Stable Diffusion 3 Medium TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Stability AI 2.5B Paraméterek June 2024

Minden kártyát az alábbiak szerint értékelünk e modell alapján a választott kontextus hossza és minimális minőség szerint. A sebesség egy becslés egyetlen kérésre, amelyet a kártya memória sávszélessége és a modell mérete alapján számítunk ki, miután tömörítettük..

Kiszámítva ehhez a MODElhez

818 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 14.8 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

1,355 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Stable Diffusion 3 Medium?

Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ

Kontekthossz tokenek

Egy hosszabb beszélgetés több memóriaigényt támaszt, ami kiszoríthatja ezt a modellt a kisebb kártyákról..

Minimum minőség

Elrejti azokat a GPU-kártyákat, amelyek csak a modellbe illeszkednének a compressziójuk ezen pont alá..

Kártyák keresése

Kártya memória

Olyan kártyákat is mutasson, amelyek nem tudják futtatni.

818 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
1,355 tok/s 813–2,168 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	3.4 GB	Q8_0	Kényelmes
1,355 tok/s 813–2,168 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	3.4 GB	Q8_0	Kényelmes
1,082 tok/s 649–1,732 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.4 GB	Q8_0	Kényelmes
1,082 tok/s 649–1,732 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.4 GB	Q8_0	Kényelmes
866 tok/s 519–1,385 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	3.4 GB	Q8_0	Kényelmes
828 tok/s 497–1,325 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.4 GB	Q8_0	Kényelmes
828 tok/s 497–1,325 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.4 GB	Q8_0	Kényelmes
793 tok/s 476–1,269 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	3.4 GB	Q8_0	Kényelmes
704 tok/s 422–1,126 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.4 GB	Q8_0	Kényelmes
704 tok/s 422–1,126 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.4 GB	Q8_0	Kényelmes
704 tok/s 422–1,126 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.4 GB	Q8_0	Kényelmes
667 tok/s 400–1,068 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	3.4 GB	Q8_0	Kényelmes
569 tok/s 342–911 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.4 GB	Q8_0	Kényelmes
569 tok/s 342–911 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	3.4 GB	Q8_0	Kényelmes
569 tok/s 342–911 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.4 GB	Q8_0	Kényelmes
569 tok/s 342–911 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.4 GB	Q8_0	Kényelmes
569 tok/s 342–911 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.4 GB	Q8_0	Kényelmes
433 tok/s 260–693 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.4 GB	Q8_0	Kényelmes
433 tok/s 260–693 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.4 GB	Q8_0	Kényelmes
361 tok/s 217–578 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	3.4 GB	Q8_0	Kényelmes
353 tok/s 212–566 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	3.4 GB	Q8_0	Kényelmes
346 tok/s 207–553 · alacsony bizalom	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	3.4 GB	Q8_0	Kényelmes
346 tok/s 207–553 · alacsony bizalom	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	3.4 GB	Q8_0	Kényelmes
346 tok/s 207–553 · alacsony bizalom	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	3.4 GB	Q8_0	Kényelmes
346 tok/s 207–553 · alacsony bizalom	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	3.4 GB	Q8_0	Kényelmes

A sebességek egyetlen kérésre - egy beszélgetés egy időben - vonatkozó becslések, amelyeket a MEMORY BANDWIDTH, a MODEL SIZE és a QUANTISATION alapján számítanak ki. A valós áteresztőképesség változik az INFERENCE RUNTIME és annak verziója szerint. A HARDWARE VENDORS által közzétett számok sok párhuzamos kérést mérnek, és sokkal magasabbak..

Nyilvántartásban

Teljes specifikáció

Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..

Eredet

Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.

Szervezet: Stability AI
Szervezet típusa: Industry
Ország: United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
Közölt: 12 June 2024

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány: Image generation
Feladat: Image generation, Text-to-image

Méret

Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.

Paraméterek: 2.5B
Képzési adatok: tokens

Elérhetőség

Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.

Súlyok: Open — downloadable
Modell hozzáférés: Open weights (restricted use)
Képzés kód: Unreleased
Hugging Face: stabilityai

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Nyilvántartási bizalom: Confident

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: Announcing the Open Release of Stable Diffusion 3 Medium, Our Most Sophisticated Image Generation Model to Date
Utoljára frissítve: 28 November 2025

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Stable Diffusion 3 Medium

A másodpercenkénti becsült tokenek alapján rangsorolva, a legújabb kártyát először, ahol a sebességek azonosak. Mivel a generálás a MEMÓRIA SZÉLESSÉGÉhez van kötve, ez a sorrend a sávszélességet követi, nem pedig bármilyen játékbeli tesztet..

A legkisebb GPU-k, amik még futnak Stable Diffusion 3 Medium

A legolcsóbb út, a memória kapacitás alapján. Egy szoros illeszkedés futtatja a modellt, de semmit sem hagy a hosszabb beszélgetésre..

Mit jelentenek a számok

Ami szükséges a futtatásához

Minimális kártya

Tesla C1080

Szükséges memória

3.4 GB

Leggyorsabb

1,355 tok/s

Stable Diffusion 3 Medium eléri a paraméterek számát 2.5B. Ez elég kicsi ahhoz, hogy a hardver ritkán legyen az akadály, beleértve a több éves kártyákat is. Azoknak a kártyáknak a száma, amelyeket nyomon követünk, és amelyek el tudják futtatni: 818.

A legkevesebb hardver, ami működik, az Tesla C1080, memória kapacitással rendelkezik 4 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q8_0 és körülbelül előállítva 14.8 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb, amit erre számolunk, az B200, nagyjából generálás 1,355 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Háttér

Stable Diffusion 3 Medium ki lett adva által Stability AI, az országban rögzítve mint United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, alatt June 2024. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.

Működik a területen a Image generation, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image generation, Text-to-image.

A nyílt súlyok az okai annak, hogy ez az oldal a kalkulátorban van, és nem csak a katalógusban: ez egy olyan modell, amit valójában meg tudsz tartani. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva stabilityai.

A átbocsátási számadatok olvasása

A kártyák felének, amelyek tartják, több mint 38.1 másodpercenkénti tokenek. Jogosultsági olvasási sebesség: 783 tőlük

Ez egy sűrű modell, így minden paramétert minden előállított tokenhez elolvasnak. Ez szinte pontosan nyomon követi a memória-sávszélességet — egy kártya, amelynek kétszer akkora a sávszélessége, körülbelül kétszer olyan gyorsan generál.

A belső architektúrája nincs nyilvántartásban, így a memória a paraméterek száma alapján van megbecsülve és ennek megfelelően van megjelölve. Várhatóan a tényleges érték eltér, különösen hosszú CONTEXT LENGTH esetén.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a Stable Diffusion 3 Medium

A fenti táblázat már értékelte az összes kártyát, amelynek specifikációi elérhetők ennek a modellen. A válaszod megszerzése hat lépést igényel..

01

Olvasd el a MEMORY adatokat először.

Minden kártyát itt leellenőriztünk a következőkkel szemben Stable Diffusion 3 Medium, körülbelül szükséges 3.4 GB a tömörítésnél Q8_0. A kapacitás a kapu — egy kártya vagy tartalmazza, vagy nem.
02

Döntsön arról, hogy mennyi ideig tartanak a beszélgetései.

A beszélgetés is elfoglalja a VRAM-ot, és ahogy halad, nő. Állítsa be a csúszkát a várt hosszúságra, mert hosszú kontextusnál egy kártya, amely könnyen kezeli a rövid kérdéseket, lemaradhat. Stable Diffusion 3 Medium.
03

Állítsa be a minőségi minimumot

A tömörítés az, ami lehetővé teszi, hogy egy modell kisebb kártyákra illeszkedjen, bizonyos költséggel a pontosság terén., elérni egy tömörítést a Q8_0 a legkisebb kártyán, ami elfér. A minimális minőség beállítása eldobja azokat a kártyákat, amelyek csak úgy tudják kezelni, hogy tovább szorítanak, mint amit szeretnél, és egy szinten tartja az összehasonlítást.
04

Rangsoroljon átbocsátás alapján, nem pedig specifikációs lap szerint.

A sebességsorrend lényegében egy sorrend a MEMÓRIA-SÁV szerint, a Stable Diffusion 3 Medium. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 1,355 tok/s
05

Olvasd el az illeszkedés oszlopot utoljára.

Egy szűk elhelyezés fut, de nem hagy semmit egy hosszabb beszélgetésre, az esetében Stable Diffusion 3 Medium. A Kényelmes azt jelenti, hogy később bővítheted a contextet. Ez a különbség fontosabb, mint néhány token másodpercenként, így kényelmeset vásárolj, ha ezt várod.
06

Nézd meg a kártyát a másik oldalról.

Egy KÁRTYA végigkövetése a saját oldaláig megmutatja az összes többi modellt, amelyet el tud tartani, ami az a kérdés, ami felmerül, miután döntöttél. Stable Diffusion 3 Medium.

Válaszok

Stable Diffusion 3 Medium — gyakori kérdések

Stable Diffusion 3 Medium— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

Ezek becslések valós hibahatárokkal, és bármelyikük ésszerűen bárhol elhelyezkedhet a közzétett tartományán belül, attól függően, hogy milyen futtatási időt használsz. A leggyorsabb eredmény itt: 813–2,168 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

Stable Diffusion 3 Medium— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az Tesla C1080, memória kapacitással rendelkezik 4 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q8_0 használva körülbelül 3.4 GB, és körülbelül 14.8 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 818.

Stable Diffusion 3 Medium— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 1,355 tokenek másodpercenként; a leglassabb, ami még fut, jelentősen kevesebbet képes kezelni. Az olvasási sebesség körülbelül tíz token másodpercenként, és a kártyák száma, amelyek ezt meg tudják tisztítani: 783.

Stable Diffusion 3 Medium— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 3.4 GB tömörítési arányban Q8_0, melyik az a legkisebb KÁRTYA, amelyik futtatni tudja. Kevesebb tömörítés több szükséges: a fentebbi memória oszlop számai minden KÁRTYÁRA újraszámításra kerülnek, mert mindegyik tartalmazza a legkevésbé tömörített verziót, amit csak tud.

Stable Diffusion 3 Medium— futtathatom egy GPU-n tartva 8 GB?

Igen. A KÁRTYA CMP 170HX 8 GB, tartás 8 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 3.4 GB és körülbelül generálás 252 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Stable Diffusion 3 Medium— futtathatom egy GPU-n tartva 12 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 3080 Ti, tartás 12 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 3.4 GB és körülbelül generálás 155 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Stable Diffusion 3 Medium— futtathatom egy GPU-n tartva 16 GB?

Igen. A KÁRTYA Tesla V100 SXM2 16 GB, tartás 16 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 3.4 GB és körülbelül generálás 191 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Stable Diffusion 3 Medium— futtathatom egy GPU-n tartva 24 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 5090 D V2, tartás 24 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 3.4 GB és körülbelül generálás 227 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Stable Diffusion 3 Medium— Nyílt forráskódú?

Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.

Stable Diffusion 3 Medium— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 2.5B. 2.5B. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.

Stable Diffusion 3 Medium— Ki készítette ezt?

Kiadta Stability AI, alapján United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

Stable Diffusion 3 Medium— Mikor adták ki?

Kibocsátották a June 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

Stable Diffusion 3 Medium— Mire használják?

Működik a területen a Image generation, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image generation, Text-to-image. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.

Stable Diffusion 3 Medium— Hol tudom letölteni?

Súlyait a Hugging Face-en tette közzé, a szervezet alatt stabilityai. Nem tárolunk modell fájlokat — ez az oldal kiszámolja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.

Stable Diffusion 3 Medium— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Részben. Azok a rétegek, amelyek nem férnek el a GPU VRAM-ban, a rendszer memóriájában ülnek és a sebesség egy töredékén futnak, így egy túlnyomórészt áthelyezett AI model használata ritkán éri meg. Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

Stable Diffusion 3 Medium— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

A kapacitás kártyánként összeadódik; a teljesítmény nem. A kártyák számának már saját magukban tartva: 818. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

Stable Diffusion 3 Medium— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Minden kártya a lehető legkevésbé tömörített másolatát futtatva jelenik meg, amit képes tárolni. A kártyákon elférő különböző tömörítési szintek száma: 1. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 28 November 2025

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..

Minden AI modell