Ovis2.5 2B Υπολογιστής TPS

Ανοιχτά βάρη Alibaba 2B παράμετροι August 2025

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 μπορούν να το τρέξουν

818 κάρτες που κρατάμε προδιαγραφές για

Η μικρότερη κάρτα που χωράει

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 18.4 tok/s

Ταχύτερη κάρτα

B200

1,694 tok/s · 180 GB

Ποιες GPU μπορούν να τρέξουν Ovis2.5 2B?

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.

818 οι κάρτες ταιριάζουν

Υπολογισμός
Χρειάζεται Ποσοτικοποίηση Καλά
1,694 tok/s

1,016–2,711 · χαμηλή εμπιστοσύνη

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 2.8 GB Q8_0 Άνετο
1,694 tok/s

1,016–2,711 · χαμηλή εμπιστοσύνη

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 2.8 GB Q8_0 Άνετο
1,353 tok/s

812–2,164 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 2.8 GB Q8_0 Άνετο
1,353 tok/s

812–2,164 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 2.8 GB Q8_0 Άνετο
1,082 tok/s

649–1,731 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 2.8 GB Q8_0 Άνετο
1,036 tok/s

621–1,657 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 2.8 GB Q8_0 Άνετο
1,036 tok/s

621–1,657 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 2.8 GB Q8_0 Άνετο
991 tok/s

595–1,586 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 2.8 GB Q8_0 Άνετο
880 tok/s

528–1,407 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 2.8 GB Q8_0 Άνετο
880 tok/s

528–1,407 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 2.8 GB Q8_0 Άνετο
880 tok/s

528–1,407 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 2.8 GB Q8_0 Άνετο
834 tok/s

501–1,335 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H100 NVL 94 GB NVIDIA 94 GB 3,940 GB/s Mar 2023 2.8 GB Q8_0 Άνετο
712 tok/s

427–1,138 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H100 PCIe 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 2.8 GB Q8_0 Άνετο
712 tok/s

427–1,138 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H100 SXM5 80 GB NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Oct 2022 2.8 GB Q8_0 Άνετο
712 tok/s

427–1,138 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H100 SXM5 94 GB NVIDIA 94 GB 3,360 GB/s Mar 2023 2.8 GB Q8_0 Άνετο
712 tok/s

427–1,138 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H100 SXM5 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 2.8 GB Q8_0 Άνετο
712 tok/s

427–1,138 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H800 SXM5 NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Mar 2023 2.8 GB Q8_0 Άνετο
542 tok/s

325–867 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI250 AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 2.8 GB Q8_0 Άνετο
542 tok/s

325–867 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI250X AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 2.8 GB Q8_0 Άνετο
451 tok/s

271–722 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Data Center GPU Max 1550 Intel 128 GB 3,280 GB/s Jan 2023 2.8 GB Q8_0 Άνετο
442 tok/s

265–707 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Data Center GPU Max Subsystem Intel 128 GB 3,210 GB/s Jan 2023 2.8 GB Q8_0 Άνετο
432 tok/s

259–691 · χαμηλή εμπιστοσύνη

A100 SXM4 80 GB NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Nov 2020 2.8 GB Q8_0 Άνετο
432 tok/s

259–691 · χαμηλή εμπιστοσύνη

A100X NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Jun 2021 2.8 GB Q8_0 Άνετο
432 tok/s

259–691 · χαμηλή εμπιστοσύνη

A800 SXM4 80 GB NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Aug 2022 2.8 GB Q8_0 Άνετο
432 tok/s

259–691 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H100 CNX NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Mar 2023 2.8 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
15 August 2025
Συγγραφείς
Shiyin Lu, Yang Li, Yu Xia, Yuwei Hu, Shanshan Zhao, Yanqing Ma, Zhichao Wei, Yinglun Li, Lunhao Duan, Jianshan Zhao, Yuxuan Han, Haijun Li, Wanying Chen, Junke Tang, Chengkun Hou, Zhixing Du, Tianli Zhou, Wenjie Zhang, Huping Ding, Jiahe Li, Wen Li, Gui Hu, Yiliang Gu, Siran Yang, Jiamang Wang, Hailong Sun, Yibo Wang, Hui Sun, Jinlong Huang, Yuping He, Shengze Shi, Weihong Zhang, Guodong Zheng, J…

Τι κάνει

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

τομέας
Multimodal, Language, Vision, Video
Εργασία
Language modeling/generation, Visual question answering, Question answering, Character recognition (OCR), Image captioning, Quantitative reasoning, Mathematical reasoning, Video description
Βασικό μοντέλο
Qwen3-1.7B

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
2B

2B

Δεδομένα εκπαίδευσης
tokens

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

Apache 2.0 https://huggingface.co/AIDC-AI/Ovis2.5-2B https://github.com/AIDC-AI/Ovis

Αγκαλιάζοντας το Πρόσωπο
AIDC-AI

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
Ovis2.5 Technical Report
Τελευταία ενημέρωση
28 November 2025

Οι ακραίοι

Οι δέκα ταχύτερες GPUs που τρέχουν Ovis2.5 2B

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..

  1. 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 1,694 tok/s
  2. 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 1,694 tok/s
  3. 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 1,353 tok/s
  4. 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 1,353 tok/s
  5. 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 1,082 tok/s
  6. 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 1,036 tok/s
  7. 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 1,036 tok/s
  8. 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 991 tok/s
  9. 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 880 tok/s
  10. 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 880 tok/s

Τι σημαίνουν οι αριθμοί

Η υλική πλευρά

Ελάχιστη κάρτα

Tesla C1080

Μνήμη που απαιτείται

2.8 GB

Ταχύτερος

1,694 tok/s

Ovis2.5 2B φτάνει σε αριθμό παραμέτρων του 2B. 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: 818.

Στο χαμηλό άκρο καταφέρνει να διαχειρίζεται Tesla C1080, με χωρητικότητα μνήμης 4 GB, τρέχοντας το σε μια συμπίεση του Q8_0 και παράγοντας περίπου 18.4 tokens ανά δευτερόλεπτο

Στην άλλη άκρη κάθεται B200, γεννά προσεγγιστικά 1,694 tokens ανά δευτερόλεπτο με βάση τη μνήμη bandwidth ενός 8,000 GB/s.

Από πού προήλθε

Ovis2.5 2B 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 Multimodal, Language, Vision, Video, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του language modeling/generation, Visual question answering, Question answering, Character recognition (OCR), Image captioning, Quantitative reasoning, Mathematical reasoning, Video description.

Αντί να εκπαιδευτεί από την αρχή, προέρχεται από Qwen3-1.7B. Αυτή είναι η συνηθισμένη διαδικασία παραγωγής ενός εξειδικευμένου μοντέλου.

Τα βάρη είναι δημοσιευμένα, έτσι ώστε να μπορούν να κατεβούν και να τρέξουν στον δικό σας υπολογιστή επ' αόριστον, εκτός σύνδεσης, χωρίς λογαριασμό συνδεδεμένο. Στο Hugging Face δημοσιεύεται υπό την οργάνωση AIDC-AI.

Κατανόηση των ταχυτήτων

Η διάμεση τιμή είναι γύρω από 47.6 δεκάδες ανά δευτερόλεπτο 789 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.

Η μνήμη εδώ εκτιμάται από το μέγεθος παρά υπολογίζεται από την αρχιτεκτονική, η οποία δεν έχει καταγραφεί για αυτό το μοντέλο — οι αριθμοί είναι ενδεικτικοί παρά ακριβείς.

Βήμα προς βήμα

Πώς να επιλέξετε μια GPU για Ovis2.5 2B

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.

  1. 01

    Αρχίστε από τη στήλη μνήμης

    Ο πίνακας παραθέτει κάθε κάρτα που μπορεί να κρατήσει Ovis2.5 2B, χρειάζεστε γύρω 2.8 GB σε συμπίεση ενός Q8_0. Αυτή η τιμή, όχι η κύρια απόδοση μιας κάρτας, είναι αυτή που αποφασίζει αν θα τρέξει.

  2. 02

    Αποφασίστε πόσο πολύ διαρκούν οι συνομιλίες σας

    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 Ovis2.5 2B.

  3. 03

    Επίλεξε πόσο μακριά θα το συμπιέσεις

    Η στήλη ποσοτικοποίησης διαφέρει ανά κάρτα, διότι μια μεγαλύτερη κάρτα κρατά μια πιο ακριβή αντιγραφή., φτάνοντας σε μια συμπίεση του Q8_0 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.

  4. 04

    Κατάταξη με βάση την απόδοση αντί για το φύλλο προδιαγραφών

    Ταξινόμηση κατά ταχύτητα για να δείτε πώς οι ΚΑΡΤΕΣ κατατάσσονται για Ovis2.5 2B. 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 1,694 τοκ/σ.

  5. 05

    Κοίτα τον χώρο, όχι μόνο την εφαρμογή

    Η στήλη καταλληλότητας χωρίζει τις κάρτες που απλά τα καταφέρνουν από αυτές που έχουν περιθώριο, στην περίπτωση του Ovis2.5 2B. 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.

  6. 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 Ovis2.5 2B.

Απαντήσεις

Ovis2.5 2B — κοινές ερωτήσεις

01

Ovis2.5 2B— 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 Q8_0, χρησιμοποιώντας περίπου 2.8 GB και παράγοντας περίπου 316 εγγραφές ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι άνετη.

02

Ovis2.5 2B— 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 Q8_0, χρησιμοποιώντας περίπου 2.8 GB και παράγοντας περίπου 193 εγγραφές ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι άνετη.

03

Ovis2.5 2B— 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 2.8 GB και παράγοντας περίπου 239 εγγραφές ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι άνετη.

04

Ovis2.5 2B— 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 2.8 GB και παράγοντας περίπου 284 εγγραφές ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι άνετη.

05

Ovis2.5 2B— 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.

06

Ovis2.5 2B— πόσες παραμέτρους έχει;

Έχει αριθμό παραμέτρων 2B. 2B. 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.

07

Ovis2.5 2B— ποιος το δημιούργησε;

Δημοσιεύθηκε από Alibaba, βασισμένο σε China, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.

08

Ovis2.5 2B— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύθηκε σε August 2025.

09

Ovis2.5 2B— για τί χρησιμοποιείται;

Λειτουργεί στον τομέα της Multimodal, Language, Vision, Video, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του language modeling/generation, Visual question answering, Question answering, Character recognition (OCR), Image captioning, Quantitative reasoning, Mathematical reasoning, Video description. Τα Μοντέλα συχνά φέρουν περισσότερα από ένα από το καθένα, και οι ετικέτες περιγράφουν τον σκοπό παρά τους περιορισμούς ικανότητας.

10

Ovis2.5 2B— πού μπορώ να το κατεβάσω;

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

11

Ovis2.5 2B— 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. Κάθε αριθμός εδώ υποθέτει ότι ολόκληρο το μοντέλο είναι εγκατεστημένο στην κάρτα.

12

Ovis2.5 2B— θα τρέξουν δύο GPU πιο γρήγορα;

Μια δεύτερη ΚΑΡΤΑ περίπου διπλασιάζει τη διαθέσιμη ΜΝΗΜΗ αλλά όχι το ρυθμό παραγωγής. Ο αριθμός που είναι ήδη ικανός να το τρέξει μόνος του: 818. Έτσι, μια δεύτερη κάρτα σπάνια είναι η απάντηση εδώ.

13

Ovis2.5 2B— γιατί διαφέρει η ποσοτικοποίηση μεταξύ των καρτών;

Επειδή η χωρητικότητα διαφέρει, έτσι διαφέρει και πόσο σφιχτά πρέπει να συμπιεστεί. Ο αριθμός των διακριτών επιπέδων στον παραπάνω πίνακα: 1. Οι μεγαλύτερες κάρτες παίρνουν την πιο ακριβή έκδοση, και η ποιότητα του δαπέδου πάνω από τις βελονίτσες συγκρατεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.

14

Ovis2.5 2B— 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: 1,016–2,711 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.

15

Ovis2.5 2B— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;

Η μικρότερη κάρτα στον κατάλογό μας που το κρατάει είναι Tesla C1080, με χωρητικότητα μνήμης 4 GB. Τρέχει το μοντέλο σε συμπίεση της Q8_0 χρησιμοποιώντας περίπου 2.8 GB, και παράγει περίπου 18.4 δεκάρια ανά δευτερόλεπτο. Ο αριθμός των καρτών που είναι ικανές να το εκτελέσουν συνολικά: 818.

16

Ovis2.5 2B— πώς γρήγορα είναι σε μια GPU;

Εξαρτάται από την ΚΑΡΤΑ. Ο πιο γρήγορος υπολογισμός που κάνουμε είναι B200, γύρω από 1,694 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: 789.

17

Ovis2.5 2B— πόσο VRAM χρειάζεται;

Χρειάζεται περίπου 2.8 GB σε συμπίεση Q8_0, 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.

Πηγή

Αρχική δημοσίευση

Η καταγραφή ενημερώθηκε τελευταία φορά 28 November 2025

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.