Stable Diffusion 3.5 Medium 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
Tesla C1080
4 GB · Q8_0 · 14.8 tok/s
Ταχύτερη κάρτα
B200
1,355 tok/s · 180 GB
Ποιες GPU μπορούν να τρέξουν Stable Diffusion 3.5 Medium?
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 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
1,355
tok/s
813–2,168 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 3.4 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
1,355
tok/s
813–2,168 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 3.4 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
1,082
tok/s
649–1,732 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 3.4 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
1,082
tok/s
649–1,732 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 3.4 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
866
tok/s
519–1,385 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 3.4 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
828
tok/s
497–1,325 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 3.4 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
828
tok/s
497–1,325 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 3.4 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
793
tok/s
476–1,269 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 3.4 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
704
tok/s
422–1,126 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 3.4 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
704
tok/s
422–1,126 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 3.4 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
704
tok/s
422–1,126 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 3.4 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
667
tok/s
400–1,068 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 3.4 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
569
tok/s
342–911 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.4 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
569
tok/s
342–911 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 3.4 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
569
tok/s
342–911 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.4 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
569
tok/s
342–911 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.4 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
569
tok/s
342–911 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.4 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
433
tok/s
260–693 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 3.4 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
433
tok/s
260–693 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 3.4 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
361
tok/s
217–578 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 3.4 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
353
tok/s
212–566 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 3.4 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
346
tok/s
207–553 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 3.4 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
346
tok/s
207–553 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 3.4 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
346
tok/s
207–553 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
A800 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Aug 2022 | 3.4 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
346
tok/s
207–553 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 CNX NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Mar 2023 | 3.4 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
- Stability AI
- Τύπος οργανισμού
- Industry
- Χώρα
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Δημοσιευμένο
- 29 October 2024
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, Text-to-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
- 2.5B
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- tokens
2.5B
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 (restricted use)
- Κωδικός εκπαίδευσης
- Unreleased
- Αγκαλιάζοντας το Πρόσωπο
- stabilityai
Stability AI Community License: Free for research, non-commercial, and commercial use for organisations or individuals with less than $1M annual revenue. You only need a paid Enterprise license if your yearly revenues exceed USD$1M and you use Stability AI models in commercial products or services. https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-3.5-medium MIT license https://github.com/Stability-AI/sd3.5
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Πιθανώς πάνω από 10²³ FLOP
- Yes
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Confident
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- Introducing Stable Diffusion 3.5
- Τελευταία ενημέρωση
- 28 November 2025
Οι ακραίοι
Οι δέκα ταχύτερες GPUs που τρέχουν Stable Diffusion 3.5 Medium
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 1,355 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 1,355 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 1,082 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 1,082 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 866 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 828 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 828 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 793 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 704 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 704 tok/s
Οι μικρότερες GPUs που ακόμη λειτουργούν Stable Diffusion 3.5 Medium
Η φθηνότερη διαδρομή, κατά χωρητικότητα μνήμης. Μια σφιχτή εφαρμογή τρέχει το μοντέλο αλλά δεν αφήνει τίποτα επιπλέον για μια μεγαλύτερη συνομιλία..
- 01 GeForce RTX 4010 4 GB · Χρειάζεται 3.4 GB · Q8_0 · Στενά 16.3 tok/s
- 02 RTX A400 4 GB · Χρειάζεται 3.4 GB · Q8_0 · Στενά 16.3 tok/s
- 03 RTX 500 Mobile Ada Generation 4 GB · Χρειάζεται 3.4 GB · Q8_0 · Στενά 21.7 tok/s
- 04 GeForce RTX 3050 A Mobile 4 GB · Χρειάζεται 3.4 GB · Q8_0 · Στενά 32.5 tok/s
- 05 Jetson Orin Nano 4 GB 4 GB · Χρειάζεται 3.4 GB · Q8_0 · Στενά 5.8 tok/s
- 06 Radeon RX 6450M 4 GB · Χρειάζεται 3.4 GB · Q8_0 · Στενά 16.9 tok/s
- 07 Radeon RX 6550M 4 GB · Χρειάζεται 3.4 GB · Q8_0 · Στενά 19.0 tok/s
- 08 Radeon RX 6550S 4 GB · Χρειάζεται 3.4 GB · Q8_0 · Στενά 16.9 tok/s
- 09 Arc A310 4 GB · Χρειάζεται 3.4 GB · Q8_0 · Στενά 13.7 tok/s
- 10 Arc Pro A30M 4 GB · Χρειάζεται 3.4 GB · Q8_0 · Στενά 14.1 tok/s
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Τι χρειάζεται για να τρέξει αυτό το μοντέλο
Ελάχιστη κάρτα
Tesla C1080
Μνήμη που απαιτείται
3.4 GB
Ταχύτερος
1,355 tok/s
Stable Diffusion 3.5 Medium φτάνει σε αριθμό παραμέτρων του 2.5B. 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: 818.
Η μικρότερη κάρτα που το κρατάει είναι Tesla C1080, με χωρητικότητα μνήμης 4 GB, τρέχοντας το σε μια συμπίεση του Q8_0 και παράγοντας περίπου 14.8 tokens ανά δευτερόλεπτο
Κορυφαία κατηγορία είναι B200, γεννά προσεγγιστικά 1,355 tokens ανά δευτερόλεπτο με βάση τη μνήμη bandwidth ενός 8,000 GB/s.
Τι είναι αυτό το μοντέλο
Stable Diffusion 3.5 Medium δημοσιεύθηκε από Stability AI, στην χώρα καταγεγραμμένη ως United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, κατά τη διάρκεια October 2024. Προέρχεται από έναν οργανισμό που κατατάσσεται ως industry.
Λειτουργεί στον τομέα της Image generation, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του image generation, Text-to-image.
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 stabilityai.
Τι αποφασίζει την ταχύτητα
Η διάμεση τιμή είναι γύρω από 38.1 δεδομένα ανά δευτερόλεπτο 783 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.
Βήμα προς βήμα
Πώς να επιλέξετε μια GPU για Stable Diffusion 3.5 Medium
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 Stable Diffusion 3.5 Medium, χρειάζεστε γύρω 3.4 GB σε συμπίεση ενός Q8_0. Η Χωρητικότητα είναι η πύλη — μια κάρτα είτε την κρατά είτε δεν την κρατά.
-
02
Ρύθμισε το context length που θα εργαστείς.
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 Stable Diffusion 3.5 Medium.
-
03
Ορίστε ένα ποιοτικό κατώφλι
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
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 Stable Diffusion 3.5 Medium. 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 1,355 τοκ/σ.
-
05
Κοίτα τον χώρο, όχι μόνο την εφαρμογή
Το "Tight" σημαίνει ότι φορτώνει και λειτουργεί χωρίς περιθώριο να αυξηθεί το context αργότερα, στην περίπτωση του Stable Diffusion 3.5 Medium. 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 Stable Diffusion 3.5 Medium.
Απαντήσεις
Stable Diffusion 3.5 Medium — κοινές ερωτήσεις
Stable Diffusion 3.5 Medium— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 2.5B. 2.5B. 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.
Stable Diffusion 3.5 Medium— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από Stability AI, βασισμένο σε United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.
Stable Diffusion 3.5 Medium— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε October 2024. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.
Stable Diffusion 3.5 Medium— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Image generation, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του image generation, Text-to-image. Τα Μοντέλα συχνά φέρουν περισσότερα από ένα από το καθένα, και οι ετικέτες περιγράφουν τον σκοπό παρά τους περιορισμούς ικανότητας.
Stable Diffusion 3.5 Medium— πού μπορώ να το κατεβάσω;
Τα βάρη του είναι δημοσιευμένα στο Hugging Face, υπό την οργάνωση stabilityai. Δεν φιλοξενούμε αρχεία μοντέλων — αυτός ο ιστότοπος υπολογίζει ποιο υλικό απαιτείται για να τα εκτελέσετε.
Stable Diffusion 3.5 Medium— μπορώ να το τρέξω αν δεν χωράει στην GPU μου;
Μόνο μέσω της εκφόρτωσης, η οποία είναι συνήθως μια ψευδής οικονομία: το μέρος που κρατιέται στη μνήμη του συστήματος τραβάει όλο το πράγμα κάτω. Κάθε αριθμός εδώ υποθέτει ότι ολόκληρο το μοντέλο είναι εγκατεστημένο στην κάρτα.
Stable Diffusion 3.5 Medium— 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.
Stable Diffusion 3.5 Medium— 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.
Stable Diffusion 3.5 Medium— πόσο ακριβείς είναι αυτές οι εκτιμήσεις ταχύτητας;
Υπολογίζονται από προδιαγραφές και όχι μετρήσεις, και κάθε μία φέρει μια γκάμα. Ένα παράδειγμα: 813–2,168 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.
Stable Diffusion 3.5 Medium— 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 3.4 GB, και παράγει περίπου 14.8 δεκάρια ανά δευτερόλεπτο. Ο αριθμός των καρτών που είναι ικανές να το εκτελέσουν συνολικά: 818.
Stable Diffusion 3.5 Medium— πώς γρήγορα είναι σε μια GPU;
Εξαρτάται από την ΚΑΡΤΑ. Ο πιο γρήγορος υπολογισμός που κάνουμε είναι B200, γύρω από 1,355 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: 783.
Stable Diffusion 3.5 Medium— πόσο VRAM χρειάζεται;
Χρειάζεται περίπου 3.4 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.
Stable Diffusion 3.5 Medium— 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 3.4 GB και παράγοντας περίπου 252 εγγραφές ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι άνετη.
Stable Diffusion 3.5 Medium— 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 3.4 GB και παράγοντας περίπου 155 εγγραφές ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι άνετη.
Stable Diffusion 3.5 Medium— 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 3.4 GB και παράγοντας περίπου 191 εγγραφές ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι άνετη.
Stable Diffusion 3.5 Medium— 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 3.4 GB και παράγοντας περίπου 227 εγγραφές ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι άνετη.
Stable Diffusion 3.5 Medium— 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.
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.