GR00T N1 2B Υπολογιστής TPS

Ανοιχτά βάρη NVIDIA 2.2B παράμετροι March 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 · 16.8 tok/s

Ταχύτερη κάρτα

B200

1,547 tok/s · 180 GB

Ποιες GPU μπορούν να τρέξουν GR00T N1 2B?

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

818 οι κάρτες ταιριάζουν

Υπολογισμός

					Χρειάζεται	Ποσοτικοποίηση	Καλά
1,547 tok/s 928–2,475 · χαμηλή εμπιστοσύνη	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	3.0 GB	Q8_0	Άνετο
1,547 tok/s 928–2,475 · χαμηλή εμπιστοσύνη	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	3.0 GB	Q8_0	Άνετο
1,235 tok/s 741–1,977 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.0 GB	Q8_0	Άνετο
1,235 tok/s 741–1,977 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.0 GB	Q8_0	Άνετο
988 tok/s 593–1,581 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	3.0 GB	Q8_0	Άνετο
946 tok/s 567–1,513 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.0 GB	Q8_0	Άνετο
946 tok/s 567–1,513 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.0 GB	Q8_0	Άνετο
905 tok/s 543–1,448 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	3.0 GB	Q8_0	Άνετο
803 tok/s 482–1,285 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.0 GB	Q8_0	Άνετο
803 tok/s 482–1,285 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.0 GB	Q8_0	Άνετο
803 tok/s 482–1,285 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.0 GB	Q8_0	Άνετο
762 tok/s 457–1,219 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	3.0 GB	Q8_0	Άνετο
650 tok/s 390–1,040 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.0 GB	Q8_0	Άνετο
650 tok/s 390–1,040 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	3.0 GB	Q8_0	Άνετο
650 tok/s 390–1,040 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.0 GB	Q8_0	Άνετο
650 tok/s 390–1,040 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.0 GB	Q8_0	Άνετο
650 tok/s 390–1,040 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.0 GB	Q8_0	Άνετο
495 tok/s 297–792 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.0 GB	Q8_0	Άνετο
495 tok/s 297–792 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.0 GB	Q8_0	Άνετο
412 tok/s 247–660 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	3.0 GB	Q8_0	Άνετο
404 tok/s 242–646 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	3.0 GB	Q8_0	Άνετο
395 tok/s 237–631 · χαμηλή εμπιστοσύνη	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	3.0 GB	Q8_0	Άνετο
395 tok/s 237–631 · χαμηλή εμπιστοσύνη	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	3.0 GB	Q8_0	Άνετο
395 tok/s 237–631 · χαμηλή εμπιστοσύνη	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	3.0 GB	Q8_0	Άνετο
395 tok/s 237–631 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	3.0 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: NVIDIA
Τύπος οργανισμού: Industry
Χώρα: United States of America
Δημοσιευμένο: 18 March 2025
Συγγραφείς: Johan Bjorck, Fernando Castañeda, Nikita Cherniadev, Xingye Da, Runyu Ding, Linxi "Jim" Fan, Yu Fang, Dieter Fox, Fengyuan Hu, Spencer Huang, Joel Jang, Zhenyu Jiang, Jan Kautz, Kaushil Kundalia, Lawrence Lao, Zhiqi Li, Zongyu Lin, Kevin Lin, Guilin Liu, Edith Llontop, Loic Magne, Ajay Mandlekar, Avnish Narayan, Soroush Nasiriany, Scott Reed, You Liang Tan, Guanzhi Wang, Zu Wang, Jing Wang, Qi Wan…

Τι κάνει

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

τομέας: Robotics, Vision, Language
Εργασία: Robotic manipulation, Animal (human/non-human) imitation
Βασικό μοντέλο: Eagle 2
Αριθμητική μορφή: BF16

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: 2.2B
Δεδομένα εκπαίδευσης: tokens
Μέγεθος παρτίδας: 16,384

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.

Εκπαίδευση υπολογιστών: 7.1 × 10²² FLOP
Πώς ιδρύθηκε: Hardware

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 H100 SXM5 80GB
χρησιμοποιούμενα τσιπ: 1,024
Χρόνος τοίχου: 49 hours
Κατανάλωση ενέργειας: 1.4 MW

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)
Κωδικός εκπαίδευσης: Unreleased
Αγκαλιάζοντας το Πρόσωπο: nvidia

Πώς ταξινομείται

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

Εγγραφή εμπιστοσύνης: Confident
Παραπομπές: 738

Πηγές

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

Αναφορά: GR00T N1: An Open Foundation Model for Generalist Humanoid Robots
Τελευταία ενημέρωση: 25 May 2026

Οι ακραίοι

Οι δέκα ταχύτερες GPUs που τρέχουν GR00T N1 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..

Οι μικρότερες GPUs που ακόμη λειτουργούν GR00T N1 2B

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

Tesla C1080

Μνήμη που απαιτείται

3.0 GB

Ταχύτερος

1,547 tok/s

GR00T N1 2B φτάνει σε αριθμό παραμέτρων του 2.2B. 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.

Το σημείο εισόδου είναι Tesla C1080, με χωρητικότητα μνήμης 4 GB, τρέχοντας το σε μια συμπίεση του Q8_0 και παράγοντας περίπου 16.8 tokens ανά δευτερόλεπτο

Ο ταχύτερος υπολογισμός που κάνουμε γι 'αυτό είναι B200, γεννά προσεγγιστικά 1,547 tokens ανά δευτερόλεπτο με βάση τη μνήμη bandwidth ενός 8,000 GB/s.

Τι είναι αυτό το μοντέλο

GR00T N1 2B δημοσιεύθηκε από NVIDIA, στην χώρα καταγεγραμμένη ως United States of America, κατά τη διάρκεια March 2025. Προέρχεται από έναν οργανισμό που κατατάσσεται ως industry.

Λειτουργεί στον τομέα της Robotics, Vision, Language, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του robotic manipulation, Animal (human/non-human) imitation.

Βασίζεται σε Eagle 2. Αυτή είναι η συνηθισμένη διαδικασία παραγωγής ενός εξειδικευμένου μοντέλου.

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 nvidia.

Τι αποφασίζει την ταχύτητα

Η διάμεση τιμή είναι γύρω από 43.4 δεκάδες ανά δευτερόλεπτο 787 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.

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.

Τι χρειάστηκε για την κατασκευή του

Η εκπαίδευση απαιτούσε έναν υπολογιστικό προϋπολογισμό περίπου 7.1 × 10²² FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA H100 SXM5 80GB. Αυτή η τιμή μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν έχει σχέση με το πόσο γρήγορα απαντά.

Βήμα προς βήμα

Πώς να επιλέξετε μια GPU για GR00T N1 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.

01

Αρχίστε από τη στήλη μνήμης

Κάθε κάρτα εδώ έχει ελεγχθεί σε σχέση με GR00T N1 2B, χρειάζεστε γύρω 3.0 GB σε συμπίεση ενός Q8_0. Αυτή η τιμή, όχι η κύρια απόδοση μιας κάρτας, είναι αυτή που αποφασίζει αν θα τρέξει.
02

Ταιριάξτε το πλαίσιο με την πραγματική σας χρήση

Ρυθμίστε το πλαίσιο σε αυτό που θα χρησιμοποιήσετε πραγματικά. Η μνήμη αυξάνεται με την συνομιλία, και είναι ο συνηθισμένος λόγος που μια κάρτα που φαινόταν εντάξει σταματά να ταιριάζει. GR00T N1 2B.
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 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.
04

Ταξινόμηση κατά ταχύτητα

Η κατάταξη κατά τους αριθμούς ανά δευτερόλεπτο ακολουθεί την εύρος μνήμης αντί για τον αριθμό πυρήνων, για GR00T N1 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 1,547 τοκ/σ.
05

Διαβάστε την τελευταίο στήλη εφαρμογής

Μια σφιχτή εφαρμογή τρέχει, αλλά δεν αφήνει τίποτα ελεύθερο για μια μεγαλύτερη συζήτηση, στην περίπτωση του GR00T N1 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.
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 GR00T N1 2B.

Απαντήσεις

GR00T N1 2B — κοινές ερωτήσεις

GR00T N1 2B— πόσες παραμέτρους έχει;

Έχει αριθμό παραμέτρων 2.2B. "Specifically, our publicly released GR00T-N1-2B model has 2.2B parameters in total, with 1.34B in the VLM." https://huggingface.co/nvidia/GR00T-N1-2B 2.19e9 parameters, bf16, 4.38 GB. 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.

GR00T N1 2B— ποιος το δημιούργησε;

Δημοσιεύθηκε από NVIDIA, βασισμένο σε United States of America, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.

GR00T N1 2B— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύθηκε σε March 2025.

GR00T N1 2B— για τί χρησιμοποιείται;

Λειτουργεί στον τομέα της Robotics, Vision, Language, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του robotic manipulation, Animal (human/non-human) imitation. Τα Μοντέλα συχνά φέρουν περισσότερα από ένα από το καθένα, και οι ετικέτες περιγράφουν τον σκοπό παρά τους περιορισμούς ικανότητας.

GR00T N1 2B— πού μπορώ να το κατεβάσω;

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

GR00T N1 2B— πόσο υπολογιστική ισχύς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευσή του;

Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 7.1 × 10²² FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA H100 SXM5 80GB. Αυτό μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν λέει τίποτα για το πόσο γρήγορα απαντά μόλις εκπαιδευτεί — η ταχύτητα συμπερασμάτων προέρχεται από τον δίαυλο μνήμης, όχι από τον προϋπολογισμό εκπαίδευσης.

GR00T N1 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.

GR00T N1 2B— 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: 818. Έτσι, μια δεύτερη κάρτα σπάνια είναι η απάντηση εδώ.

GR00T N1 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.

GR00T N1 2B— πόσο ακριβείς είναι αυτές οι εκτιμήσεις ταχύτητας;

Υπολογίζονται από προδιαγραφές και όχι μετρήσεις, και κάθε μία φέρει μια γκάμα. Ένα παράδειγμα: 928–2,475 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.

GR00T N1 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 3.0 GB, και παράγει περίπου 16.8 δεκάρια ανά δευτερόλεπτο. Ο αριθμός των καρτών που είναι ικανές να το εκτελέσουν συνολικά: 818.

GR00T N1 2B— πώς γρήγορα είναι σε μια GPU;

Εξαρτάται από την ΚΑΡΤΑ. Ο πιο γρήγορος υπολογισμός που κάνουμε είναι B200, γύρω από 1,547 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: 787.

GR00T N1 2B— πόσο VRAM χρειάζεται;

Χρειάζεται περίπου 3.0 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.

GR00T N1 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 3.0 GB και παράγοντας περίπου 288 εγγραφές ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι άνετη.

GR00T N1 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 3.0 GB και παράγοντας περίπου 176 εγγραφές ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι άνετη.

GR00T N1 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 3.0 GB και παράγοντας περίπου 219 εγγραφές ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι άνετη.

GR00T N1 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 3.0 GB και παράγοντας περίπου 259 εγγραφές ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι άνετη.

GR00T N1 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.

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