OLMo 2 32B TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Allen Institute for AI 32B Paraméterek March 2025

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

132 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

RTX A4500

20 GB · Q3_K_M · 22.9 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

106 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni OLMo 2 32B?

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.

132 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
106 tok/s 64–169 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	35.0 GB	Q8_0	Kényelmes
106 tok/s 64–169 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	35.0 GB	Q8_0	Kényelmes
84.6 tok/s 51–135 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	35.0 GB	Q8_0	Kényelmes
84.6 tok/s 51–135 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	35.0 GB	Q8_0	Kényelmes
67.6 tok/s 41–108 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	35.0 GB	Q8_0	Kényelmes
64.7 tok/s 39–104 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	35.0 GB	Q8_0	Kényelmes
64.7 tok/s 39–104 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	35.0 GB	Q8_0	Kényelmes
61.9 tok/s 37–99 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	35.0 GB	Q8_0	Kényelmes
55.0 tok/s 33–88 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	35.0 GB	Q8_0	Kényelmes
55.0 tok/s 33–88 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	35.0 GB	Q8_0	Kényelmes
55.0 tok/s 33–88 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	35.0 GB	Q8_0	Kényelmes
52.2 tok/s 31–83 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Kényelmes
44.5 tok/s 27–71 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Kényelmes
44.5 tok/s 27–71 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	35.0 GB	Q8_0	Kényelmes
44.5 tok/s 27–71 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Kényelmes
44.5 tok/s 27–71 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Kényelmes
44.5 tok/s 27–71 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Kényelmes
40.9 tok/s 25–66 · alacsony bizalom	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	20.1 GB	Q4_K_M	Szoros
37.3 tok/s 22–60 · alacsony bizalom	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	20.1 GB	Q4_K_M	Szoros
36.0 tok/s 22–58 · alacsony bizalom	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	27.5 GB	Q6_K	Szoros
36.0 tok/s 22–58 · alacsony bizalom	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	27.5 GB	Q6_K	Szoros
34.4 tok/s 21–55 · alacsony bizalom	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	27.5 GB	Q6_K	Szoros
34.4 tok/s 21–55 · alacsony bizalom	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	27.5 GB	Q6_K	Szoros
33.9 tok/s 20–54 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	35.0 GB	Q8_0	Kényelmes
33.9 tok/s 20–54 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	35.0 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: Allen Institute for AI
Szervezet típusa: Research collective
Ország: United States of America
Közölt: 13 March 2025

Mit csinál

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

Tartomány: Language
Feladat: Language modeling/generation, Question answering

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: 32B
Képzési adatok: 4,000,000,000,000 tokens
Epochok: 1.5

Képzés számítás

A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.

Képzés számítás: 1.3 × 10²⁴ FLOP
Hogyan jött létre: Reported

A tréning futás

Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.

Képzési hardver: NVIDIA H100 SXM5 80GB
Hardverhasználat: MFU 38.0%

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 (unrestricted)
Képzés kód: Open source
Hugging Face: allenai

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: OLMo 2 32B: First fully open model to outperform GPT 3.5 and GPT 4o mini
Utoljára frissítve: 28 November 2025

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni OLMo 2 32B

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 OLMo 2 32B

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

Mit jelentenek a számok

Mi szükséges ehhez a modellhez való futtatáshoz

Minimális kártya

RTX A4500

Szükséges memória

16.3 GB

Leggyorsabb

106 tok/s

OLMo 2 32B eléri a paraméterek számát 32B. Ez a tartományba esik, amelyet egy komoly asztali KÁRTYA kezelni tud, miután a súlyok tömörítve vannak. Azoknak a KÁRTYÁKNAK a száma, amelyeket nyomon követünk, és amelyek képesek futtatni: 132.

A legkisebb kártya, ami elbírja, az RTX A4500, memória kapacitással rendelkezik 20 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q3_K_M és körülbelül előállítva 22.9 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb, amit erre számolunk, az B200, nagyjából generálás 106 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Erről a modelről

OLMo 2 32B ki lett adva által Allen Institute for AI, az országban rögzítve mint United States of America, alatt March 2025. A kiadó kategóriája alá tartozik research collective.

Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation, Question answering.

Mivel a súlyai ki lettek adva, semmi sem függ attól, hogy egy szolgáltató elérhető marad-e - a tiéd, amint letöltötted. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva allenai.

Milyen gyorsan fut, és miért

Minden olyan kártya esetében, amely képes futtatni, a közép tartományban ül 20.7 másodpercenkénti tokenek. Jogosultsági olvasási sebesség: 103 tőlük

Minden súly részt vesz minden tokenben itt, így a sávszélesség a teljes történet: az alábbi rangsor lényegében a memória átbocsátóképességének rangsora.

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.

Mi került a felépítésébe

A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 1.3 × 10²⁴ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA H100 SXM5 80GB. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

A tanító készlet kb. futott 4,000,000,000,000 szöveg tokenjei

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a OLMo 2 32B

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

01

Kezdj a GPU VRAM oszloptól.

A táblázat felsorolja az összes kártyát, amely képes tartani OLMo 2 32B, körülbelül szükséges 16.3 GB a tömörítésnél Q3_K_M. Ez a szám, nem a kártya címválaszték teljesítménye, az, ami eldönti, hogy fut-e.
02

Döntsön arról, hogy mennyi ideig tartanak a beszélgetései.

Állítsa be a kontextust arra, amit valójában használni fog. A cache a beszélgetéssel nő, és ez a szokásos oka annak, hogy egy kártya, amelynek korábban rendben kellett volna lennie, egyszer csak nem fér el. OLMo 2 32B.
03

Válaszd ki, milyen messzire fogod tömöríteni.

A kvantálási oszlop kártyánként változik, mert egy nagyobb kártya pontosabb másolatot tartalmaz., elérni egy tömörítést a Q3_K_M 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 OLMo 2 32B. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 106 tok/s
05

Ellenőrizd a megfelelő ítéletet vásárlás előtt.

Tömör jelentése, hogy betölti és működik, nincs hely a későbbi kontextus növelésére, a következő esetben OLMo 2 32B. A Kényelmes azt jelenti, hogy később bővítheted a contextet. Ez a különbség fontosabb, mint néhány token másodpercenként, így kényelmeset vásárolj, ha ezt várod.
06

Nyisd meg a kiválasztott kártyát.

Minden kártyanév egy saját oldalra mutat, amely ugyanazt a számítást végzi el az egész modell kataloguson. Egy kártyát általában több modellhez is vásárolnak, ezért érdemes megnézni vásárlás előtt. OLMo 2 32B.

Válaszok

OLMo 2 32B — gyakori kérdések

OLMo 2 32B— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Csak a terhelés áthelyezésével, amely általában téves gazdaságosság: a rendszermemóriában tárolt rész az egészet visszahúzza. A legközelebbi hiba, amit számítunk, alulmúlja 5.7 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

OLMo 2 32B— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

Két kártya memóriát vásárol, nem sebességet, ami csak akkor számít, ha az egyik kártya nem tudja tartani. Az a szám, ami tudja: 132. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

OLMo 2 32B— 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: 5. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

OLMo 2 32B— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

A specifikációkból számítják ki őket, nem pedig mérik, és mindegyiknek van egy tartománya. Egy példa: 64–169 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

OLMo 2 32B— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az RTX A4500, memória kapacitással rendelkezik 20 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q3_K_M használva körülbelül 16.3 GB, és körülbelül 22.9 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 132.

OLMo 2 32B— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 106 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: 103.

OLMo 2 32B— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 16.3 GB tömörítési arányban Q3_K_M, 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.

OLMo 2 32B— futtathatom egy GPU-n tartva 24 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 5090 D V2, tartás 24 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q4_K_M, használva körülbelül 20.1 GB és körülbelül generálás 40.9 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

OLMo 2 32B— 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.

OLMo 2 32B— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 32B. 32B. 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.

OLMo 2 32B— Ki készítette ezt?

Kiadta Allen Institute for AI, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint research collective.

OLMo 2 32B— Mikor adták ki?

Kibocsátották a March 2025.

OLMo 2 32B— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation, Question answering. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.

OLMo 2 32B— Hol tudom letölteni?

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

OLMo 2 32B— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 1.3 × 10²⁴ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA H100 SXM5 80GB. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.

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