BiomedGPT (182M) calculadora TPS

Abre pesos Lehigh University,University of Georgia,Samsung Research America,Harvard Medical School,University of Pennsylvania 182M parámetros May 2023

Cada tarjeta a continuación se evalúa en función de este modelo en la longitud de contexto y calidad mínima que elijas. La velocidad es una estimación para una sola solicitud, calculada a partir del ancho de banda de memoria de la tarjeta y el tamaño del modelo una vez comprimido..

Calculado para este modelo

818 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 203 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

18,617 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? BiomedGPT (182M)?

Establecer las entradas, leer la respuesta

Longitud del contexto tokens

Una conversación más larga necesita más VRAM, lo que puede expulsar este modelo de tarjetas más pequeñas..

Calidad mínima

Oculta tarjetas que solo se ajustarían al modelo comprimiéndolo por debajo de este punto..

Buscar tarjetas

Memoria de la tarjeta

También muestra tarjetas que no pueden ejecutarlo.

818 las tarjetas coinciden

Calculando

					Necesita	Cuantización	Ajustar
18,617 tok/s 11,170–29,787 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	0.9 GB	Q8_0	Cómodo
18,617 tok/s 11,170–29,787 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	0.9 GB	Q8_0	Cómodo
14,866 tok/s 8,920–23,785 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.9 GB	Q8_0	Cómodo
14,866 tok/s 8,920–23,785 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.9 GB	Q8_0	Cómodo
11,889 tok/s 7,133–19,023 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	0.9 GB	Q8_0	Cómodo
11,379 tok/s 6,828–18,207 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.9 GB	Q8_0	Cómodo
11,379 tok/s 6,828–18,207 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.9 GB	Q8_0	Cómodo
10,891 tok/s 6,534–17,425 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	0.9 GB	Q8_0	Cómodo
9,666 tok/s 5,799–15,465 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.9 GB	Q8_0	Cómodo
9,666 tok/s 5,799–15,465 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.9 GB	Q8_0	Cómodo
9,666 tok/s 5,799–15,465 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.9 GB	Q8_0	Cómodo
9,169 tok/s 5,501–14,670 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	0.9 GB	Q8_0	Cómodo
7,819 tok/s 4,691–12,510 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.9 GB	Q8_0	Cómodo
7,819 tok/s 4,691–12,510 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	0.9 GB	Q8_0	Cómodo
7,819 tok/s 4,691–12,510 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.9 GB	Q8_0	Cómodo
7,819 tok/s 4,691–12,510 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.9 GB	Q8_0	Cómodo
7,819 tok/s 4,691–12,510 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.9 GB	Q8_0	Cómodo
5,954 tok/s 3,572–9,526 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.9 GB	Q8_0	Cómodo
5,954 tok/s 3,572–9,526 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.9 GB	Q8_0	Cómodo
4,961 tok/s 2,977–7,938 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	0.9 GB	Q8_0	Cómodo
4,855 tok/s 2,913–7,769 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	0.9 GB	Q8_0	Cómodo
4,747 tok/s 2,848–7,596 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	0.9 GB	Q8_0	Cómodo
4,747 tok/s 2,848–7,596 · baja confianza	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	0.9 GB	Q8_0	Cómodo
4,747 tok/s 2,848–7,596 · baja confianza	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	0.9 GB	Q8_0	Cómodo
4,747 tok/s 2,848–7,596 · baja confianza	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	0.9 GB	Q8_0	Cómodo

Las velocidades son estimaciones para una sola solicitud — una conversación a la vez — calculadas a partir del ancho de banda de memoria, el tamaño del modelo y la cuantificación. El rendimiento real varía con el tiempo de inferencia y su versión. Las cifras publicadas por los proveedores de hardware miden muchas solicitudes simultáneas y son mucho más altas..

En registro

especificación completa

Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..

Origen

Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.

Organización: Lehigh University,University of Georgia,Samsung Research America,Harvard Medical School,University of Pennsylvania
Tipo de Organización: Academia,Academia,Industry,Academia,Academia
País: United States of America
Publicado: 23 May 2023
Autores: Kai Zhang, Rong Zhou, Eashan Adhikarla, Zhiling Yan, Yixin Liu, Jun Yu, Zhengliang Liu, Xun Chen, Brian D. Davison, Hui Ren, Jing Huang, Chen Chen, Yuyin Zhou, Sunyang Fu, Wei Liu, Tianming Liu, Xiang Li, Yong Chen, Lifang He, James Zou, Quanzheng Li, Hongfang Liu, Lichao Sun

Lo que hace

Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.

Dominio: Language, Vision, Medicine
Tarea: Visual question answering, Medical diagnosis, Image captioning, Image classification, Text summarization, Language modeling/generation, Mortality prediction

Tamaño

Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.

parámetros: 182M
Datos de entrenamiento: 578,699,057 tokens

La ejecución de entrenamiento

Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.

Hardware de entrenamiento: NVIDIA RTX A5000
Chips utilizados: 10
Consumo de energía: 4.6 kW

Disponibilidad

Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.

Pesos: Open — downloadable
Acceso al modelo: Open weights (unrestricted)
Código de entrenamiento: Open source

Cómo está clasificado

Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.

Confianza de registro: Confident

Fuentes

De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.

Referencia: BiomedGPT: A Generalist Vision-Language Foundation Model for Diverse Biomedical Tasks
Última actualización: 11 February 2026

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan BiomedGPT (182M)

Clasificado por tokens estimados por segundo, la tarjeta más nueva primero donde las velocidades están empatadas. Debido a que la generación está limitada por el ancho de banda de memoria, este orden sigue el ancho de banda en lugar de cualquier referencia de juego..

Las GPUs más pequeñas que aún funcionan BiomedGPT (182M)

La ruta más barata para entrar, por capacidad de memoria. Un ajuste apretado ejecuta el modelo pero no deja nada de sobra para una conversación más larga..

Qué significan los números

Requisitos de hardware en la práctica

Mínima tarjeta

Tesla C1080

Memoria necesaria

0.9 GB

Más rápido

18,617 tok/s

BiomedGPT (182M) llega a un recuento de parámetros de 182M. Eso es lo suficientemente pequeño como para que el hardware rara vez sea el obstáculo, incluso en tarjetas de varios años. El número de tarjetas que rastreamos que pueden ejecutarlo: 818.

El punto de entrada es Tesla C1080, con una capacidad de memoria de 4 GB, ejecutándolo a una compresión de Q8_0 y produciendo alrededor 203 tokens por segundo

Lo más rápido que calculamos para ello es B200, generando aproximadamente 18,617 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

De dónde vino

BiomedGPT (182M) fue publicado por Lehigh University,University of Georgia,Samsung Research America,Harvard Medical School,University of Pennsylvania, en el país registrado como United States of America, durante May 2023. La organización editora está clasificada como academia,Academia,Industry,Academia,Academia.

Funciona en el dominio de Language, Vision, Medicine, y se registra como realizando la tarea de visual question answering, Medical diagnosis, Image captioning, Image classification, Text summarization, Language modeling/generation, Mortality prediction.

Los PESOS están publicados, por lo que se puede descargar y ejecutar en su propio HARDWARE indefinidamente, SIN CONEXIÓN, sin cuenta adjunta.

Entendiendo las velocidades

La mitad de las tarjetas que lo sostienen gestionan más de 522.8 tokens por segundo. Produciendo texto más rápido de lo que la mayoría de las personas lo leen. 818 de ellos.

Cada peso participa en cada token aquí, por lo que el ancho de banda es la historia completa: el ranking a continuación es efectivamente un ranking de rendimiento de memoria.

Sin el diseño de atención en nuestro archivo, la columna de memoria es una aproximación. Es lo suficientemente cercana como para elegir hardware, y menos confiable en contexto largo.

Qué se necesitó para construirlo

El entrenamiento consumió un corpus de alrededor de 578,699,057 tokens de texto

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para BiomedGPT (182M)

La tabla de arriba ya ha evaluado cada tarjeta para la que tenemos especificaciones en contra de este modelo. Llegar a tu respuesta toma seis pasos..

01

Lee la cifra de MEMORIA primero

La tabla enumera cada tarjeta capaz de contener BiomedGPT (182M), necesitando alrededor 0.9 GB a una compresión de Q8_0. La capacidad es la puerta: una tarjeta o la sostiene o no la sostiene.
02

Establece la longitud de contexto en la que trabajarás.

Las conversaciones más largas consumen memoria además de lo que los pesos necesitan. Mueve el control deslizante a tu longitud de trabajo real antes de confiar en cualquier fila para BiomedGPT (182M).
03

Elige cuán lejos lo comprimirás.

La columna de cuantización varía por tarjeta, porque una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa., alcanzando una compresión de Q8_0 en la tarjeta más pequeña que cabe. Establecer una calidad mínima elimina las tarjetas que solo la manejan apretando más de lo que desearías, y mantiene la comparación en un nivel.
04

Ordenar por velocidad

El ranking por tokens por segundo sigue el ancho de banda de memoria en lugar de los recuentos de núcleos, para BiomedGPT (182M). No se ajustará a un pedido de gaming, porque la generación está limitada por el ancho de banda de memoria. La tarjeta que encabeza la lista es B200, en 18,617 tok/s
05

Lee la columna de ajuste al final

Tight significa que se carga y funciona sin espacio para aumentar el contexto más tarde, en el caso de BiomedGPT (182M). Cómodo significa que puedes aumentar el contexto más adelante. Esa diferencia importa más que unos pocos tokens por segundo, así que compra por cómodo si esperas hacerlo.
06

Abre la tarjeta que has elegido.

Cada nombre de tarjeta enlaza a su propia página, que ejecuta el mismo cálculo en todo el catálogo del modelo. Una tarjeta generalmente se compra para más de un modelo, por lo que vale la pena echar un vistazo antes de comprar para BiomedGPT (182M).

Respuestas

BiomedGPT (182M) — preguntas comunes

BiomedGPT (182M)— ¿Dónde puedo descargarlo?

Los pesos están publicados, aunque no tenemos un enlace de repositorio para ello. Este sitio calcula los requisitos de hardware en lugar de alojar archivos de modelo.

BiomedGPT (182M)— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?

Se puede dividir entre la tarjeta y la memoria del sistema, pero se genera muy lentamente de esa manera. Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

BiomedGPT (182M)— ¿Correrían dos GPUS más rápido?

Una segunda tarjeta duplica aproximadamente la memoria disponible, pero no la tasa de generación. El número ya capaz de ejecutarlo solo: 818. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

BiomedGPT (182M)— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa. El número de niveles de compresión utilizados en las tarjetas que la ejecutan: 1. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

BiomedGPT (182M)— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?

Estas son estimaciones con barras de error reales, y cualquiera de ellas podría razonablemente situarse en cualquier parte de su rango publicado dependiendo del runtime que utilices. El resultado más rápido aquí: 11,170–29,787 tok/s en B200. El mismo modelo y tarjeta varían entre el treinta y el cincuenta por ciento dependiendo del software de inferencia y su versión.

BiomedGPT (182M)— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es Tesla C1080, con una capacidad de memoria de 4 GB. Funciona el modelo a una compresión de Q8_0 usando alrededor 0.9 GB, y produce aproximadamente 203 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 818.

BiomedGPT (182M)— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 18,617 tokens por segundo; el más lento que aún lo ejecuta consigue considerablemente menos. La velocidad de lectura es de alrededor de diez tokens por segundo, y el número de cards que logran eso: 818.

BiomedGPT (182M)— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 0.9 GB a una compresión de Q8_0, cuál es la tarjeta más pequeña que lo ejecuta. Menos compresión necesita más: las cifras en la columna de memoria anterior se recalculan para cada tarjeta, porque cada una sostiene la versión menos comprimida que puede.

BiomedGPT (182M)— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 8 GB?

Sí. La tarjeta CMP 170HX 8 GB, sosteniendo 8 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 0.9 GB y generando aproximadamente 3,467 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

BiomedGPT (182M)— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 12 GB?

Sí. La tarjeta GeForce RTX 3080 Ti, sosteniendo 12 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 0.9 GB y generando aproximadamente 2,123 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

BiomedGPT (182M)— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 16 GB?

Sí. La tarjeta Tesla V100 SXM2 16 GB, sosteniendo 16 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 0.9 GB y generando aproximadamente 2,630 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

BiomedGPT (182M)— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 24 GB?

Sí. La tarjeta GeForce RTX 5090 D V2, sosteniendo 24 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 0.9 GB y generando aproximadamente 3,118 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

BiomedGPT (182M)— ¿Es de código abierto?

Sus pesos están publicados, por lo que se pueden descargar y ejecutar en su propio hardware. Tenga en cuenta que OPEN WEIGHTS no es lo mismo que OPEN SOURCE en el sentido completo: no dice nada sobre los datos de entrenamiento, el código de entrenamiento o los términos comerciales adjuntos.

BiomedGPT (182M)— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 182M. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.

BiomedGPT (182M)— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Lehigh University,University of Georgia,Samsung Research America,Harvard Medical School,University of Pennsylvania, basado en United States of America, una organización categorizada como academia,Academia,Industry,Academia,Academia.

BiomedGPT (182M)— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en May 2023. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.

BiomedGPT (182M)— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, Vision, Medicine, y se registra como manejando la tarea de visual question answering, Medical diagnosis, Image captioning, Image classification, Text summarization, Language modeling/generation, Mortality prediction. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 11 February 2026

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