Oryx 7B TPS-Rechner

Offene Gewichte Tsinghua University,Tencent,Nanyang Technological University 7B 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

589 Karten, die es ausführen können

818 Karten, für die wir Spezifikationen haben

Kleinste Karte, die passt

Tesla K20c

5 GB · Q3_K_M · 28.9 tok/s

Schnellste Karte

B200

484 tok/s · 180 GB

Welche GPUs können laufen Oryx 7B?

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.

589 Karten passen

Berechnung

					Braucht	Quantisierung	Passend
484 tok/s 290–774 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
484 tok/s 290–774 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
387 tok/s 232–618 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
387 tok/s 232–618 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
309 tok/s 185–495 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
296 tok/s 178–473 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
296 tok/s 178–473 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
283 tok/s 170–453 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
251 tok/s 151–402 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
251 tok/s 151–402 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
251 tok/s 151–402 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
238 tok/s 143–381 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
203 tok/s 122–325 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
203 tok/s 122–325 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
203 tok/s 122–325 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
203 tok/s 122–325 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
203 tok/s 122–325 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
155 tok/s 93–248 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
155 tok/s 93–248 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
131 tok/s 79–210 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.6 GB	Q6_K	knapp
129 tok/s 77–206 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
126 tok/s 76–202 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
123 tok/s 74–197 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
123 tok/s 74–197 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	8.2 GB	Q8_0	Komfortabel
123 tok/s 74–197 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	8.2 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: Tsinghua University,Tencent,Nanyang Technological University
Organisationsart: Academia,Industry,Academia
Land: China, Singapore
Veröffentlicht: 19 September 2024
Autoren: Zuyan Liu, Yuhao Dong, Ziwei Liu, Winston Hu, Jiwen Lu, Yongming Rao

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, Video compression, Image captioning
Basis-Modell: Qwen2-7B

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: 7B
Trainingsdaten: tokens
Batch-Größe: 128

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 A100
Verwendete Chips: 64
Stromverbrauch: 50.4 kW

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 (unrestricted)
Training-Code: Open source
Hugging Face: THUdyh

Wie es klassifiziert ist

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

Aufzeichnungsgenauigkeit: Confident
Zitationen: 161

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz: Oryx MLLM: On-Demand Spatial-Temporal Understanding at Arbitrary Resolution
Zuletzt aktualisiert: 25 May 2026

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. Oryx 7B

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 Oryx 7B

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

Was die Zahlen bedeuten

Die Hardware-Seite

Minimale Karte

Tesla K20c

Benötigter Speicher

4.1 GB

Schnellste

484 tok/s

Oryx 7B erreicht eine Parameteranzahl von 7B. 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: 589.

Am unteren Ende wird es von Tesla K20c, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 5 GB, es mit einer Kompression von Q3_K_M und produziert etwa 28.9 Token pro Sekunde

Spitzenklasse ist B200, generieren ungefähr 484 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.

Was dieses Modell ist

Oryx 7B wurde veröffentlicht von Tsinghua University,Tencent,Nanyang Technological University, im Land aufgezeichnet als China, während September 2024. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia,Industry,Academia.

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

Der Ausgangspunkt war ein vorhandenes Basis-Modell, Qwen2-7B. Das ist der Grund, warum es die allgemeine Form und Größe des Basis-Modells teilt.

Das Offen-Wiegen ist es, was diese Seite in den Rechner anstatt nur in den Katalog bringt: es ist ein Modell, das man tatsächlich halten kann. Es ist unter der Organisation auf Hugging Face veröffentlicht. THUdyh.

Was entscheidet die Geschwindigkeit

Über jede Karte, die es ausführen kann, liegt die Mitte der Reihe bei 26.1 Token pro Sekunde. Text schneller produzieren, als die meisten Menschen ihn lesen. 559 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.

Der Speicher hier wird basierend auf der Größe geschätzt, anstatt aus der Architektur berechnet zu werden, die für dieses Modell nicht aufgezeichnet ist — die Zahlen sind eher indikativ als genau.

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für Oryx 7B

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

Jede Karte hier wurde geprüft gegen Oryx 7B, benötigt ungefähr 4.1 GB bei einer Kompression von Q3_K_M. Diese Zahl, nicht die Überschriftleistung einer Karte, entscheidet darüber, ob sie läuft.
02

Passen Sie den Kontext an Ihre tatsächliche Verwendung an

Längere Gespräche kosten MEMORY zusätzlich zu dem, was die WEIGHTS benötigen. Bewege den Schieberegler auf deine tatsächliche Arbeitslänge, bevor du einer Zeile vertraust. Oryx 7B.
03

Wähle, wie weit du es komprimieren möchtest.

Kompression ist das, was ein Modell auf kleinere GPU-Karten passt, mit einem gewissen Verlust an Genauigkeit., eine Kompression von Q3_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

Vergleiche TOKENS pro Sekunde, nicht Spezifikationen

Nach Geschwindigkeit sortieren, um zu sehen, wie die CARDS eingestuft sind für Oryx 7B. 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 484 tok/s
05

Lies die Spalte "fit" zuletzt

Tight bedeutet, dass es lädt und ohne Spielraum funktioniert, um den Kontext später zu erhöhen, im Fall von Oryx 7B. 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.

Das Folgen einer Karte zu ihrer eigenen Seite zeigt jedes andere Modell, das sie halten kann, was die Frage ist, die folgt, sobald Sie sich festgelegt haben. Oryx 7B.

Antworten

Oryx 7B — Häufige Fragen

Oryx 7B— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Tsinghua University,Tencent,Nanyang Technological University, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation academia,Industry,Academia.

Oryx 7B— 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.

Oryx 7B— Wofür wird es verwendet?

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

Oryx 7B— Wo kann ich es herunterladen?

Seine Gewichte sind auf Hugging Face veröffentlicht, unter der Organisation THUdyh. Wir hosten keine Modell-Dateien — diese Seite berechnet, welche Hardware benötigt wird, um sie auszuführen.

Oryx 7B— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?

Nur durch Abladen, was normalerweise eine falsche Wirtschaftlichkeit ist: der Teil, der im System-Speicher gehalten wird, zieht das Ganze nach unten. Die nächste verpasste Berechnung bleibt hinter 1.3 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

Oryx 7B— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?

Die Kapazität addiert sich über Karten; der Durchsatz nicht. Die Anzahl der Karten, die es bereits eigenständig halten: 589. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

Oryx 7B— 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.

Oryx 7B— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?

Dies sind Schätzungen mit realen Fehlerbalken, und jede von ihnen könnte vernünftigerweise irgendwo in ihrem veröffentlichten Bereich landen, abhängig davon, welches Runtime Sie verwenden. Das schnellste Ergebnis hier: 290–774 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

Oryx 7B— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist Tesla K20c, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 5 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von Q3_K_M verwenden von etwa 4.1 GB, und produziert ungefähr 28.9 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 589.

Oryx 7B— wie schnell ist es auf einer GPU?

Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 484 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: 559.

Oryx 7B— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 4.1 GB bei einer Kompression von Q3_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.

Oryx 7B— 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 Q6_K, verwenden von etwa 6.6 GB und generieren grob 131 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.

Oryx 7B— 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 Q8_0, verwenden von etwa 8.2 GB und generieren grob 55.2 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

Oryx 7B— 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 8.2 GB und generieren grob 68.4 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

Oryx 7B— 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 8.2 GB und generieren grob 81.1 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

Oryx 7B— 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.

Oryx 7B— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 7B. 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.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 25 May 2026

Die andere Richtung

Von der anderen Seite aus betrachten?

Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.

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