Whisper v2 calculadora TPS

Abre pesos OpenAI 1.6B parámetros December 2022

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 · 23.8 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

2,186 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Whisper v2?

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
2,186 tok/s 1,312–3,498 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	2.4 GB	Q8_0	Cómodo
2,186 tok/s 1,312–3,498 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	2.4 GB	Q8_0	Cómodo
1,746 tok/s 1,047–2,793 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	2.4 GB	Q8_0	Cómodo
1,746 tok/s 1,047–2,793 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	2.4 GB	Q8_0	Cómodo
1,396 tok/s 838–2,234 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	2.4 GB	Q8_0	Cómodo
1,336 tok/s 802–2,138 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	2.4 GB	Q8_0	Cómodo
1,336 tok/s 802–2,138 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	2.4 GB	Q8_0	Cómodo
1,279 tok/s 767–2,046 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	2.4 GB	Q8_0	Cómodo
1,135 tok/s 681–1,816 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.4 GB	Q8_0	Cómodo
1,135 tok/s 681–1,816 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.4 GB	Q8_0	Cómodo
1,135 tok/s 681–1,816 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.4 GB	Q8_0	Cómodo
1,077 tok/s 646–1,723 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	2.4 GB	Q8_0	Cómodo
918 tok/s 551–1,469 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.4 GB	Q8_0	Cómodo
918 tok/s 551–1,469 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	2.4 GB	Q8_0	Cómodo
918 tok/s 551–1,469 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.4 GB	Q8_0	Cómodo
918 tok/s 551–1,469 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.4 GB	Q8_0	Cómodo
918 tok/s 551–1,469 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.4 GB	Q8_0	Cómodo
699 tok/s 419–1,119 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	2.4 GB	Q8_0	Cómodo
699 tok/s 419–1,119 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	2.4 GB	Q8_0	Cómodo
583 tok/s 350–932 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	2.4 GB	Q8_0	Cómodo
570 tok/s 342–912 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	2.4 GB	Q8_0	Cómodo
557 tok/s 334–892 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	2.4 GB	Q8_0	Cómodo
557 tok/s 334–892 · baja confianza	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	2.4 GB	Q8_0	Cómodo
557 tok/s 334–892 · baja confianza	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	2.4 GB	Q8_0	Cómodo
557 tok/s 334–892 · baja confianza	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	2.4 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: OpenAI
Tipo de Organización: Industry
País: United States of America
Publicado: 5 December 2022
Autores: Alec Radford, Jong Wook Kim, Tao Xu, Greg Brockman, Christine McLeavey, Ilya Sutskever

Lo que hace

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

Dominio: Speech
Tarea: Speech recognition (ASR)
Enfoque: Self-supervised learning

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: 1.6B
Datos de entrenamiento: 12,403,200,000 tokens
Épocas: 7.5
Tamaño de lote: 1,024

Cómputo de entrenamiento

La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.

Cómputo de entrenamiento: 1.1 × 10²³ FLOP
Cómo se estableció: Comparison with other models

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: Unreleased

Cómo está clasificado

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

Probablemente por encima de 10²³ FLOP: Yes
Confianza de registro: Likely
Citas: 7,066

Fuentes

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

Referencia: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision
Última actualización: 25 May 2026

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan Whisper v2

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 Whisper v2

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

Lo que se necesita para ejecutar este modelo

Mínima tarjeta

Tesla C1080

Memoria necesaria

2.4 GB

Más rápido

2,186 tok/s

Whisper v2 llega a un recuento de parámetros de 1.6B. 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.

La tarjeta más pequeña que lo sostiene es Tesla C1080, con una capacidad de memoria de 4 GB, ejecutándolo a una compresión de Q8_0 y produciendo alrededor 23.8 tokens por segundo

En el otro extremo se encuentra B200, generando aproximadamente 2,186 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Acerca de este modelo

Whisper v2 fue publicado por OpenAI, en el país registrado como United States of America, durante December 2022. La organización editora está clasificada como industry.

Funciona en el dominio de Speech, y se registra como realizando la tarea de speech recognition (ASR).

Debido a que sus pesos fueron liberados, nada sobre ejecutar el modelo depende de un proveedor que permanezca disponible — es tuyo una vez descargado.

Qué tan rápido corre, y por qué

La mitad de las tarjetas que lo sostienen gestionan más de 61.4 tokens por segundo. Excediendo velocidad de lectura directamente: 796 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.

La memoria aquí se estima a partir del tamaño en lugar de calcularse a partir de la arquitectura, que no se registra para este modelo — los números son indicativos en lugar de exactos.

Qué se necesitó para construirlo

Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 1.1 × 10²³ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.

El entrenamiento consumió un corpus de alrededor de 12,403,200,000 tokens de texto

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para Whisper v2

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

Comienza desde la columna de memoria

Empieza desde lo que realmente necesita, que es el requerimiento de Whisper v2, necesitando alrededor 2.4 GB a una compresión de Q8_0. Ninguna cantidad de potencia de procesamiento compensa una CARD que no puede sostenerla.
02

Establece la longitud de contexto en la que trabajarás.

Establece el contexto a lo que realmente usarás. La caché crece con la conversación, y es la razón habitual por la que una card que parecía bien deja de fit. Whisper v2.
03

Establecer un umbral de calidad

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

Compara tokens por segundo, no especificaciones

El ranking por tokens por segundo sigue el ancho de banda de memoria en lugar de los recuentos de núcleos, para Whisper v2. 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 2,186 tok/s
05

Mira el margen, no solo la compatibilidad.

La columna de ajuste separa las TARJETAS que apenas lo gestionan de aquellas con espacio de sobra, en el caso de Whisper v2. 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

Mira qué más ejecuta esa tarjeta

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 Whisper v2.

Respuestas

Whisper v2 — preguntas comunes

Whisper v2— ¿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.

Whisper v2— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 1.6B. 1550M. 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.

Whisper v2— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por OpenAI, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.

Whisper v2— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en December 2022. 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.

Whisper v2— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Speech, y se registra como manejando la tarea de speech recognition (ASR). Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.

Whisper v2— ¿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.

Whisper v2— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 1.1 × 10²³ FLOP. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.

Whisper v2— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?

Solo al descargar, lo cual suele ser una falsa economía: la parte mantenida en la memoria del sistema arrastra todo. Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

Whisper v2— ¿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.

Whisper v2— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Cada tarjeta se muestra ejecutando la copia menos comprimida que puede contener. El número de niveles de compresión distintos entre las tarjetas que lo soportan: 1. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

Whisper v2— ¿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: 1,312–3,498 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.

Whisper v2— ¿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 2.4 GB, y produce aproximadamente 23.8 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 818.

Whisper v2— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 2,186 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: 796.

Whisper v2— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 2.4 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.

Whisper v2— ¿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 2.4 GB y generando aproximadamente 407 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Whisper v2— ¿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 2.4 GB y generando aproximadamente 249 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Whisper v2— ¿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 2.4 GB y generando aproximadamente 309 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Whisper v2— ¿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 2.4 GB y generando aproximadamente 366 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 25 May 2026

La otra dirección

¿Mirándolo desde el otro lado?

Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.

Todos los modelos de IA