Qwen3 Reranker TPS kalkulátor
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 máme specifikace pro
Nejmenší karta, která se vejde
Quadro 6000
6 GB · IQ4_XS · 15.9 tok/s
Nejrychlejší karta
B200
424 tok/s · 180 GB
Které GPU mohou spustit Qwen3 Reranker?
Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď
Delší konverzace potřebuje více paměti, což může tento model vytlačit z menších karet..
Skrývá karty, které by se do modelu vešly pouze jeho stlačením pod tento bod.
582 karty odpovídají
Vypočítávání| Potřebuje | Kvantisace | Pohodlné | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
424
tok/s
254–678 · nízká důvěra |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 9.3 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
424
tok/s
254–678 · nízká důvěra |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 9.3 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
338
tok/s
203–541 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 9.3 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
338
tok/s
203–541 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 9.3 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
270
tok/s
162–433 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
259
tok/s
155–414 · nízká důvěra |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 9.3 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
259
tok/s
155–414 · nízká důvěra |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 9.3 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
248
tok/s
149–396 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 9.3 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
220
tok/s
132–352 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
220
tok/s
132–352 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
220
tok/s
132–352 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
209
tok/s
125–334 · nízká důvěra |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
178
tok/s
107–285 · nízká důvěra |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
178
tok/s
107–285 · nízká důvěra |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 9.3 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
178
tok/s
107–285 · nízká důvěra |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
178
tok/s
107–285 · nízká důvěra |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
178
tok/s
107–285 · nízká důvěra |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
141
tok/s
85–225 · nízká důvěra |
CMP 170HX 8 GB NVIDIA | 8 GB | 1,490 GB/s | Sep 2021 | 6.5 GB | Q5_K_M | Těsný |
|
135
tok/s
81–217 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 9.3 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
135
tok/s
81–217 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 9.3 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
120
tok/s
72–192 · nízká důvěra |
CMP 170HX 10 GB NVIDIA | 10 GB | 1,560 GB/s | Sep 2021 | 7.4 GB | Q6_K | Pohodlný |
|
113
tok/s
68–181 · nízká důvěra |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
110
tok/s
66–177 · nízká důvěra |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 9.3 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
108
tok/s
65–173 · nízká důvěra |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 9.3 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
108
tok/s
65–173 · nízká důvěra |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 9.3 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
- Alibaba
- Typ organizace
- Industry
- Země
- China
- Publikováno
- 5 June 2025
- Autoři
- Yanzhao Zhang, Mingxin Li, Dingkun Long, Xin Zhang, Huan Lin, Baosong Yang, Pengjun Xie, An Yang, Dayiheng Liu, Junyang Lin, Fei Huang, Jingren Zhou
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Semantic embedding
- Základní model
- Qwen3-8B
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 8B
- Výcviková data
- tokens
8B
"Finally, we create a total of approximately 150 million pairs of multi-task weak supervision training data. <..> Ultimately, approximately 12 million high-quality supervised training data pairs are selected for further training"
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
- Qwen
Apache 2.0 https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Reranker-8B https://github.com/QwenLM/Qwen3-Embedding
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
- Qwen3 Embedding: Advancing Text Embedding and Reranking Through Foundation Models
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Extrémy
Deset nejrychlejších GPU, které běží Qwen3 Reranker
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..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 424 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 424 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 338 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 338 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 270 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 259 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 259 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 248 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 220 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 220 tok/s
Nejmenší GPU, které ještě běží Qwen3 Reranker
Nejlevnější cesta dovnitř, podle kapacity paměti. Těsný fit spustí model, ale nenechá nic navíc na delší konverzaci..
- 01 RTX 1000 Mobile Ada Generation 6 GB · Potřebuje 5.1 GB · IQ4_XS · Těsný 25.0 tok/s
- 02 GeForce RTX 3050 6 GB 6 GB · Potřebuje 5.1 GB · IQ4_XS · Těsný 21.8 tok/s
- 03 Arc A380M 6 GB · Potřebuje 5.1 GB · IQ4_XS · Těsný 15.7 tok/s
- 04 GeForce RTX 4050 Max-Q 6 GB · Potřebuje 5.1 GB · IQ4_XS · Těsný 25.0 tok/s
- 05 GeForce RTX 4050 Mobile 6 GB · Potřebuje 5.1 GB · IQ4_XS · Těsný 25.0 tok/s
- 06 Data Center GPU Flex 140 6 GB · Potřebuje 5.1 GB · IQ4_XS · Těsný 15.7 tok/s
- 07 Arc Pro A40 6 GB · Potřebuje 5.1 GB · IQ4_XS · Těsný 16.2 tok/s
- 08 Arc Pro A50 6 GB · Potřebuje 5.1 GB · IQ4_XS · Těsný 16.2 tok/s
- 09 GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB 6 GB · Potřebuje 5.1 GB · IQ4_XS · Těsný 17.2 tok/s
- 10 GeForce RTX 3050 Mobile Refresh 6 GB 6 GB · Potřebuje 5.1 GB · IQ4_XS · Těsný 21.8 tok/s
Co čísla znamenají
Hardwareová stránka
Minimum karta
Quadro 6000
Potřeba paměti
5.1 GB
Nejrychlejší
424 tok/s
Qwen3 Reranker dosahuje počtu parametrů 8B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 582.
Na nízkém konci se to řeší pomocí Quadro 6000, s kapacitou VRAM 6 GB, spuštění na kompresi IQ4_XS a vyrábějí kolem 15.9 tokenů za sekundu
Špičkový model je B200, generování přibližně 424 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.
Pozadí
Qwen3 Reranker byl zveřejněn Alibaba, v zemi zaznamenané jako China, během June 2025. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol semantic embedding.
Místo toho, aby byl trénován od nuly, je odvozen z Qwen3-8B. To je důvod, proč sdílí obecný tvar a velikost základního modelu.
Váhy jsou zveřejněny, takže si je můžete stáhnout a spustit na své vlastní hardwaru neomezeně, offline, bez připojeného účtu. Na Hugging Face je publikováno pod organizací Qwen.
Čtení čísel propustnosti
Uprostřed rozsahu se nachází každá karta, která to dokáže spustit, na 23.8 tokenů za sekundu 551 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.
Krok za krokem
Jak vybrat GPU pro Qwen3 Reranker
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 Qwen3 Reranker, potřebující kolem 5.1 GB při kompresi IQ4_XS. Tato čísla, nikoli hlavní výkon karty, rozhodují o tom, zda běží.
-
02
Rozhodněte, jak dlouho vaše konverzace běží
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. Qwen3 Reranker.
-
03
Rozhodněte, jaké množství komprese přijmete
Kompresce je to, co umožňuje modelu pojmout menší KARTY, za určitou cenu v přesnosti., dosahující komprese IQ4_XS 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. Qwen3 Reranker. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 424 tok/s
-
05
Podívejte se na rezervu, ne jen na padnutí
Tight fit běží, ale nenechává nic navíc pro delší konverzaci, v případě Qwen3 Reranker. 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 Qwen3 Reranker.
Odpovědi
Qwen3 Reranker — běžné otázky
Qwen3 Reranker— 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.
Qwen3 Reranker— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 8B. 8B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Qwen3 Reranker— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Alibaba, zakládající se na China, organizace zařazená jako industry.
Qwen3 Reranker— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v June 2025.
Qwen3 Reranker— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol semantic embedding. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
Qwen3 Reranker— kde si to mohu stáhnout?
Jeho váhy jsou publikovány na Hugging Face, pod organizací Qwen. Na našem webu nenabízíme soubory modelů — tento web vypočítává, jaký hardware je potřebný pro jejich spuštění.
Qwen3 Reranker— 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 1.0 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.
Qwen3 Reranker— 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: 582. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.
Qwen3 Reranker— proč se kvantizace liší mezi kartami?
Protože se kapacita liší, liší se i to, jak moc musí být stlačena. Počet odlišných úrovní v tabulce výše: 4. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.
Qwen3 Reranker— 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: 254–678 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.
Qwen3 Reranker— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Quadro 6000, s kapacitou VRAM 6 GB. Spouští model při kompresi IQ4_XS používající přibližně 5.1 GB, a produkuje přibližně 15.9 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 582.
Qwen3 Reranker— jak rychle je to na GPU?
Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 424 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 551.
Qwen3 Reranker— kolik VRAM potřebuje?
Potřebuje asi 5.1 GB při kompresi IQ4_XS, 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.
Qwen3 Reranker— mohu to spustit na GPU držící 8 GB?
Ano. GPU kartu CMP 170HX 8 GB, držení 8 GB, provozuje ho při kompresi Q5_K_M, používající přibližně 6.5 GB a generováním zhruba 141 tokenů za sekundu. Fit je těsný.
Qwen3 Reranker— 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 9.3 GB a generováním zhruba 48.3 tokenů za sekundu. Fit je těsný.
Qwen3 Reranker— 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 9.3 GB a generováním zhruba 59.8 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.
Qwen3 Reranker— 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 9.3 GB a generováním zhruba 70.9 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.
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.