Stable Diffusion 3.5 Large TPS kalkulátor

Otevřít váhy Stability AI 8.1B parametry October 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

582 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Quadro 6000

6 GB · IQ4_XS · 15.7 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

418 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit Stable Diffusion 3.5 Large?

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.

582 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
418 tok/s 251–669 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	9.4 GB	Q8_0	Pohodlný
418 tok/s 251–669 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	9.4 GB	Q8_0	Pohodlný
334 tok/s 200–534 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.4 GB	Q8_0	Pohodlný
334 tok/s 200–534 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.4 GB	Q8_0	Pohodlný
267 tok/s 160–427 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	9.4 GB	Q8_0	Pohodlný
256 tok/s 153–409 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.4 GB	Q8_0	Pohodlný
256 tok/s 153–409 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.4 GB	Q8_0	Pohodlný
245 tok/s 147–392 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	9.4 GB	Q8_0	Pohodlný
217 tok/s 130–347 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.4 GB	Q8_0	Pohodlný
217 tok/s 130–347 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.4 GB	Q8_0	Pohodlný
217 tok/s 130–347 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.4 GB	Q8_0	Pohodlný
206 tok/s 124–330 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	9.4 GB	Q8_0	Pohodlný
176 tok/s 105–281 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.4 GB	Q8_0	Pohodlný
176 tok/s 105–281 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	9.4 GB	Q8_0	Pohodlný
176 tok/s 105–281 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.4 GB	Q8_0	Pohodlný
176 tok/s 105–281 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.4 GB	Q8_0	Pohodlný
176 tok/s 105–281 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.4 GB	Q8_0	Pohodlný
139 tok/s 83–223 · nízká důvěra	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.5 GB	Q5_K_M	Těsný
134 tok/s 80–214 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.4 GB	Q8_0	Pohodlný
134 tok/s 80–214 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.4 GB	Q8_0	Pohodlný
119 tok/s 71–190 · nízká důvěra	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	7.5 GB	Q6_K	Pohodlný
111 tok/s 67–178 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	9.4 GB	Q8_0	Pohodlný
109 tok/s 65–175 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	9.4 GB	Q8_0	Pohodlný
107 tok/s 64–171 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	9.4 GB	Q8_0	Pohodlný
107 tok/s 64–171 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	9.4 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: Stability AI
Typ organizace: Industry
Země: United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
Publikováno: 22 October 2024

Co to dělá

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

Doména: Image generation
Úkol: Image generation, Text-to-image

Velikost

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

parametry: 8.1B
Výcviková data: tokens

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 (restricted use)
Tréninkový kód: Unreleased
Hugging Face: stabilityai

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: Introducing Stable Diffusion 3.5
Nap poslední aktualizace: 28 November 2025

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží Stable Diffusion 3.5 Large

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 Stable Diffusion 3.5 Large

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

Quadro 6000

Potřeba paměti

5.1 GB

Nejrychlejší

418 tok/s

Stable Diffusion 3.5 Large dosahuje počtu parametrů 8.1B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 582.

Nejmenší karta, která to pojme, je Quadro 6000, s kapacitou VRAM 6 GB, spuštění na kompresi IQ4_XS a vyrábějí kolem 15.7 tokenů za sekundu

Nejrychlejší výsledek pochází z B200, generování přibližně 418 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

O tomto modelu

Stable Diffusion 3.5 Large byl zveřejněn Stability AI, v zemi zaznamenané jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, během October 2024. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry.

funguje v oblasti Image generation, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image generation, Text-to-image.

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 stabilityai.

Jak rychle to běží a proč

Polovina karet, které to drží, zvládne více než 23.5 tokens za sekundu. Překračující rychlost čtení rovnou: 551 z nich

Je to hustý model, takže každý parametr je čten pro každý token vyprodukovaný. To dělá rychlost téměř přesně sledovat paměťovou šířku pásma — karta s dvojnásobnou šířkou pásma generuje přibližně dvojnásobně rychle.

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 Stable Diffusion 3.5 Large

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 Stable Diffusion 3.5 Large, potřebující kolem 5.1 GB při kompresi IQ4_XS. Kapacita je brána — karta buď ji má, nebo ne.
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. Stable Diffusion 3.5 Large.
03

Vyberte, jak moc to budete komprimovat.

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

Třídit podle rychlosti

Seřaďte podle rychlosti, abyste viděli, jak si karty vedou. Stable Diffusion 3.5 Large. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 418 tok/s
05

Podívejte se na rezervu, ne jen na padnutí

Tight fit běží, ale nenechává nic navíc pro delší konverzaci, v případě Stable Diffusion 3.5 Large. 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

Sledování KARTY až na její vlastní stránku ukazuje každý jiný model, který může držet, což je otázka, která následuje, jakmile se rozhodnete pro Stable Diffusion 3.5 Large.

Odpovědi

Stable Diffusion 3.5 Large — běžné otázky

Stable Diffusion 3.5 Large— 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.

Stable Diffusion 3.5 Large— 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: 251–669 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

Stable Diffusion 3.5 Large— 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 15.7 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 582.

Stable Diffusion 3.5 Large— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 418 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.

Stable Diffusion 3.5 Large— 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.

Stable Diffusion 3.5 Large— 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 139 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

Stable Diffusion 3.5 Large— 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 9.4 GB a generováním zhruba 47.7 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

Stable Diffusion 3.5 Large— 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 9.4 GB a generováním zhruba 59.1 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Stable Diffusion 3.5 Large— 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 9.4 GB a generováním zhruba 70.1 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Stable Diffusion 3.5 Large— 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.

Stable Diffusion 3.5 Large— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 8.1B. 8.1B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Stable Diffusion 3.5 Large— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Stability AI, zakládající se na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizace zařazená jako industry.

Stable Diffusion 3.5 Large— Kdy byl vydán?

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

Stable Diffusion 3.5 Large— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Image generation, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image generation, Text-to-image. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.

Stable Diffusion 3.5 Large— kde si to mohu stáhnout?

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

Stable Diffusion 3.5 Large— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Částečně. Vrstvy, které se nevejdou, sedí v systémové paměti a běží jen při zlomku rychlosti, takže většinou odložený model není často použitelný. Nejbližší nepřesnost, kterou vypočítáme, zaostává o 1.1 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

Stable Diffusion 3.5 Large— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Kapacita se sčítá napříč KARTAMI; propustnost nikoliv. Počet KARET, které ji již drží samostatně: 582. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

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