Olmo 3 TPS kalkulátor

Otevřít váhy Allen Institute for AI 32B parametry November 2025

Každá karta níže je hodnocena podle tohoto modelu na základě délky kontextu a minimální kvality, kterou si zvolíte. Rychlost je odhad pro jednotlivý požadavek, vypočítaná z paměťové šířky karty a velikosti modelu po kompresi..

Vypočteno pro tento model

132 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

RTX A4500

20 GB · Q3_K_M · 22.9 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

106 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit Olmo 3?

Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď

Délka kontextu tokeny

Delší konverzace potřebuje více paměti, což může tento model vytlačit z menších karet..

Minimální kvalita

Skrývá karty, které by se do modelu vešly pouze jeho stlačením pod tento bod.

Hledat karty

Paměť karty

Také zobrazit karty, které to nemohou spustit.

132 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
106 tok/s 64–169 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	35.0 GB	Q8_0	Pohodlný
106 tok/s 64–169 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	35.0 GB	Q8_0	Pohodlný
84.6 tok/s 51–135 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	35.0 GB	Q8_0	Pohodlný
84.6 tok/s 51–135 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	35.0 GB	Q8_0	Pohodlný
67.6 tok/s 41–108 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	35.0 GB	Q8_0	Pohodlný
64.7 tok/s 39–104 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	35.0 GB	Q8_0	Pohodlný
64.7 tok/s 39–104 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	35.0 GB	Q8_0	Pohodlný
61.9 tok/s 37–99 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	35.0 GB	Q8_0	Pohodlný
55.0 tok/s 33–88 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	35.0 GB	Q8_0	Pohodlný
55.0 tok/s 33–88 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	35.0 GB	Q8_0	Pohodlný
55.0 tok/s 33–88 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	35.0 GB	Q8_0	Pohodlný
52.2 tok/s 31–83 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Pohodlný
44.5 tok/s 27–71 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Pohodlný
44.5 tok/s 27–71 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	35.0 GB	Q8_0	Pohodlný
44.5 tok/s 27–71 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Pohodlný
44.5 tok/s 27–71 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Pohodlný
44.5 tok/s 27–71 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Pohodlný
40.9 tok/s 25–66 · nízká důvěra	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	20.1 GB	Q4_K_M	Těsný
37.3 tok/s 22–60 · nízká důvěra	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	20.1 GB	Q4_K_M	Těsný
36.0 tok/s 22–58 · nízká důvěra	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	27.5 GB	Q6_K	Těsný
36.0 tok/s 22–58 · nízká důvěra	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	27.5 GB	Q6_K	Těsný
34.4 tok/s 21–55 · nízká důvěra	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	27.5 GB	Q6_K	Těsný
34.4 tok/s 21–55 · nízká důvěra	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	27.5 GB	Q6_K	Těsný
33.9 tok/s 20–54 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	35.0 GB	Q8_0	Pohodlný
33.9 tok/s 20–54 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	35.0 GB	Q8_0	Pohodlný

Rychlosti jsou odhady pro jednoho žadatele — jednu konverzaci najednou — vypočítané z šířky pásma paměti, velikosti modelu a kvantizace. Skutečný průchod se liší s výkonem inference a jeho verzí. Čísla zveřejněná výrobci hardwaru měří mnoho simultánních požadavků a jsou mnohem vyšší..

Na záznamu

Plná specifikace

Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..

Původ

Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace: Allen Institute for AI
Typ organizace: Research collective
Země: United States of America
Publikováno: 20 November 2025
Autoři: Allyson Ettinger, Amanda Bertsch, Bailey Kuehl, David Graham, David Heineman, Dirk Groeneveld, Faeze Brahman, Finbarr Timbers, Hamish Ivison, Jacob Morrison, Jake Poznanski, Kyle Lo, Luca Soldaini, Matt Jordan, Mayee Chen, Michael Noukhovitch, Nathan Lambert, Pete Walsh, Pradeep Dasigi, Robert Berry, Saumya Malik, Saurabh Shah, Scott Geng, Shane Arora, Shashank Gupta, Taira Anderson, Teng Xiao, Ty…

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména: Language
Úkol: Language modeling/generation, Chat, Reasoning, Code generation

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

parametry: 32B
Výcviková data: 5,500,000,000,000 tokens
Epochy: 1

Výpočty pro trénink

Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.

Výpočty pro trénink: 1.1 × 10²⁴ FLOP

Tréninkový běh

Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.

Tréninkový hardware: NVIDIA H100 SXM5 80GB
Používané čipy: 1,024
Doba reálného času: 1,344 hours (56 days)
Příkon: 1.4 MW

Dostupnost

Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.

Hmotnosti: Open — downloadable
Přístup k modelu: Open weights (unrestricted)
Tréninkový kód: Open source

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Proč je to sledováno: SOTA improvement
Záznam důvěry: Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: Olmo 3
Nap poslední aktualizace: 31 March 2026

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží Olmo 3

Seřazeno podle odhadovaných tokenů za sekundu, nejnovější karta první, kde se rychlosti shodují. Protože generování je omezeno šířkou pásma paměti, toto řazení následuje šířku pásma spíše než jakýkoli herní benchmark..

Nejmenší GPU, které ještě běží Olmo 3

Nejlevnější cesta dovnitř, podle kapacity paměti. Těsný fit spustí model, ale nenechá nic navíc na delší konverzaci..

Co čísla znamenají

Co potřebujete k tomu, abyste to spustili

Minimum karta

RTX A4500

Potřeba paměti

16.3 GB

Nejrychlejší

106 tok/s

Olmo 3 dosahuje počtu parametrů 32B. To přistane v oblasti, kterou může zvládnout seriózní desktopová KARTA, jakmile jsou VÁHY zkomprimovány. Počet KARET, které sledujeme a které to mohou spustit: 132.

Nejmenší hardware, který funguje, je RTX A4500, s kapacitou VRAM 20 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 22.9 tokenů za sekundu

Špičkový model je B200, generování přibližně 106 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

O tomto modelu

Olmo 3 byl zveřejněn Allen Institute for AI, v zemi zaznamenané jako United States of America, během November 2025. Vychází z organizace, která je kategorizována jako research collective.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation, Chat, Reasoning, Code generation.

Protože byly jeho váhy uvolněny, nic ohledně jeho spuštění nezávisí na dostupnosti poskytovatele - je to vaše, jakmile je stáhnuto.

Jak rychle to běží a proč

Uprostřed rozsahu se nachází každá karta, která to dokáže spustit, na 20.7 tokens za sekundu. Překračující rychlost čtení rovnou: 103 z nich

Každá váha se účastní každého tokenu zde, takže šířka pásma je celá historie: hodnocení níže je ve skutečnosti hodnocením propustnosti paměti.

Bez rozložení pozornosti v záznamu je sloupec paměti přibližný. Je dost blízko na to, aby se podle něj vybralo hardware, a je nejméně spolehlivý při dlouhém kontextu.

Co bylo zapotřebí k jeho vybudování

Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 1.1 × 10²⁴ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA H100 SXM5 80GB. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Bylo to trénováno na korpusu asi 5,500,000,000,000 tokeny textu

Je sledováno v základním datasetu z jednoho konkrétního důvodu: sOTA improvement.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Olmo 3

Stůl výše již posoudil každou kartu, pro kterou máme specifikace, proti tomuto modelu. Dostání se k vaší odpovědi trvá šest kroků.

01

Začněte od sloupce paměti

Začněte od toho, co skutečně potřebuje, což je požadavek na Olmo 3, potřebující kolem 16.3 GB při kompresi Q3_K_M. Žádné množství výpočetního výkonu nenahradí kartu, která to nemůže udržet.
02

Nastavte délku kontextu, se kterou budete pracovat

Nastavte kontext na to, co skutečně použijete. Cache roste s konverzací a to je obvyklý důvod, proč karta, která se zdála v pořádku, přestane vejít. Olmo 3.
03

Vyberte, jak moc to budete komprimovat.

Každá KARTA spouští nejméně komprimovanou kopii, kterou může udržet., dosahující komprese Q3_K_M na nejmenší kartě, která se vejde. Nastavení minimální kvality odstraňuje karty, které pouze splňují tuto kvalitu tím, že ji dále stlačují více, než byste chtěli, a udržuje srovnání na jedné úrovni.
04

Hodnoťte podle propustnosti spíše než podle specifikace

Hodnocení podle tokenů za sekundu následuje šířku paměti spíše než počty jader, pro Olmo 3. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 106 tok/s
05

Podívejte se na rezervu, ne jen na padnutí

Sloupec vhodnosti odděluje karty, které to jen tak tak zvládají, od těch, které mají místo navíc, v případě Olmo 3. Pohodlný znamená, že můžete později zvětšit kontext. Ten rozdíl má větší význam než pár tokenů za sekundu, takže kupte pro pohodlné, pokud to očekáváte.
06

Zkontrolujte kartu z druhé strany

Každá stránka karty opakuje tento postup pro každý model, který máme, a odpovídá na to, k čemu je hardware dobrý kromě Olmo 3.

Odpovědi

Olmo 3 — běžné otázky

Olmo 3— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Chat, Reasoning, Code generation. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.

Olmo 3— kde si to mohu stáhnout?

Váhy jsou zveřejněny, i když nemáme odkaz na repozitář. Tato stránka vypočítává hardwarové požadavky spíše než aby hostila modelové soubory.

Olmo 3— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 1.1 × 10²⁴ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA H100 SXM5 80GB. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.

Olmo 3— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Pouze přenosem, což je obvykle falešná ekonomika: část držená v paměti systému zpomaluje celé to. Nejbližší nepřesnost, kterou vypočítáme, zaostává o 5.7 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

Olmo 3— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Dvě karty koupit paměť spíše než rychlost, což záleží pouze pokud jedna karta to nemůže udržet. Číslo, které může: 132. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

Olmo 3— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Každá KARTA je zobrazena, jak běží nejméně komprimovaná kopie, kterou může udržet. Počet různých úrovní komprese napříč KARTAMI, které ji vejít: 5. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

Olmo 3— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Toto jsou odhady s reálnými chybami a kterýkoli z nich může rozumně spadnout kamkoli v jeho publikovaném rozmezí v závislosti na tom, který run AI model použijete. Nejrychlejší výsledek zde: 64–169 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

Olmo 3— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je RTX A4500, s kapacitou VRAM 20 GB. Spouští model při kompresi Q3_K_M používající přibližně 16.3 GB, a produkuje přibližně 22.9 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 132.

Olmo 3— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 106 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 103.

Olmo 3— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 16.3 GB při kompresi Q3_K_M, která je ta nejmenší karta, která to používá. Méně komprese vyžaduje více: čísla ve sloupci paměti výše jsou přepočítána pro každou kartu, protože každá drží nejméně komprimovanou verzi, kterou může.

Olmo 3— mohu to spustit na GPU držící 24 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 5090 D V2, držení 24 GB, provozuje ho při kompresi Q4_K_M, používající přibližně 20.1 GB a generováním zhruba 40.9 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

Olmo 3— Je to OPEN SOURCE?

Jeho váhy jsou zveřejněny, takže si je lze stáhnout a spustit na vlastním hardwaru. Všimněte si, že open WEIGHTS není totéž co open SOURCE v plném smyslu — neříká nic o tréninkových datech, tréninkovém kódu nebo obchodních podmínkách připojených.

Olmo 3— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 32B. 32B with Base/Instruct/Think variants. Base here. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Olmo 3— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Allen Institute for AI, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako research collective.

Olmo 3— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v November 2025.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 31 March 2026

Druhý směr

Díváte se na to z druhé strany?

Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.

Všechny AI modely