Llama 3.2 11B TPS-Rechner

Offene Gewichte Meta AI 10.6B Parameter September 2024

Jede Karte unten wird anhand dieses Modells bei der von Ihnen gewählten Kontextlänge und Mindestqualität bewertet. Geschwindigkeit ist eine Schätzung für eine einzelne Anfrage, berechnet aus der Speicherbandbreite der Karte und der Größe des Modells, sobald es komprimiert ist..

Für dieses Modell berechnet

509 Karten, die es ausführen können

818 Karten, für die wir Spezifikationen haben

Kleinste Karte, die passt

Xeon Phi 5110P

8 GB · Q4_K_M · 19.2 tok/s

Schnellste Karte

B200

320 tok/s · 180 GB

Welche GPUs können laufen Llama 3.2 11B?

Setze die Eingaben, lies die Antwort

Kontextlänge Token

Ein längeres Gespräch benötigt mehr MEMORY, was dieses Modell von kleineren CARDS drängen kann..

Minimale Qualität

Blendet Karten aus, die nur durch Komprimierung unter diesen Punkt in das Modell passen würden..

Suchkarten

Karten-VRAM

Zeige auch Karten, die es nicht ausführen können.

509 Karten passen

Berechnung

					Braucht	Quantisierung	Passend
320 tok/s 192–511 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	12.0 GB	Q8_0	Komfortabel
320 tok/s 192–511 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	12.0 GB	Q8_0	Komfortabel
255 tok/s 153–408 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	12.0 GB	Q8_0	Komfortabel
255 tok/s 153–408 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	12.0 GB	Q8_0	Komfortabel
204 tok/s 122–327 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	12.0 GB	Q8_0	Komfortabel
195 tok/s 117–313 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	12.0 GB	Q8_0	Komfortabel
195 tok/s 117–313 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	12.0 GB	Q8_0	Komfortabel
187 tok/s 112–299 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	12.0 GB	Q8_0	Komfortabel
166 tok/s 100–266 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	12.0 GB	Q8_0	Komfortabel
166 tok/s 100–266 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	12.0 GB	Q8_0	Komfortabel
166 tok/s 100–266 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	12.0 GB	Q8_0	Komfortabel
157 tok/s 94–252 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	12.0 GB	Q8_0	Komfortabel
137 tok/s 82–220 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.1 GB	Q4_K_M	knapp
134 tok/s 81–215 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.0 GB	Q8_0	Komfortabel
134 tok/s 81–215 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	12.0 GB	Q8_0	Komfortabel
134 tok/s 81–215 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.0 GB	Q8_0	Komfortabel
134 tok/s 81–215 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.0 GB	Q8_0	Komfortabel
134 tok/s 81–215 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.0 GB	Q8_0	Komfortabel
111 tok/s 67–178 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.3 GB	Q5_K_M	knapp
102 tok/s 61–164 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	12.0 GB	Q8_0	Komfortabel
102 tok/s 61–164 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	12.0 GB	Q8_0	Komfortabel
85.2 tok/s 51–136 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	12.0 GB	Q8_0	Komfortabel
83.4 tok/s 50–133 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	12.0 GB	Q8_0	Komfortabel
81.5 tok/s 49–130 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	12.0 GB	Q8_0	Komfortabel
81.5 tok/s 49–130 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	12.0 GB	Q8_0	Komfortabel

Die Geschwindigkeiten sind Schätzungen für eine einzelne Anfrage — ein Gespräch zur Zeit — berechnet aus BANDWIDTH, MODELLGRÖSSE und QUANTISIERUNG. Der tatsächliche Durchsatz variiert mit der INFERENZLAUFZEIT und ihrer Version. Zahlen, die von Hardwareanbietern veröffentlicht wurden, messen viele gleichzeitige Anfragen und sind viel höher..

Aufgezeichnet

Volle Spezifikation

Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..

Ursprung

Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.

Organisation: Meta AI
Organisationsart: Industry
Land: United States of America
Veröffentlicht: 24 September 2024
Autoren: Meta AI

Was es tut

Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.

Domain: Multimodal, Vision, Language
Aufgabe: Visual question answering, Image captioning, Object detection
Basis-Modell: Llama 3.1-8B

Größe

Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.

Parameter: 10.6B
Trainingsdaten: tokens

Training-Compute

Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.

Training-Compute: 5.8 × 10²³ FLOP
Wie es etabliert wurde: Hardware
Feinabstimmung Rechenleistung: 3.5 × 10²³ FLOP

Der Trainingslauf

Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.

Trainingshardware: NVIDIA H100 SXM5 80GB
Chip-Stunden: 246,120

Verfügbarkeit

Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.

Gewichte: Open — downloadable
Modellzugang: Open weights (restricted use)
Training-Code: Unreleased

Wie es klassifiziert ist

Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.

Wahrscheinlich über 10²³ FLOP: Yes
Warum es verfolgt wird: Significant use
Aufzeichnungsgenauigkeit: Confident

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz: Llama 3.2: Revolutionizing edge AI and vision with open, customizable models
Zuletzt aktualisiert: 28 November 2025

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. Llama 3.2 11B

Sortiert nach geschätzten Tokens pro Sekunde, neueste Karte zuerst, wenn die Geschwindigkeiten gleich sind. Da die Generierung durch die Speichermenge begrenzt ist, folgt diese Reihenfolge der Bandbreite und nicht einem Gaming-Benchmark..

Die kleinsten GPUs, die immer noch laufen Llama 3.2 11B

Die günstigste Route herein, nach Speichergröße. Ein enger Fit läuft das Modell, lässt aber nichts für ein längeres Gespräch übrig..

Was die Zahlen bedeuten

Was es braucht, um dieses Modell auszuführen

Minimale Karte

Xeon Phi 5110P

Benötigter Speicher

7.1 GB

Schnellste

320 tok/s

Llama 3.2 11B erreicht eine Parameteranzahl von 10.6B. Das ist klein genug, dass Hardware selten das Hindernis ist, einschließlich bei Karten, die mehrere Jahre alt sind. Die Anzahl der Karten, die wir verfolgen, die es ausführen können: 509.

Die kleinste Karte, die es hält, ist Xeon Phi 5110P, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 8 GB, es mit einer Kompression von Q4_K_M und produziert etwa 19.2 Token pro Sekunde

Am anderen Ende sitzt B200, generieren ungefähr 320 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.

Über dieses Modell

Llama 3.2 11B wurde veröffentlicht von Meta AI, im Land aufgezeichnet als United States of America, während September 2024. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry.

Es funktioniert im Bereich von Multimodal, Vision, Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet visual question answering, Image captioning, Object detection.

Anstatt von Grund auf neu trainiert zu werden, ist es abgeleitet von Llama 3.1-8B. Das ist der Grund, warum es die allgemeine Form und Größe des Basis-Modells teilt.

Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie auf deiner eigenen Hardware unbegrenzt, offline und ohne angehängtes Konto heruntergeladen und ausgeführt werden kann.

Wie schnell es läuft und warum

Das mediane Ergebnis liegt bei etwa 20.7 Token pro Sekunde. 462 von ihnen

Da es dicht ist, liest es sich selbst pro Token, weshalb die Anordnung nach Geschwindigkeit unten so eng der Anordnung nach Speicherbandbreite folgt.

Ohne das Attention-Layout in der Datei ist die Speicher-Spalte eine Annäherung. Sie ist nah genug, um Hardware auszuwählen, und am wenigsten zuverlässig bei langem CONTEXT.

Wie es trainiert wurde

Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 5.8 × 10²³ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA H100 SXM5 80GB. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.

Der Grund, warum es überhaupt in diesem Katalog erscheint: significant use.

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für Llama 3.2 11B

Die obige Tabelle hat bereits jede Karte, für die wir Spezifikationen haben, mit diesem Modell verglichen. Um zu Ihrer Antwort zu gelangen, sind sechs Schritte erforderlich..

01

Lese zuerst die MEMORY-Zahl

Beginne mit dem, was es tatsächlich benötigt, nämlich der Anforderung von Llama 3.2 11B, benötigt ungefähr 7.1 GB bei einer Kompression von Q4_K_M. Kein Maß an Rechenleistung kompensiert eine Karte, die es nicht halten kann.
02

Passen Sie den Kontext an Ihre tatsächliche Verwendung an

Setze den Kontext auf das, was du tatsächlich verwenden wirst. Der Cache wächst mit dem Gespräch, und es ist der übliche Grund, warum eine Karte, die anfangs passend schien, nicht mehr passt. Llama 3.2 11B.
03

Setze eine Qualitätsuntergrenze

Jede Karte läuft die am wenigsten komprimierte Kopie, die sie halten kann., eine Kompression von Q4_K_M auf der kleinsten Karte, die passt. Das Festlegen einer Mindestqualität fallen die Karten weg, die es nur schaffen, indem sie weiter gedrückt werden, als man möchte, und hält den Vergleich auf einem Niveau.
04

Nach Durchsatz und nicht nach Spezifikationen sortieren

Die Geschwindigkeitsreihenfolge ist effektiv eine Reihenfolge nach Speicherbandbreite, für Llama 3.2 11B. Es wird nicht mit einer Gaming-Bestellung übereinstimmen, da die Generation durch MEMORY-BANDWIDTH gebunden ist. Die Karte, die die Liste anführt, ist B200, bei 320 tok/s
05

Überprüfen Sie das Passurteil, bevor Sie kaufen.

Tight bedeutet, dass es lädt und ohne Spielraum funktioniert, um den Kontext später zu erhöhen, im Fall von Llama 3.2 11B. Komfortabel bedeutet, dass Sie den Kontext später erweitern können. Dieser Unterschied zählt mehr als ein paar Token pro Sekunde, also kaufen Sie für komfortabel, wenn Sie damit rechnen.
06

Sieh, was diese Karte noch ausführen kann.

Jede Karten-Seite wiederholt diesen Ablauf für jedes Modell, das wir in unserem Bestand haben, und beantwortet, wofür die Hardware darüber hinaus noch gut ist. Llama 3.2 11B.

Antworten

Llama 3.2 11B — Häufige Fragen

Llama 3.2 11B— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist Xeon Phi 5110P, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 8 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von Q4_K_M verwenden von etwa 7.1 GB, und produziert ungefähr 19.2 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 509.

Llama 3.2 11B— wie schnell ist es auf einer GPU?

Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 320 Tokens pro Sekunde; die langsamste, die es immer noch ausführt, schafft erheblich weniger. Die Lesegeschwindigkeit liegt bei etwa zehn Tokens pro Sekunde, und die Anzahl der Karten, die das bewältigen: 462.

Llama 3.2 11B— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 7.1 GB bei einer Kompression von Q4_K_M, welche das ist, was die kleinste Karte, die es ausführt, verwendet. Weniger Kompression braucht mehr: die Zahlen in der Spalte für den Speicher oben werden für jede Karte neu berechnet, da jede die am wenigsten komprimierte Version, die sie kann, speichert.

Llama 3.2 11B— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 8 GB?

Ja. Die GPU-Karte CMP 170HX 8 GB, halten 8 GB, führt es mit einer Kompression von Q4_K_M, verwenden von etwa 7.1 GB und generieren grob 137 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.

Llama 3.2 11B— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 12 GB?

Ja. Die GPU-Karte GeForce RTX 3080 Ti, halten 12 GB, führt es mit einer Kompression von Q6_K, verwenden von etwa 9.6 GB und generieren grob 53.0 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.

Llama 3.2 11B— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 16 GB?

Ja. Die GPU-Karte Tesla V100 SXM2 16 GB, halten 16 GB, führt es mit einer Kompression von Q8_0, verwenden von etwa 12.0 GB und generieren grob 45.2 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.

Llama 3.2 11B— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 24 GB?

Ja. Die GPU-Karte GeForce RTX 5090 D V2, halten 24 GB, führt es mit einer Kompression von Q8_0, verwenden von etwa 12.0 GB und generieren grob 53.5 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

Llama 3.2 11B— Ist es Open-Source?

Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie heruntergeladen und auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden können. Beachten Sie, dass OPEN WEIGHTS nicht dasselbe wie OPEN SOURCE im vollen Sinne ist — es sagt nichts über die Trainingsdaten, den Trainingscode oder die damit verbundenen kommerziellen Bedingungen aus.

Llama 3.2 11B— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 10.6B. https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.

Llama 3.2 11B— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Meta AI, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.

Llama 3.2 11B— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in September 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

Llama 3.2 11B— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Multimodal, Vision, Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von visual question answering, Image captioning, Object detection. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.

Llama 3.2 11B— Wo kann ich es herunterladen?

Die Gewichte sind veröffentlicht, obwohl wir keinen Repository-Link dafür haben. Diese Seite berechnet die Hardware-Anforderungen, anstatt Modell-Dateien zu hosten.

Llama 3.2 11B— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?

Training verbrauchte etwa 5.8 × 10²³ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA H100 SXM5 80GB. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.

Llama 3.2 11B— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?

Teilweise. Schichten, die nicht passen, verbleiben im System-Speicher und laufen mit einem Bruchteil der Geschwindigkeit, sodass ein überwiegend ausgelagerter Modell selten von Nutzen ist. Die nächste verpasste Berechnung bleibt hinter 1.7 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

Llama 3.2 11B— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?

Zwei Karten kaufen Speicher statt Geschwindigkeit, was nur wichtig ist, wenn eine Karte es nicht halten kann. Die Anzahl, die es kann: 509. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

Llama 3.2 11B— Warum unterscheidet sich die Quantisierung zwischen Karten?

Jede Karte wird mit der am wenigsten komprimierten Kopie angezeigt, die sie halten kann. Die Anzahl der verschiedenen Komprimierungsstufen über die Karten, die sie passen: 4. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.

Llama 3.2 11B— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?

Sie werden aus Spezifikationen berechnet, anstatt gemessen zu werden, und jede hat einen Bereich. Ein Beispiel: 192–511 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 28 November 2025

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