OmniFusion-7B (InternViT-6B-448px V1-2) Υπολογιστής TPS

Ανοιχτά βάρη AIRI Artificial Intelligence Research Institute,Sber,Skolkovo Institute of Science and Technology 12.5B παράμετροι November 2023

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

509 κάρτες που μπορούν να το τρέξουν

818 κάρτες που κρατάμε προδιαγραφές για

Η μικρότερη κάρτα που χωράει

Xeon Phi 5110P

8 GB · Q3_K_M · 19.0 tok/s

Ταχύτερη κάρτα

B200

270 tok/s · 180 GB

Ποιες GPU μπορούν να τρέξουν OmniFusion-7B (InternViT-6B-448px V1-2)?

Ορίστε τις εισόδους, διαβάστε την απάντηση

Μήκος συμφραζομένων μουσικά κομμάτια

Μια μεγαλύτερη συζήτηση χρειάζεται περισσότερη μνήμη, γεγονός που μπορεί να απομακρύνει αυτό το μοντέλο από μικρότερες κάρτες..

Ελάχιστη ποιότητα

Κρύβει κάρτες που θα χωρούσαν μόνο το μοντέλο συμπιέζοντας το κάτω από αυτό το σημείο.

Αναζήτηση καρτών

Μνήμη κάρτας

Επίσης δείξτε κάρτες που δεν μπορούν να το τρέξουν

509 οι κάρτες ταιριάζουν

Υπολογισμός

					Χρειάζεται	Ποσοτικοποίηση	Καλά
270 tok/s 162–432 · χαμηλή εμπιστοσύνη	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	14.1 GB	Q8_0	Άνετο
270 tok/s 162–432 · χαμηλή εμπιστοσύνη	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	14.1 GB	Q8_0	Άνετο
216 tok/s 129–345 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	14.1 GB	Q8_0	Άνετο
216 tok/s 129–345 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	14.1 GB	Q8_0	Άνετο
173 tok/s 104–276 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	14.1 GB	Q8_0	Άνετο
165 tok/s 99–264 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	14.1 GB	Q8_0	Άνετο
165 tok/s 99–264 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	14.1 GB	Q8_0	Άνετο
158 tok/s 95–253 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	14.1 GB	Q8_0	Άνετο
140 tok/s 84–224 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	14.1 GB	Q8_0	Άνετο
140 tok/s 84–224 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	14.1 GB	Q8_0	Άνετο
140 tok/s 84–224 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	14.1 GB	Q8_0	Άνετο
136 tok/s 81–217 · χαμηλή εμπιστοσύνη	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.8 GB	Q3_K_M	Στενά
133 tok/s 80–213 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	14.1 GB	Q8_0	Άνετο
122 tok/s 73–195 · χαμηλή εμπιστοσύνη	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.3 GB	Q4_K_M	Στενά
113 tok/s 68–182 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	14.1 GB	Q8_0	Άνετο
113 tok/s 68–182 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	14.1 GB	Q8_0	Άνετο
113 tok/s 68–182 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	14.1 GB	Q8_0	Άνετο
113 tok/s 68–182 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	14.1 GB	Q8_0	Άνετο
113 tok/s 68–182 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	14.1 GB	Q8_0	Άνετο
86.4 tok/s 52–138 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	14.1 GB	Q8_0	Άνετο
86.4 tok/s 52–138 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	14.1 GB	Q8_0	Άνετο
72.0 tok/s 43–115 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	14.1 GB	Q8_0	Άνετο
70.5 tok/s 42–113 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	14.1 GB	Q8_0	Άνετο
70.0 tok/s 42–112 · χαμηλή εμπιστοσύνη	RTX A5000-8Q NVIDIA	8 GB	768 GB/s	Apr 2021	6.8 GB	Q3_K_M	Στενά
68.9 tok/s 41–110 · χαμηλή εμπιστοσύνη	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	14.1 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: AIRI Artificial Intelligence Research Institute,Sber,Skolkovo Institute of Science and Technology
Τύπος οργανισμού: Research collective,Industry,Government,Academia
Χώρα: Russia
Δημοσιευμένο: 22 November 2023
Συγγραφείς: Elizaveta Goncharova, Anton Razzhigaev, Matvey Mikhalchuk, Maxim Kurkin, Irina Abdullaeva, Matvey Skripkin, Ivan Oseledets, Denis Dimitrov, Andrey Kuznetsov

Τι κάνει

Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.

τομέας: Multimodal, Vision, Language
Εργασία: Visual question answering, Language modeling/generation, Question answering
Βασικό μοντέλο: InternViT-6B,GigaChat-7B

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: 12.5B
Δεδομένα εκπαίδευσης: tokens

Εκπαίδευση υπολογιστών

Η αριθμητική που πραγματοποιήθηκε για την εκπαίδευση του μοντέλου, μετρημένη σε πράξεις κινητής υποδιαστολής. Είναι ένα μέτρο του κόστους της προπόνησης, όχι της ταχύτητας με την οποία το ολοκληρωμένο μοντέλο σας απαντά.

Ρύθμιση υπολογιστών: 4 × 10¹⁶ FLOP

Η εκπαίδευση run

Τι απαιτήθηκε φυσικά για την εκπαίδευση: ποιες κάρτες, πόσες, για πόσο καιρό, και τι αυτό απαιτούσε από το ρεύμα.

Υλικό εκπαίδευσης: NVIDIA A100
χρησιμοποιούμενα τσιπ: 8
Κατανάλωση ενέργειας: 6.3 kW

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 (unrestricted)
Κωδικός εκπαίδευσης: Open source
Αγκαλιάζοντας το Πρόσωπο: AIRI-Institute

Πώς ταξινομείται

Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.

Εγγραφή εμπιστοσύνης: Confident
Παραπομπές: 7

Πηγές

Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.

Αναφορά: OmniFusion Technical Report
Τελευταία ενημέρωση: 25 May 2026

Οι ακραίοι

Οι δέκα ταχύτερες GPUs που τρέχουν OmniFusion-7B (InternViT-6B-448px V1-2)

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..

Οι μικρότερες GPUs που ακόμη λειτουργούν OmniFusion-7B (InternViT-6B-448px V1-2)

Η φθηνότερη διαδρομή, κατά χωρητικότητα μνήμης. Μια σφιχτή εφαρμογή τρέχει το μοντέλο αλλά δεν αφήνει τίποτα επιπλέον για μια μεγαλύτερη συνομιλία..

Τι σημαίνουν οι αριθμοί

Απαιτήσεις υλικού στην πράξη

Ελάχιστη κάρτα

Xeon Phi 5110P

Μνήμη που απαιτείται

6.8 GB

Ταχύτερος

270 tok/s

OmniFusion-7B (InternViT-6B-448px V1-2) φτάνει σε αριθμό παραμέτρων του 12.5B. Αυτό είναι αρκετά μικρό ώστε το υλικό σπάνια να είναι το εμπόδιο, συμπεριλαμβανομένων καρτών αρκετών ετών. Ο αριθμός των καρτών που παρακολουθούμε που μπορούν να το τρέξουν: 509.

Το σημείο εισόδου είναι Xeon Phi 5110P, με χωρητικότητα μνήμης 8 GB, τρέχοντας το σε μια συμπίεση του Q3_K_M και παράγοντας περίπου 19.0 tokens ανά δευτερόλεπτο

Ο ταχύτερος υπολογισμός που κάνουμε γι 'αυτό είναι B200, γεννά προσεγγιστικά 270 tokens ανά δευτερόλεπτο με βάση τη μνήμη bandwidth ενός 8,000 GB/s.

Τι είναι αυτό το μοντέλο

OmniFusion-7B (InternViT-6B-448px V1-2) δημοσιεύθηκε από AIRI Artificial Intelligence Research Institute,Sber,Skolkovo Institute of Science and Technology, στην χώρα καταγεγραμμένη ως Russia, κατά τη διάρκεια November 2023. Ο εκδοτικός οργανισμός κατηγοριοποιείται ως research collective,Industry,Government,Academia.

Λειτουργεί στον τομέα της Multimodal, Vision, Language, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του visual question answering, Language modeling/generation, Question answering.

Το σημείο εκκίνησής του ήταν ένα υπάρχον μοντέλο βάσης, InternViT-6B,GigaChat-7B. Οι περισσότεροι μοντέλα σε αυτή την κλίμακα προσαρμόζονται από μια υπάρχουσα βάση παρά κατασκευάζονται από το μηδέν.

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. Στο Hugging Face δημοσιεύεται υπό την οργάνωση AIRI-Institute.

Τι αποφασίζει την ταχύτητα

Σε κάθε κάρτα που μπορεί να το εκτελέσει, το μέσο της γκάμας βρίσκεται σε 20.3 τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Παραγωγή κειμένου ταχύτερα από το μεγαλύτερο μέρος των ανθρώπων το διαβάζουν. 451 τους

Επειδή είναι πυκνό, διαβάζει όλα τα στοιχεία του ανά τοκέν, γι' αυτό και η ταξινόμηση κατά ταχύτητα παρακάτω ακολουθεί τόσο στενά την ταξινόμηση κατά μνήμης πλάτους.

Η εσωτερική του αρχιτεκτονική δεν είναι καταχωρημένη, οπότε η μνήμη προσεγγίζεται από τον αριθμό παραμέτρων και σημειώνεται αναλόγως. Αναμένετε η πραγματική τιμή να διαφέρει, περισσότερο σε μεγάλο πλαίσιο.

Βήμα προς βήμα

Πώς να επιλέξετε μια GPU για OmniFusion-7B (InternViT-6B-448px V1-2)

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

Αρχίστε από τη στήλη μνήμης

Ο πίνακας παραθέτει κάθε κάρτα που μπορεί να κρατήσει OmniFusion-7B (InternViT-6B-448px V1-2), χρειάζεστε γύρω 6.8 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 OmniFusion-7B (InternViT-6B-448px V1-2).
03

Ορίστε ένα ποιοτικό κατώφλι

Η στήλη ποσοτικοποίησης διαφέρει ανά κάρτα, διότι μια μεγαλύτερη κάρτα κρατά μια πιο ακριβή αντιγραφή., 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

Ταξινόμηση κατά ταχύτητα για να δείτε πώς οι ΚΑΡΤΕΣ κατατάσσονται για OmniFusion-7B (InternViT-6B-448px V1-2). 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 270 τοκ/σ.
05

Διαβάστε την τελευταίο στήλη εφαρμογής

Η στήλη καταλληλότητας χωρίζει τις κάρτες που απλά τα καταφέρνουν από αυτές που έχουν περιθώριο, στην περίπτωση του OmniFusion-7B (InternViT-6B-448px V1-2). 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

Δες τι άλλο τρέχει αυτή η κάρτα

Κάθε όνομα κάρτας συνδέεται με τη δική της σελίδα, η οποία εκτελεί την ίδια υπολογιστική διαδικασία σε όλο τον κατάλογο μοντέλων. Μια κάρτα συνήθως αγοράζεται για περισσότερα από ένα μοντέλο, οπότε αξίζει να ρίξετε μια ματιά πριν από την αγορά για OmniFusion-7B (InternViT-6B-448px V1-2).

Απαντήσεις

OmniFusion-7B (InternViT-6B-448px V1-2) — κοινές ερωτήσεις

OmniFusion-7B (InternViT-6B-448px V1-2)— πόσο ακριβείς είναι αυτές οι εκτιμήσεις ταχύτητας;

Κάθε νούμερο προκύπτει από το εύρος ζώνης μνήμης και το μέγεθος του μοντέλου, χωρίς να έχουν αξιολογηθεί, γι' αυτό και κάθε ένα δημοσιεύεται ως εύρος αντί για έναν μόνο αριθμό. Ένα παράδειγμα: 162–432 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.

OmniFusion-7B (InternViT-6B-448px V1-2)— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;

Η μικρότερη κάρτα στον κατάλογό μας που το κρατάει είναι Xeon Phi 5110P, με χωρητικότητα μνήμης 8 GB. Τρέχει το μοντέλο σε συμπίεση της Q3_K_M χρησιμοποιώντας περίπου 6.8 GB, και παράγει περίπου 19.0 δεκάρια ανά δευτερόλεπτο. Ο αριθμός των καρτών που είναι ικανές να το εκτελέσουν συνολικά: 509.

OmniFusion-7B (InternViT-6B-448px V1-2)— πώς γρήγορα είναι σε μια GPU;

Εξαρτάται από την ΚΑΡΤΑ. Ο πιο γρήγορος υπολογισμός που κάνουμε είναι B200, γύρω από 270 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: 451.

OmniFusion-7B (InternViT-6B-448px V1-2)— πόσο VRAM χρειάζεται;

Χρειάζεται περίπου 6.8 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.

OmniFusion-7B (InternViT-6B-448px V1-2)— μπορώ να το τρέξω σε μια GPU holding 8 GB?

Ναι. Η GPU CMP 170HX 8 GB, κρατώντας 8 ΓΒ, το τρέχει με συμπίεση από Q3_K_M, χρησιμοποιώντας περίπου 6.8 GB και παράγοντας περίπου 136 οι τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι σφιχτή.

OmniFusion-7B (InternViT-6B-448px V1-2)— μπορώ να το τρέξω σε μια GPU holding 12 GB?

Ναι. Η GPU GeForce RTX 3080 Ti, κρατώντας 12 ΓΒ, το τρέχει με συμπίεση από Q5_K_M, χρησιμοποιώντας περίπου 9.7 GB και παράγοντας περίπου 55.0 οι τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι σφιχτή.

OmniFusion-7B (InternViT-6B-448px V1-2)— μπορώ να το τρέξω σε μια GPU holding 16 GB?

Ναι. Η GPU Tesla V100 SXM2 16 GB, κρατώντας 16 ΓΒ, το τρέχει με συμπίεση από Q8_0, χρησιμοποιώντας περίπου 14.1 GB και παράγοντας περίπου 38.2 οι τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι σφιχτή.

OmniFusion-7B (InternViT-6B-448px V1-2)— 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 Q8_0, χρησιμοποιώντας περίπου 14.1 GB και παράγοντας περίπου 45.3 εγγραφές ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι άνετη.

OmniFusion-7B (InternViT-6B-448px V1-2)— 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.

OmniFusion-7B (InternViT-6B-448px V1-2)— πόσες παραμέτρους έχει;

Έχει αριθμό παραμέτρων 12.5B. The model uses InternViT-6B-448px V1-2 as the visual encoder, which undergoes pre-training, and GigaChat-7B as the LLM, which undergoes fine-tuning [1]. InternViT-6B-448px V1-2 has 5.54B parameters [2], and GigaChat-7B, being closed-source is assumed to have 7B parameters. 1. https://arxiv.org/pdf/2404.06212 2. https://huggingface.co/OpenGVLab/InternViT-6B-448px-V1-2. 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.

OmniFusion-7B (InternViT-6B-448px V1-2)— ποιος το δημιούργησε;

Δημοσιεύθηκε από AIRI Artificial Intelligence Research Institute,Sber,Skolkovo Institute of Science and Technology, βασισμένο σε Russia, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως research collective,Industry,Government,Academia.

OmniFusion-7B (InternViT-6B-448px V1-2)— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύθηκε σε November 2023. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.

OmniFusion-7B (InternViT-6B-448px V1-2)— για τί χρησιμοποιείται;

Λειτουργεί στον τομέα της Multimodal, Vision, Language, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του visual question answering, Language modeling/generation, Question answering. Αυτές είναι οι περιοχές γύρω από τις οποίες σχεδιάστηκε; Περιγράφουν την πρόθεση παρά ένα αυστηρό όριο.

OmniFusion-7B (InternViT-6B-448px V1-2)— πού μπορώ να το κατεβάσω;

Τα βάρη του είναι δημοσιευμένα στο Hugging Face, υπό την οργάνωση AIRI-Institute. Δεν φιλοξενούμε αρχεία μοντέλων — αυτός ο ιστότοπος υπολογίζει ποιο υλικό απαιτείται για να τα εκτελέσετε.

OmniFusion-7B (InternViT-6B-448px V1-2)— 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 2.9 GB Κάθε αριθμός εδώ υποθέτει ότι ολόκληρο το μοντέλο είναι εγκατεστημένο στην κάρτα.

OmniFusion-7B (InternViT-6B-448px V1-2)— 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: 509. Έτσι, μια δεύτερη κάρτα σπάνια είναι η απάντηση εδώ.

OmniFusion-7B (InternViT-6B-448px V1-2)— 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: 4. Οι μεγαλύτερες κάρτες παίρνουν την πιο ακριβή έκδοση, και η ποιότητα του δαπέδου πάνω από τις βελονίτσες συγκρατεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.

Πηγή

Αρχική δημοσίευση

Η καταγραφή ενημερώθηκε τελευταία φορά 25 May 2026

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.

Όλα τα μοντέλα AI