— 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.

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