Megrez-3B-Omni TPS kalkulátor

Otevřít váhy Infinigence AI,Tsinghua University,Shanghai Jiao Tong University 3B parametry June 2024

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

818 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Tesla C1080

4 GB · Q6_K · 17.9 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

1,129 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit Megrez-3B-Omni?

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.

818 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
1,129 tok/s 678–1,807 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	3.9 GB	Q8_0	Pohodlný
1,129 tok/s 678–1,807 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	3.9 GB	Q8_0	Pohodlný
902 tok/s 541–1,443 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.9 GB	Q8_0	Pohodlný
902 tok/s 541–1,443 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.9 GB	Q8_0	Pohodlný
721 tok/s 433–1,154 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	3.9 GB	Q8_0	Pohodlný
690 tok/s 414–1,105 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.9 GB	Q8_0	Pohodlný
690 tok/s 414–1,105 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.9 GB	Q8_0	Pohodlný
661 tok/s 396–1,057 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	3.9 GB	Q8_0	Pohodlný
586 tok/s 352–938 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.9 GB	Q8_0	Pohodlný
586 tok/s 352–938 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.9 GB	Q8_0	Pohodlný
586 tok/s 352–938 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.9 GB	Q8_0	Pohodlný
556 tok/s 334–890 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	3.9 GB	Q8_0	Pohodlný
474 tok/s 285–759 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.9 GB	Q8_0	Pohodlný
474 tok/s 285–759 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	3.9 GB	Q8_0	Pohodlný
474 tok/s 285–759 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.9 GB	Q8_0	Pohodlný
474 tok/s 285–759 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.9 GB	Q8_0	Pohodlný
474 tok/s 285–759 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.9 GB	Q8_0	Pohodlný
361 tok/s 217–578 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.9 GB	Q8_0	Pohodlný
361 tok/s 217–578 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.9 GB	Q8_0	Pohodlný
301 tok/s 181–482 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	3.9 GB	Q8_0	Pohodlný
295 tok/s 177–471 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	3.9 GB	Q8_0	Pohodlný
288 tok/s 173–461 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	3.9 GB	Q8_0	Pohodlný
288 tok/s 173–461 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	3.9 GB	Q8_0	Pohodlný
288 tok/s 173–461 · nízká důvěra	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	3.9 GB	Q8_0	Pohodlný
288 tok/s 173–461 · nízká důvěra	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	3.9 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: Infinigence AI,Tsinghua University,Shanghai Jiao Tong University
Typ organizace: Industry,Academia,Academia
Země: China
Publikováno: 12 June 2024
Autoři: Boxun Li, Yadong Li, Zhiyuan Li, Congyi Liu, Weilin Liu, Guowei Niu, Zheyue Tan, Haiyang Xu, Zhuyu Yao, Tao Yuan, Dong Zhou, Yueqing Zhuang, Shengen Yan, Guohao Dai, Yu Wang

Co to dělá

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

Doména: Multimodal, Language, Vision, Speech
Úkol: Text summarization, Image captioning, Character recognition (OCR), Visual question answering, Language modeling/generation, Question answering, Speech recognition (ASR)
Základní model: SigLIP 400M

Velikost

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

parametry: 3B
Výcviková data: 2,000,000,000,000 tokens

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: 3.6 × 10²² FLOP
Jak bylo ustanoveno: Operation counting

Tréninkový běh

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

Tréninkový hardware: NVIDIA H100 SXM5 80GB

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: Unreleased
Hugging Face: Infinigence

Jak je to klasifikováno

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

Záznam důvěry: Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: Megrez-3B-Omni: The First Open-Source End-Side Full Modality Understanding Model
Nap poslední aktualizace: 28 November 2025

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží Megrez-3B-Omni

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 Megrez-3B-Omni

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

Co čísla znamenají

Co je potřeba k provozování tohoto modelu

Minimum karta

Tesla C1080

Potřeba paměti

3.2 GB

Nejrychlejší

1,129 tok/s

Megrez-3B-Omni dosahuje počtu parametrů 3B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 818.

Nejmenší karta, která to pojme, je Tesla C1080, s kapacitou VRAM 4 GB, spuštění na kompresi Q6_K a vyrábějí kolem 17.9 tokenů za sekundu

Nejrychlejší, jak to pro to počítáme, je B200, generování přibližně 1,129 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Pozadí

Megrez-3B-Omni byl zveřejněn Infinigence AI,Tsinghua University,Shanghai Jiao Tong University, v zemi zaznamenané jako China, během June 2024. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry,Academia,Academia.

funguje v oblasti Multimodal, Language, Vision, Speech, a je zaznamenán jako vykonávající úkol text summarization, Image captioning, Character recognition (OCR), Visual question answering, Language modeling/generation, Question answering, Speech recognition (ASR).

Místo toho, aby byl trénován od nuly, je odvozen z SigLIP 400M. Většina modelů na této úrovni je přizpůsobena z existující základny namísto toho, aby byla vytvořena od nuly.

Protože byly jeho váhy uvolněny, nic ohledně jeho spuštění nezávisí na dostupnosti poskytovatele - je to vaše, jakmile je stáhnuto. Na Hugging Face je publikováno pod organizací Infinigence.

Čtení čísel propustnosti

Uprostřed rozsahu se nachází každá karta, která to dokáže spustit, na 35.8 tokenů za sekundu. Producing text faster than most people read it: 780 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.

Jak bylo trénováno

Trenovací běh spotřeboval asi 3.6 × 10²² 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 2,000,000,000,000 tokeny textu

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Megrez-3B-Omni

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

01

Přečtěte si nejprve číslo paměti

Každá KARTA zde byla zkontrolována proti Megrez-3B-Omni, potřebující kolem 3.2 GB při kompresi Q6_K. Tato čísla, nikoli hlavní výkon karty, rozhodují o tom, zda běží.
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. Megrez-3B-Omni.
03

Rozhodněte, jaké množství komprese přijmete

Kompresce je to, co umožňuje modelu pojmout menší KARTY, za určitou cenu v přesnosti., dosahující komprese Q6_K 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

Seřaďte podle rychlosti, abyste viděli, jak si karty vedou. Megrez-3B-Omni. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 1,129 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 Megrez-3B-Omni. 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

Otevřete kartu, na které jste se usadili.

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

Odpovědi

Megrez-3B-Omni — běžné otázky

Megrez-3B-Omni— mohu to spustit na GPU držící 16 GB?

Ano. GPU kartu Tesla V100 SXM2 16 GB, držení 16 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 3.9 GB a generováním zhruba 160 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Megrez-3B-Omni— mohu to spustit na GPU držící 24 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 5090 D V2, držení 24 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 3.9 GB a generováním zhruba 189 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Megrez-3B-Omni— 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.

Megrez-3B-Omni— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 3B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Megrez-3B-Omni— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Infinigence AI,Tsinghua University,Shanghai Jiao Tong University, zakládající se na China, organizace zařazená jako industry,Academia,Academia.

Megrez-3B-Omni— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v June 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

Megrez-3B-Omni— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Multimodal, Language, Vision, Speech, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol text summarization, Image captioning, Character recognition (OCR), Visual question answering, Language modeling/generation, Question answering, Speech recognition (ASR). Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.

Megrez-3B-Omni— kde si to mohu stáhnout?

Jeho váhy jsou publikovány na Hugging Face, pod organizací Infinigence. Na našem webu nenabízíme soubory modelů — tento web vypočítává, jaký hardware je potřebný pro jejich spuštění.

Megrez-3B-Omni— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 3.6 × 10²² 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.

Megrez-3B-Omni— 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. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

Megrez-3B-Omni— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Druhá karta přibližně zdvojnásobí dostupnou paměť, ale ne rychlost generování. Počet, který je již schopen ji spustit sám: 818. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

Megrez-3B-Omni— 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: 2. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

Megrez-3B-Omni— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Jsou vypočítány ze specifikací spíše než měřeny a každá má určité rozmezí. Jeden příklad: 678–1,807 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

Megrez-3B-Omni— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Tesla C1080, s kapacitou VRAM 4 GB. Spouští model při kompresi Q6_K používající přibližně 3.2 GB, a produkuje přibližně 17.9 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 818.

Megrez-3B-Omni— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 1,129 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 780.

Megrez-3B-Omni— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 3.2 GB při kompresi Q6_K, 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.

Megrez-3B-Omni— mohu to spustit na GPU držící 8 GB?

Ano. GPU kartu CMP 170HX 8 GB, držení 8 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 3.9 GB a generováním zhruba 210 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Megrez-3B-Omni— mohu to spustit na GPU držící 12 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 3080 Ti, držení 12 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 3.9 GB a generováním zhruba 129 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 28 November 2025

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