phi-3.5-Vision TPS kalkulátor

Otevřít váhy Microsoft 4.2B parametry April 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 · Q4_K_M · 20.3 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

807 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit phi-3.5-Vision?

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
807 tok/s 484–1,291 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	5.2 GB	Q8_0	Pohodlný
807 tok/s 484–1,291 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	5.2 GB	Q8_0	Pohodlný
644 tok/s 387–1,031 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	5.2 GB	Q8_0	Pohodlný
644 tok/s 387–1,031 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	5.2 GB	Q8_0	Pohodlný
515 tok/s 309–824 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	5.2 GB	Q8_0	Pohodlný
493 tok/s 296–789 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	5.2 GB	Q8_0	Pohodlný
493 tok/s 296–789 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	5.2 GB	Q8_0	Pohodlný
472 tok/s 283–755 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	5.2 GB	Q8_0	Pohodlný
419 tok/s 251–670 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.2 GB	Q8_0	Pohodlný
419 tok/s 251–670 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.2 GB	Q8_0	Pohodlný
419 tok/s 251–670 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.2 GB	Q8_0	Pohodlný
397 tok/s 238–636 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	5.2 GB	Q8_0	Pohodlný
339 tok/s 203–542 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.2 GB	Q8_0	Pohodlný
339 tok/s 203–542 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	5.2 GB	Q8_0	Pohodlný
339 tok/s 203–542 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.2 GB	Q8_0	Pohodlný
339 tok/s 203–542 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.2 GB	Q8_0	Pohodlný
339 tok/s 203–542 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.2 GB	Q8_0	Pohodlný
258 tok/s 155–413 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	5.2 GB	Q8_0	Pohodlný
258 tok/s 155–413 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	5.2 GB	Q8_0	Pohodlný
215 tok/s 129–344 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	5.2 GB	Q8_0	Pohodlný
210 tok/s 126–337 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	5.2 GB	Q8_0	Pohodlný
206 tok/s 123–329 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	5.2 GB	Q8_0	Pohodlný
206 tok/s 123–329 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	5.2 GB	Q8_0	Pohodlný
206 tok/s 123–329 · nízká důvěra	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	5.2 GB	Q8_0	Pohodlný
206 tok/s 123–329 · nízká důvěra	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	5.2 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: Microsoft
Typ organizace: Industry
Země: United States of America
Publikováno: 23 April 2024
Autoři: Marah Abdin, Sam Ade Jacobs, Ammar Ahmad Awan, Jyoti Aneja, Ahmed Awadallah, Hany Awadalla, Nguyen Bach, Amit Bahree, Arash Bakhtiari, Harkirat Behl, Alon Benhaim, Misha Bilenko, Johan Bjorck, Sébastien Bubeck, Martin Cai, Caio César Teodoro Mendes, Weizhu Chen, Vishrav Chaudhary, Parul Chopra, Allie Del Giorno, Gustavo de Rosa, Matthew Dixon, Ronen Eldan, Dan Iter, Amit Garg, Abhishek Goswami, Su…

Co to dělá

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

Doména: Vision
Úkol: Visual question answering
Základní model: phi-3-mini 3.8B

Velikost

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

parametry: 4.2B
Výcviková data: 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: 8.8 × 10²² FLOP
Jak bylo ustanoveno: Hardware,Operation counting
Ladění výpočtů: 8.2 × 10²¹ 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: 256
Doba reálného času: 144 hours
Příkon: 354.2 kW

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: microsoft

Jak je to klasifikováno

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

Pravděpodobně nad 10²³ FLOP: Yes
Záznam důvěry: Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: Phi-3 Technical Report: A Highly Capable Language Model Locally on Your Phone
Nap poslední aktualizace: 28 November 2025

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží phi-3.5-Vision

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 phi-3.5-Vision

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

807 tok/s

phi-3.5-Vision dosahuje počtu parametrů 4.2B. 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 Q4_K_M a vyrábějí kolem 20.3 tokenů za sekundu

Na druhém konci sedí B200, generování přibližně 807 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

O tomto modelu

phi-3.5-Vision byl zveřejněn Microsoft, v zemi zaznamenané jako United States of America, během April 2024. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry.

funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol visual question answering.

Místo toho, aby byl trénován od nuly, je odvozen z phi-3-mini 3.8B. To je důvod, proč sdílí obecný tvar a velikost základního modelu.

Otevřené váhy jsou to, co dává této stránce místo v kalkulátoru spíše než pouze v katalogu: je to model, který můžeš skutečně držet. Na Hugging Face je publikováno pod organizací microsoft.

Jak rychle to běží a proč

Mediánový výsledek je kolem 29.8 tokens za sekundu. Překračující rychlost čtení rovnou: 778 z nich

Být hustý, čte vše sám po tokenu, což je důvod, proč pořadí podle rychlosti níže úzce následuje pořadí podle šířky pásma VRAM.

Paměť zde je odhadována podle velikosti, spíše než aby byla vypočtena z architektury, která není pro tento model zaznamenána — čísla jsou spíše indikativní než přesná.

Trénink a původ

Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 8.8 × 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.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro phi-3.5-Vision

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

Začněte od toho, co skutečně potřebuje, což je požadavek na phi-3.5-Vision, potřebující kolem 3.2 GB při kompresi Q4_K_M. Tato čísla, nikoli hlavní výkon karty, rozhodují o tom, zda běží.
02

Přizpůsobte kontext svému skutečnému použití

Konverzace také zabírá MEMORY a roste, jak pokračuje. Nastavte posuvník na délku, kterou očekáváte, protože při dlouhém CONTEXT může být KARTA, která snadno zvládá krátké dotazy, odmítnuta. phi-3.5-Vision.
03

Nastavte minimální kvalitu

Sloupec kvantizace se liší podle KARTY, protože větší KARTA má přesnější kopii., dosahující komprese Q4_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

Srovnejte TPS, ne specifikace

Seřaďte podle rychlosti, abyste viděli, jak si karty vedou. phi-3.5-Vision. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 807 tok/s
05

Přečtěte si poslední sloupec fit

Sloupec vhodnosti odděluje karty, které to jen tak tak zvládají, od těch, které mají místo navíc, v případě phi-3.5-Vision. 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

Podívejte se, co dalšího ta karta spouští

Každá stránka karty opakuje tento postup pro každý model, který máme, a odpovídá na to, k čemu je hardware dobrý kromě phi-3.5-Vision.

Odpovědi

phi-3.5-Vision — běžné otázky

phi-3.5-Vision— 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 5.2 GB a generováním zhruba 135 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

phi-3.5-Vision— 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.

phi-3.5-Vision— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 4.2B. 4.2B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

phi-3.5-Vision— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Microsoft, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.

phi-3.5-Vision— Kdy byl vydán?

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

phi-3.5-Vision— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol visual question answering. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.

phi-3.5-Vision— kde si to mohu stáhnout?

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

phi-3.5-Vision— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 8.8 × 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.

phi-3.5-Vision— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Může být rozdělen mezi GPU kartu a systémovou paměť, ale v tomto případě se generuje bolestivě pomalu. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

phi-3.5-Vision— 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: 818. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

phi-3.5-Vision— 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: 3. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

phi-3.5-Vision— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Každé číslo je odvozeno od šířky pásma VRAM a velikosti modelu, není benchmarkováno, což je důvod, proč je každé publikováno jako rozsah spíše než jako jediné číslo. Jeden příklad: 484–1,291 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

phi-3.5-Vision— 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 Q4_K_M používající přibližně 3.2 GB, a produkuje přibližně 20.3 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 818.

phi-3.5-Vision— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 807 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 778.

phi-3.5-Vision— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 3.2 GB při kompresi Q4_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.

phi-3.5-Vision— 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 5.2 GB a generováním zhruba 150 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

phi-3.5-Vision— 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 5.2 GB a generováním zhruba 92.0 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

phi-3.5-Vision— 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 5.2 GB a generováním zhruba 114 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