FLUX.2 Υπολογιστής TPS
Κάθε κάρτα παρακάτω αξιολογείται σύμφωνα με αυτό το μοντέλο στη διάρκεια συμφραζομένων και την ελάχιστη ποιότητα που επιλέγετε. Η ταχύτητα είναι μια εκτίμηση για ένα μόνο αίτημα, υπολογισμένη από το εύρος ζώνης μνήμης της κάρτας και το μέγεθος του μοντέλου μόλις συμπιεστεί..
Υπολογίστηκε για αυτό το μοντέλο
818 κάρτες που κρατάμε προδιαγραφές για
Η μικρότερη κάρτα που χωράει
RTX A4500
20 GB · Q3_K_M · 22.9 tok/s
Ταχύτερη κάρτα
B200
106 tok/s · 180 GB
Ποιες GPU μπορούν να τρέξουν FLUX.2?
Ορίστε τις εισόδους, διαβάστε την απάντηση
Μια μεγαλύτερη συζήτηση χρειάζεται περισσότερη μνήμη, γεγονός που μπορεί να απομακρύνει αυτό το μοντέλο από μικρότερες κάρτες..
Κρύβει κάρτες που θα χωρούσαν μόνο το μοντέλο συμπιέζοντας το κάτω από αυτό το σημείο.
132 οι κάρτες ταιριάζουν
Υπολογισμός| Χρειάζεται | Ποσοτικοποίηση | Καλά | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
106
tok/s
64–169 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 35.0 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
106
tok/s
64–169 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 35.0 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
84.6
tok/s
51–135 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 35.0 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
84.6
tok/s
51–135 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 35.0 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
67.6
tok/s
41–108 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 35.0 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
64.7
tok/s
39–104 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 35.0 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
64.7
tok/s
39–104 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 35.0 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
61.9
tok/s
37–99 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 35.0 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
55.0
tok/s
33–88 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 35.0 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
55.0
tok/s
33–88 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 35.0 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
55.0
tok/s
33–88 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 35.0 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
52.2
tok/s
31–83 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 35.0 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
44.5
tok/s
27–71 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 35.0 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
44.5
tok/s
27–71 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 35.0 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
44.5
tok/s
27–71 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 35.0 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
44.5
tok/s
27–71 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 35.0 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
44.5
tok/s
27–71 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 35.0 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
40.9
tok/s
25–66 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA | 24 GB | 1,340 GB/s | Aug 2025 | 20.1 GB | Q4_K_M | Στενά |
|
37.3
tok/s
22–60 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
A30X NVIDIA | 24 GB | 1,220 GB/s | Apr 2021 | 20.1 GB | Q4_K_M | Στενά |
|
36.0
tok/s
22–58 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
DRIVE A100 PROD NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 27.5 GB | Q6_K | Στενά |
|
36.0
tok/s
22–58 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
GRID A100A NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 27.5 GB | Q6_K | Στενά |
|
34.4
tok/s
21–55 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
GeForce RTX 5090 NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 27.5 GB | Q6_K | Στενά |
|
34.4
tok/s
21–55 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
GeForce RTX 5090 D NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 27.5 GB | Q6_K | Στενά |
|
33.9
tok/s
20–54 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 35.0 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
33.9
tok/s
20–54 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 35.0 GB | Q8_0 | Άνετο |
Οι ταχύτητες είναι εκτιμήσεις για ένα μόνο αίτημα — μία συνομιλία τη φορά — υπολογισμένες από την μνήμη, το μέγεθος του μοντέλου και την ποσοτικοποίηση. Η πραγματική διακύμανση έξοδου ποικίλλει με τον χρόνο εκτέλεσης συμπερασμάτων και την έκδοσή του. Οι αριθμοί που δημοσιεύονται από τους προμηθευτές υλικού μετρούν πολλές ταυτόχρονες αιτήσεις και είναι πολύ υψηλότεροι..
Σε καταγραφή
Πλήρης προδιαγραφή
Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..
Προέλευση
Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.
- Οργάνωση
- Black Forest Labs
- Τύπος οργανισμού
- Industry
- Χώρα
- Germany
- Δημοσιευμένο
- 25 November 2025
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Image generation
- Εργασία
- Image generation
Μέγεθος
Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.
- παράμετροι
- 32B
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- tokens
"32B parameter flow matching transformer" (https://github.com/black-forest-labs/flux2, README; https://bfl.ai/blog/flux-2)
Διαθεσιμότητα
Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στο δικό σας υλικό, το οποίο αποφασίζει αν οποιαδήποτε από τις αριθμούς της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύει.
- Βάρη
- Open — downloadable
- Πρόσβαση μοντέλου
- Open weights (non-commercial)
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Likely
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- FLUX.2: Frontier Visual Intelligence
- Τελευταία ενημέρωση
- 8 April 2026
Οι ακραίοι
Οι δέκα ταχύτερες GPUs που τρέχουν FLUX.2
Καταταγμένο κατά εκτιμώμενα tokens ανά δευτερόλεπτο, η νέα κάρτα πρώτα όπου οι ταχύτητες ισοφαρίζουν. Επειδή η γενιά εξαρτάται από την μνήμη μπάδνγουθ, αυτή η ταξινόμηση ακολουθεί την μπάδνγουθ παρά οποιοδήποτε benchmark παιχνιδιού..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 106 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 106 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 84.6 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 84.6 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 67.6 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 64.7 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 64.7 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 61.9 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 55.0 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 55.0 tok/s
Οι μικρότερες GPUs που ακόμη λειτουργούν FLUX.2
Η φθηνότερη διαδρομή, κατά χωρητικότητα μνήμης. Μια σφιχτή εφαρμογή τρέχει το μοντέλο αλλά δεν αφήνει τίποτα επιπλέον για μια μεγαλύτερη συνομιλία..
- 01 RTX 4000 Ada Generation 20 GB · Χρειάζεται 16.3 GB · Q3_K_M · Στενά 12.9 tok/s
- 02 RTX 4000 SFF Ada Generation 20 GB · Χρειάζεται 16.3 GB · Q3_K_M · Στενά 10.0 tok/s
- 03 Radeon RX 7900 XT 20 GB · Χρειάζεται 16.3 GB · Q3_K_M · Στενά 22.3 tok/s
- 04 A10M 20 GB · Χρειάζεται 16.3 GB · Q3_K_M · Στενά 17.9 tok/s
- 05 GeForce RTX 3080 Ti 20 GB 20 GB · Χρειάζεται 16.3 GB · Q3_K_M · Στενά 27.2 tok/s
- 06 RTX A4500 20 GB · Χρειάζεται 16.3 GB · Q3_K_M · Στενά 22.9 tok/s
- 07 Arc Pro B60 24 GB · Χρειάζεται 20.1 GB · Q4_K_M · Στενά 9.1 tok/s
- 08 GeForce RTX 5090 D V2 24 GB · Χρειάζεται 20.1 GB · Q4_K_M · Στενά 40.9 tok/s
- 09 RTX PRO 4000 Blackwell SFF 24 GB · Χρειάζεται 20.1 GB · Q4_K_M · Στενά 13.2 tok/s
- 10 GeForce RTX 5090 Mobile 24 GB · Χρειάζεται 20.1 GB · Q4_K_M · Στενά 27.4 tok/s
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Η υλική πλευρά
Ελάχιστη κάρτα
RTX A4500
Μνήμη που απαιτείται
16.3 GB
Ταχύτερος
106 tok/s
FLUX.2 φτάνει σε αριθμό παραμέτρων του 32B. Αυτό προσγειώνεται στο εύρος που μπορεί να χειριστεί μια σοβαρή επιτραπέζια κάρτα μόλις τα βάρη συμπιεστούν. Ο αριθμός των καρτών που παρακολουθούμε που μπορούν να το εκτελέσουν: 132.
Στο χαμηλό άκρο καταφέρνει να διαχειρίζεται RTX A4500, με χωρητικότητα μνήμης 20 GB, τρέχοντας το σε μια συμπίεση του Q3_K_M και παράγοντας περίπου 22.9 tokens ανά δευτερόλεπτο
Στην άλλη άκρη κάθεται B200, γεννά προσεγγιστικά 106 tokens ανά δευτερόλεπτο με βάση τη μνήμη bandwidth ενός 8,000 GB/s.
Από πού προήλθε
FLUX.2 δημοσιεύθηκε από Black Forest Labs, στην χώρα καταγεγραμμένη ως Germany, κατά τη διάρκεια November 2025. Ο εκδοτικός οργανισμός κατηγοριοποιείται ως industry.
Λειτουργεί στον τομέα της Image generation, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του image generation.
Επειδή τα βάρη του απελευθερώθηκαν, τίποτα σχετικά με την εκτέλεσή του δεν εξαρτάται από το να παραμείνει διαθέσιμος ένας προμηθευτής - είναι δικό σας μόλις το κατεβάσετε.
Κατανόηση των ταχυτήτων
Η διάμεση τιμή είναι γύρω από 20.7 δεδομένα ανά δευτερόλεπτο 103 τους
Κάθε βάρος συμμετέχει σε κάθε τόκεν εδώ, έτσι το εύρος ζώνης είναι ολόκληρη η ιστορία: η κατάταξη παρακάτω είναι ουσιαστικά μια κατάταξη της ροής μνήμης.
Χωρίς τη διάταξη προσοχής σε αρχείο, η στήλη μνήμης είναι μια προσέγγιση. Είναι αρκετά κοντά για να επιλέξετε υλικό, και λιγότερο αξιόπιστη σε μεγάλο context.
Βήμα προς βήμα
Πώς να επιλέξετε μια GPU για FLUX.2
Ο πίνακας παραπάνω έχει ήδη αξιολογήσει κάθε κάρτα για την οποία έχουμε προδιαγραφές σε σχέση με αυτό το μοντέλο. Η εύρεση της απάντησής σας απαιτεί έξι βήματα.
-
01
Διάβασε πρώτα την εικόνα μνήμης
Ο πίνακας παραθέτει κάθε κάρτα που μπορεί να κρατήσει FLUX.2, χρειάζεστε γύρω 16.3 GB σε συμπίεση ενός Q3_K_M. Καμία ποσότητα επεξεργαστικής ισχύος δεν μπορεί να αντισταθμίσει μια κάρτα που δεν μπορεί να την κρατήσει.
-
02
Ταιριάξτε το πλαίσιο με την πραγματική σας χρήση
Οι μεγαλύτερες συνομιλίες κοστίζουν μνήμη επιπλέον από εκείνη που χρειάζονται τα βάρη. Μετακινήστε τον διακόπτη στο πραγματικό σας μήκος εργασίας πριν εμπιστευτείτε οποιαδήποτε γραμμή για FLUX.2.
-
03
Αποφασίστε πόση συμπίεση θα αποδεχθείτε
Η Συμπίεση είναι αυτό που καθιστά ένα μοντέλο συμβατό με μικρότερες κάρτες, με κάποιο κόστος στην ακρίβεια., φτάνοντας σε μια συμπίεση του Q3_K_M στην μικρότερη κάρτα που χωρά. Η ρύθμιση μιας ελάχιστης ποιότητας απορρίπτει τις κάρτες που το διαχειρίζονται μόνο σφίγγοντας περισσότερο από αυτό που θα θέλατε, και διατηρεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.
-
04
Κατάταξη με βάση την απόδοση αντί για το φύλλο προδιαγραφών
Η ταχύτητα παραγγελίας είναι στην ουσία μια παραγγελία με βάση το εύρος ζώνης μνήμης, για FLUX.2. Δεν θα ταιριάξει σε μια παραγγελία παιχνιδιών, επειδή η γενιά περιορίζεται από το memory bandwidth. Η κάρτα που είναι στην κορυφή της λίστας είναι B200, σε 106 τοκ/σ.
-
05
Διαβάστε την τελευταίο στήλη εφαρμογής
Μια σφιχτή εφαρμογή τρέχει, αλλά δεν αφήνει τίποτα ελεύθερο για μια μεγαλύτερη συζήτηση, στην περίπτωση του FLUX.2. Άνετο σημαίνει ότι μπορείτε να επεκτείνετε το context αργότερα. Αυτή η διαφορά έχει μεγαλύτερη σημασία από μερικά tokens ανά δευτερόλεπτο, οπότε αγοράστε για άνετο αν το περιμένετε.
-
06
Άνοιξε την κάρτα στην οποία έχεις καταλήξει
Κάθε σελίδα κάρτας επαναλαμβάνει αυτή τη διαδικασία για κάθε μοντέλο που διαθέτουμε, απαντώντας σε το τι άλλο είναι καλό για το υλικό πέρα από FLUX.2.
Απαντήσεις
FLUX.2 — κοινές ερωτήσεις
FLUX.2— γιατί διαφέρει η ποσοτικοποίηση μεταξύ των καρτών;
Μια μεγαλύτερη ΚΑΡΤΑ συγκρατεί μια πιο ακριβή αντίγραφο. Ο αριθμός των επιπέδων συμπίεσης που χρησιμοποιούνται στις ΚΑΡΤΕΣ που την εκτελούν: 5. Οι μεγαλύτερες κάρτες παίρνουν την πιο ακριβή έκδοση, και η ποιότητα του δαπέδου πάνω από τις βελονίτσες συγκρατεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.
FLUX.2— πόσο ακριβείς είναι αυτές οι εκτιμήσεις ταχύτητας;
Αυτές είναι εκτιμήσεις με πραγματικά περιθώρια σφάλματος, και οποιαδήποτε από αυτές θα μπορούσε λογικά να βρεθεί οπουδήποτε εντός της δημοσιευμένης περιοχής της, ανάλογα με το ποιο τρέξιμο χρησιμοποιείτε. Το ταχύτερο αποτέλεσμα εδώ: 64–169 tok/s στον B200. Το ίδιο μοντέλο και κάρτα διαφέρουν κατά τριάντα έως πενήντα τοις εκατό ανάλογα με το λογισμικό συμπερασμού και την έκδοσή του.
FLUX.2— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;
Η μικρότερη κάρτα στον κατάλογό μας που το κρατάει είναι RTX A4500, με χωρητικότητα μνήμης 20 GB. Τρέχει το μοντέλο σε συμπίεση της Q3_K_M χρησιμοποιώντας περίπου 16.3 GB, και παράγει περίπου 22.9 δεκάρια ανά δευτερόλεπτο. Ο αριθμός των καρτών που είναι ικανές να το εκτελέσουν συνολικά: 132.
FLUX.2— πώς γρήγορα είναι σε μια GPU;
Εξαρτάται από την ΚΑΡΤΑ. Ο πιο γρήγορος υπολογισμός που κάνουμε είναι B200, γύρω από 106 tokens ανά δευτερόλεπτο; ο πιο αργός που εξακολουθεί να τρέχει διαχειρίζεται σημαντικά λιγότερα. Η ταχύτητα ανάγνωσης είναι γύρω από δέκα tokens ανά δευτερόλεπτο, και ο αριθμός των καρτών που καθαρίζουν αυτό: 103.
FLUX.2— πόσο VRAM χρειάζεται;
Χρειάζεται περίπου 16.3 GB σε συμπίεση Q3_K_M, ποια είναι η μικρότερη κάρτα που το τρέχει. Λιγότερη συμπίεση χρειάζεται περισσότερα: οι αριθμοί στη στήλη μνήμης παραπάνω υπολογίζονται ξανά για κάθε κάρτα, επειδή κάθε μία κρατά την λιγότερο συμπιεσμένη έκδοση που μπορεί.
FLUX.2— μπορώ να το τρέξω σε μια GPU holding 24 GB?
Ναι. Η GPU GeForce RTX 5090 D V2, κρατώντας 24 ΓΒ, το τρέχει με συμπίεση από Q4_K_M, χρησιμοποιώντας περίπου 20.1 GB και παράγοντας περίπου 40.9 οι τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι σφιχτή.
FLUX.2— είναι ανοιχτού κώδικα;
Οι βάσεις του είναι δημοσιευμένες, οπότε μπορεί να κατέβει και να τρέξει σε δικό σας υλικό. Σημειώστε ότι τα open weights δεν είναι το ίδιο με το open source με την πλήρη έννοια — δεν λέει τίποτα για τα δεδομένα εκπαίδευσης, τον κώδικα εκπαίδευσης ή τους εμπορικούς όρους που συσχετίζονται.
FLUX.2— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 32B. "32B parameter flow matching transformer" (https://github.com/black-forest-labs/flux2, README; https://bfl.ai/blog/flux-2). Αυτή η φιγούρα είναι το σύνολο, και είναι αυτό που αποφασίζει πόση μνήμη χρειάζεται το μοντέλο - περίπου μισό γιγαμπάιτ ανά δισεκατομμύριο με τη συμπίεση που χρησιμοποιεί το πιο πολλοί άνθρωποι.
FLUX.2— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από Black Forest Labs, βασισμένο σε Germany, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.
FLUX.2— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε November 2025.
FLUX.2— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Image generation, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του image generation. Τα Μοντέλα συχνά φέρουν περισσότερα από ένα από το καθένα, και οι ετικέτες περιγράφουν τον σκοπό παρά τους περιορισμούς ικανότητας.
FLUX.2— πού μπορώ να το κατεβάσω;
Οι παράμετροι είναι δημοσιευμένες, αν και δεν κρατάμε σύνδεσμο αποθετηρίου γι' αυτό. Αυτή η ιστοσελίδα υπολογίζει τις απαιτήσεις υλικού αντί να φιλοξενεί αρχεία μοντέλων.
FLUX.2— μπορώ να το τρέξω αν δεν χωράει στην GPU μου;
Μερικώς. Οι στρώσεις που δεν χωρούν βρίσκονται στη μνήμη του συστήματος και λειτουργούν με κλάσμα της ταχύτητας, οπότε ένα μοντέλο που είναι κυρίως εκφορτωμένο σπάνια αξίζει να χρησιμοποιηθεί. Η πλησιέστερη αποτυχία που υπολογίζουμε υπολείπεται κατά 5.7 GB Κάθε αριθμός εδώ υποθέτει ότι ολόκληρο το μοντέλο είναι εγκατεστημένο στην κάρτα.
FLUX.2— θα τρέξουν δύο GPU πιο γρήγορα;
Δύο κάρτες αγοράζουν μνήμη rather than ταχύτητα, η οποία έχει σημασία μόνο αν μία κάρτα δεν μπορεί να το κρατήσει. Ο αριθμός που μπορεί: 132. Έτσι, μια δεύτερη κάρτα σπάνια είναι η απάντηση εδώ.
Η άλλη κατεύθυνση
Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;
Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.