Qwen Image Edit 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
Xeon Phi 7120P
16 GB · Q3_K_M · 9.7 tok/s
Ταχύτερη κάρτα
B200
125 tok/s · 180 GB
Ποιες GPU μπορούν να τρέξουν Qwen Image Edit?
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.
241 οι κάρτες ταιριάζουν
Υπολογισμός| Χρειάζεται | Ποσοτικοποίηση | Καλά | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
125
tok/s
75–201 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
125
tok/s
75–201 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
100
tok/s
60–160 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
100
tok/s
60–160 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
80.1
tok/s
48–128 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
76.7
tok/s
46–123 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
76.7
tok/s
46–123 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
73.4
tok/s
44–117 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
65.2
tok/s
39–104 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
65.2
tok/s
39–104 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
65.2
tok/s
39–104 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
61.8
tok/s
37–99 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
52.7
tok/s
32–84 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
52.7
tok/s
32–84 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
52.7
tok/s
32–84 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
52.7
tok/s
32–84 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
52.7
tok/s
32–84 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
47.8
tok/s
29–77 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA | 16 GB | 1,130 GB/s | Nov 2019 | 13.9 GB | Q3_K_M | Στενά |
|
42.6
tok/s
26–68 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
DRIVE A100 PROD NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 23.3 GB | Q6_K | Άνετο |
|
42.6
tok/s
26–68 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
GRID A100A NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 23.3 GB | Q6_K | Άνετο |
|
40.8
tok/s
24–65 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
GeForce RTX 5090 NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 23.3 GB | Q6_K | Άνετο |
|
40.8
tok/s
24–65 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
GeForce RTX 5090 D NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 23.3 GB | Q6_K | Άνετο |
|
40.6
tok/s
24–65 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
GeForce RTX 5080 NVIDIA | 16 GB | 960 GB/s | Jan 2025 | 13.9 GB | Q3_K_M | Στενά |
|
40.1
tok/s
24–64 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
40.1
tok/s
24–64 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 29.6 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
- Alibaba
- Τύπος οργανισμού
- Industry
- Χώρα
- China
- Δημοσιευμένο
- 18 August 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-to-image
- Βασικό μοντέλο
- Qwen Image
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
- 27B
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- tokens
"Built upon our 20B Qwen-Image model" Qwen Image has 27B parameters though. 20B is just the size of the main module (MMDiT)
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
- Unreleased
- Αγκαλιάζοντας το Πρόσωπο
- Qwen
Apache 2.0 https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-Edit
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Confident
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- Qwen-Image-Edit: Image Editing with Higher Quality and Efficiency
- Τελευταία ενημέρωση
- 28 November 2025
Οι ακραίοι
Οι δέκα ταχύτερες GPUs που τρέχουν Qwen Image Edit
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_0 125 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 125 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 100 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 100 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 80.1 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 76.7 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 76.7 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 73.4 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 65.2 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 65.2 tok/s
Οι μικρότερες GPUs που ακόμη λειτουργούν Qwen Image Edit
Η φθηνότερη διαδρομή, κατά χωρητικότητα μνήμης. Μια σφιχτή εφαρμογή τρέχει το μοντέλο αλλά δεν αφήνει τίποτα επιπλέον για μια μεγαλύτερη συνομιλία..
- 01 Ryzen AI Z2 Extreme GPU 16 GB · Χρειάζεται 13.9 GB · Q3_K_M · Στενά 8.5 tok/s
- 02 Radeon RX 7700 16 GB · Χρειάζεται 13.9 GB · Q3_K_M · Στενά 20.5 tok/s
- 03 Arc Pro B50 16 GB · Χρειάζεται 13.9 GB · Q3_K_M · Στενά 6.2 tok/s
- 04 RTX PRO 2000 Blackwell 16 GB · Χρειάζεται 13.9 GB · Q3_K_M · Στενά 12.2 tok/s
- 05 Ryzen Z2 Extreme GPU 16 GB · Χρειάζεται 13.9 GB · Q3_K_M · Στενά 4.2 tok/s
- 06 Radeon RX 9060 XT 16 GB 16 GB · Χρειάζεται 13.9 GB · Q3_K_M · Στενά 10.6 tok/s
- 07 GeForce RTX 5060 Ti 16 GB 16 GB · Χρειάζεται 13.9 GB · Q3_K_M · Στενά 19.0 tok/s
- 08 GeForce RTX 5080 Mobile 16 GB · Χρειάζεται 13.9 GB · Q3_K_M · Στενά 37.9 tok/s
- 09 Radeon RX 9070 16 GB · Χρειάζεται 13.9 GB · Q3_K_M · Στενά 21.3 tok/s
- 10 Radeon RX 9070 XT 16 GB · Χρειάζεται 13.9 GB · Q3_K_M · Στενά 21.3 tok/s
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Η υλική πλευρά
Ελάχιστη κάρτα
Xeon Phi 7120P
Μνήμη που απαιτείται
13.9 GB
Ταχύτερος
125 tok/s
Qwen Image Edit φτάνει σε αριθμό παραμέτρων του 27B. 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: 241.
Στο χαμηλό άκρο καταφέρνει να διαχειρίζεται Xeon Phi 7120P, με χωρητικότητα μνήμης 16 GB, τρέχοντας το σε μια συμπίεση του Q3_K_M και παράγοντας περίπου 9.7 tokens ανά δευτερόλεπτο
Η ταχύτερη έκβαση προέρχεται από B200, γεννά προσεγγιστικά 125 tokens ανά δευτερόλεπτο με βάση τη μνήμη bandwidth ενός 8,000 GB/s.
Σχετικά με αυτό το μοντέλο
Qwen Image Edit δημοσιεύθηκε από Alibaba, στην χώρα καταγεγραμμένη ως China, κατά τη διάρκεια August 2025. Προέρχεται από έναν οργανισμό που κατατάσσεται ως industry.
Λειτουργεί στον τομέα της Image generation, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του image-to-image.
Το σημείο εκκίνησής του ήταν ένα υπάρχον μοντέλο βάσης, Qwen Image. Οι περισσότεροι μοντέλα σε αυτή την κλίμακα προσαρμόζονται από μια υπάρχουσα βάση παρά κατασκευάζονται από το μηδέν.
Οι δημοσιευμένοι σταθμισμένοι παράμετροι σημαίνουν ότι το μοντέλο εκτελείται στον υπολογιστή σας αντί για κάποιου άλλου, το οποίο είναι αυτό που καθιστά την ερώτηση για το υλικό παρακάτω απαντήσιμη σε κάθε περίπτωση. Στο Hugging Face δημοσιεύεται υπό την οργάνωση Qwen.
Πόσο γρήγορα τρέχει, και γιατί
Σε κάθε κάρτα που μπορεί να το εκτελέσει, το μέσο της γκάμας βρίσκεται σε 19.0 δεκάδες ανά δευτερόλεπτο 196 τους
Είναι ένα πυκνό μοντέλο, οπότε κάθε παράμετρος διαβάζεται για κάθε τοκέτο που παράγεται. Αυτό καθιστά την ταχύτητα να παρακολουθεί σχεδόν ακριβώς τη μνήμη μπάκανθ — μια κάρτα με διπλάσια μπάκανθ παράγει περίπου διπλάσια γρήγορα.
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 Qwen Image Edit
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
Έλεγξε τι χρειάζεται πριν από οτιδήποτε άλλο
Ο πίνακας παραθέτει κάθε κάρτα που μπορεί να κρατήσει Qwen Image Edit, χρειάζεστε γύρω 13.9 GB σε συμπίεση ενός Q3_K_M. Καμία ποσότητα επεξεργαστικής ισχύος δεν μπορεί να αντισταθμίσει μια κάρτα που δεν μπορεί να την κρατήσει.
-
02
Ρύθμισε το context length που θα εργαστείς.
Η συζήτηση καταναλώνει μνήμη επίσης, και μεγαλώνει καθώς προχωρά. Ρυθμίστε τον διακόπτη στο μήκος που αναμένετε, γιατί σε μεγάλο context μια κάρτα που χειρίζεται εύκολα σύντομες ερωτήσεις μπορεί να απορριφθεί από Qwen Image Edit.
-
03
Αποφασίστε πόση συμπίεση θα αποδεχθείτε
Κάθε κάρτα εκτελεί την λιγότερο συμπιεσμένη έκδοση που μπορεί να κρατήσει, 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 κατάταξη κατά τους αριθμούς ανά δευτερόλεπτο ακολουθεί την εύρος μνήμης αντί για τον αριθμό πυρήνων, για Qwen Image Edit. 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 125 τοκ/σ.
-
05
Διαβάστε την τελευταίο στήλη εφαρμογής
Το "Tight" σημαίνει ότι φορτώνει και λειτουργεί χωρίς περιθώριο να αυξηθεί το context αργότερα, στην περίπτωση του Qwen Image Edit. 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
Έλεγξε την κάρτα από την άλλη πλευρά
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 Qwen Image Edit.
Απαντήσεις
Qwen Image Edit — κοινές ερωτήσεις
Qwen Image Edit— 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 Q3_K_M, χρησιμοποιώντας περίπου 13.9 GB και παράγοντας περίπου 47.8 οι τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι σφιχτή.
Qwen Image Edit— 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 Q5_K_M, χρησιμοποιώντας περίπου 20.2 GB και παράγοντας περίπου 37.5 οι τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι σφιχτή.
Qwen Image Edit— 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.
Qwen Image Edit— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 27B. "Built upon our 20B Qwen-Image model" Qwen Image has 27B parameters though. 20B is just the size of the main module (MMDiT). 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.
Qwen Image Edit— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από Alibaba, βασισμένο σε China, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.
Qwen Image Edit— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε August 2025.
Qwen Image Edit— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Image generation, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του image-to-image. Αυτές είναι οι περιοχές γύρω από τις οποίες σχεδιάστηκε; Περιγράφουν την πρόθεση παρά ένα αυστηρό όριο.
Qwen Image Edit— πού μπορώ να το κατεβάσω;
Τα βάρη του είναι δημοσιευμένα στο Hugging Face, υπό την οργάνωση Qwen. Δεν φιλοξενούμε αρχεία μοντέλων — αυτός ο ιστότοπος υπολογίζει ποιο υλικό απαιτείται για να τα εκτελέσετε.
Qwen Image Edit— μπορώ να το τρέξω αν δεν χωράει στην GPU μου;
Μπορεί να χωριστεί μεταξύ της κάρτας και της μνήμης του συστήματος, αλλά παράγει επώδυνα αργά με αυτόν τον τρόπο. Η πλησιέστερη αποτυχία που υπολογίζουμε υπολείπεται κατά 6.2 GB Κάθε αριθμός εδώ υποθέτει ότι ολόκληρο το μοντέλο είναι εγκατεστημένο στην κάρτα.
Qwen Image Edit— 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: 241. Έτσι, μια δεύτερη κάρτα σπάνια είναι η απάντηση εδώ.
Qwen Image Edit— γιατί διαφέρει η ποσοτικοποίηση μεταξύ των καρτών;
Κάθε κάρτα εμφανίζεται τρέχοντας την λιγότερο συμπιεσμένη έκδοση που μπορεί να κρατήσει. Ο αριθμός των διακριτών επιπέδων συμπίεσης στις κάρτες που ταιριάζουν σε αυτήν: 5. Οι μεγαλύτερες κάρτες παίρνουν την πιο ακριβή έκδοση, και η ποιότητα του δαπέδου πάνω από τις βελονίτσες συγκρατεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.
Qwen Image Edit— 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: 75–201 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.
Qwen Image Edit— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;
Η μικρότερη κάρτα στον κατάλογό μας που το κρατάει είναι Xeon Phi 7120P, με χωρητικότητα μνήμης 16 GB. Τρέχει το μοντέλο σε συμπίεση της Q3_K_M χρησιμοποιώντας περίπου 13.9 GB, και παράγει περίπου 9.7 δεκάρια ανά δευτερόλεπτο. Ο αριθμός των καρτών που είναι ικανές να το εκτελέσουν συνολικά: 241.
Qwen Image Edit— πώς γρήγορα είναι σε μια GPU;
Εξαρτάται από την ΚΑΡΤΑ. Ο πιο γρήγορος υπολογισμός που κάνουμε είναι B200, γύρω από 125 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: 196.
Qwen Image Edit— πόσο VRAM χρειάζεται;
Χρειάζεται περίπου 13.9 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.
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.