Qwen3.5-2B TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Alibaba 2B Paraméterek February 2026

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 · 18.4 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

1,694 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Qwen3.5-2B?

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
1,694 tok/s 1,016–2,711 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	2.8 GB	Q8_0	Kényelmes
1,694 tok/s 1,016–2,711 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	2.8 GB	Q8_0	Kényelmes
1,353 tok/s 812–2,164 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	2.8 GB	Q8_0	Kényelmes
1,353 tok/s 812–2,164 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	2.8 GB	Q8_0	Kényelmes
1,082 tok/s 649–1,731 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	2.8 GB	Q8_0	Kényelmes
1,036 tok/s 621–1,657 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	2.8 GB	Q8_0	Kényelmes
1,036 tok/s 621–1,657 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	2.8 GB	Q8_0	Kényelmes
991 tok/s 595–1,586 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	2.8 GB	Q8_0	Kényelmes
880 tok/s 528–1,407 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.8 GB	Q8_0	Kényelmes
880 tok/s 528–1,407 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.8 GB	Q8_0	Kényelmes
880 tok/s 528–1,407 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.8 GB	Q8_0	Kényelmes
834 tok/s 501–1,335 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	2.8 GB	Q8_0	Kényelmes
712 tok/s 427–1,138 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.8 GB	Q8_0	Kényelmes
712 tok/s 427–1,138 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	2.8 GB	Q8_0	Kényelmes
712 tok/s 427–1,138 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.8 GB	Q8_0	Kényelmes
712 tok/s 427–1,138 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.8 GB	Q8_0	Kényelmes
712 tok/s 427–1,138 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.8 GB	Q8_0	Kényelmes
542 tok/s 325–867 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	2.8 GB	Q8_0	Kényelmes
542 tok/s 325–867 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	2.8 GB	Q8_0	Kényelmes
451 tok/s 271–722 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	2.8 GB	Q8_0	Kényelmes
442 tok/s 265–707 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	2.8 GB	Q8_0	Kényelmes
432 tok/s 259–691 · alacsony bizalom	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	2.8 GB	Q8_0	Kényelmes
432 tok/s 259–691 · alacsony bizalom	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	2.8 GB	Q8_0	Kényelmes
432 tok/s 259–691 · alacsony bizalom	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	2.8 GB	Q8_0	Kényelmes
432 tok/s 259–691 · alacsony bizalom	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	2.8 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: Alibaba
Szervezet típusa: Industry
Ország: China
Közölt: 24 February 2026

Mit csinál

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

Tartomány: Language
Feladat: Language modeling/generation

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: 2B
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)
Hugging Face: Qwen

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: Qwen3.5: Towards Native Multimodal Agents
Utoljára frissítve: 26 May 2026

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Qwen3.5-2B

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 Qwen3.5-2B

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

Mit jelentenek a számok

Hardverkövetelmények a gyakorlatban

Minimális kártya

Tesla C1080

Szükséges memória

2.8 GB

Leggyorsabb

1,694 tok/s

Qwen3.5-2B eléri a paraméterek számát 2B. 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 belépési pont a Tesla C1080, memória kapacitással rendelkezik 4 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q8_0 és körülbelül előállítva 18.4 tokenek másodpercenként

A legjobb kategóriájú B200, nagyjából generálás 1,694 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Mit jelent ez a modell

Qwen3.5-2B ki lett adva által Alibaba, az országban rögzítve mint China, alatt February 2026. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.

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

A súlyok közzétéve vannak, így letölthető és futtatható a saját hardveren határozatlan ideig, offline, felhasználói fiók nélkül. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva Qwen.

Mi dönti el a sebességet

A medián eredmény körül 47.6 másodpercenkénti tokenek 789 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.

Nélkül az attention elrendezés a nyilvántartásban, a memory oszlop egy közelítés. Elég közel van ahhoz, hogy hardver kiválasztását lehessen végezni, és a leghitványosabb hosszú context esetén.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a Qwen3.5-2B

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.

Kezdj a tényleges szükségletekből, ami a követelményének a Qwen3.5-2B, körülbelül szükséges 2.8 GB a tömörítésnél Q8_0. Semennyi feldolgozási teljesítmény nem kompenzálja azt a kártyát, amelyik nem tudja megtartani.
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. Qwen3.5-2B.
03

Döntsd el, mennyi tömörítést fogadsz el.

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

Hasonlítsd össze a TOKENS PER SECOND-t, ne a SPECIFICATIONS-t.

Rendezze sebesség szerint, hogy lássa, hogyan rangsorolnak a kártyák. Qwen3.5-2B. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 1,694 tok/s
05

Nézd a mozgásteret, ne csak a passzolást.

Egy szűk elhelyezés fut, de nem hagy semmit egy hosszabb beszélgetésre, az esetében Qwen3.5-2B. 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.

Egy KÁRTYA végigkövetése a saját oldaláig megmutatja az összes többi modellt, amelyet el tud tartani, ami az a kérdés, ami felmerül, miután döntöttél. Qwen3.5-2B.

Válaszok

Qwen3.5-2B — gyakori kérdések

Qwen3.5-2B— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

Minden szám a memória sávszélességből és a modell méretéből származik, nem benchmarkolták, ezért mindet tartományként tették közzé, nem pedig egyetlen számként. Egy például: 1,016–2,711 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

Qwen3.5-2B— 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 2.8 GB, és körülbelül 18.4 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 818.

Qwen3.5-2B— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 1,694 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: 789.

Qwen3.5-2B— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 2.8 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.

Qwen3.5-2B— 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 2.8 GB és körülbelül generálás 316 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Qwen3.5-2B— 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 2.8 GB és körülbelül generálás 193 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Qwen3.5-2B— 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 2.8 GB és körülbelül generálás 239 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Qwen3.5-2B— 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 2.8 GB és körülbelül generálás 284 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Qwen3.5-2B— 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.

Qwen3.5-2B— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 2B. 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.

Qwen3.5-2B— Ki készítette ezt?

Kiadta Alibaba, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

Qwen3.5-2B— Mikor adták ki?

Kibocsátották a February 2026.

Qwen3.5-2B— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.

Qwen3.5-2B— Hol tudom letölteni?

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

Qwen3.5-2B— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Csak a terhelés áthelyezésével, amely általában téves gazdaságosság: a rendszermemóriában tárolt rész az egészet visszahúzza. Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

Qwen3.5-2B— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

Egy második Kártya körülbelül megduplázza a rendelkezésre álló MEMÓRIÁT, de nem a generálási sebességet. A szám, amely már képes egyedül futtatni: 818. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

Qwen3.5-2B— 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 26 May 2026

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