Janus 1.3B TPS kalkulátor

Nyitott súlyok DeepSeek,The University of Hong Kong,Peking University 1.3B Paraméterek October 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 · 28.4 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

2,606 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Janus 1.3B?

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
2,606 tok/s 1,564–4,170 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	2.1 GB	Q8_0	Kényelmes
2,606 tok/s 1,564–4,170 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	2.1 GB	Q8_0	Kényelmes
2,081 tok/s 1,249–3,330 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	2.1 GB	Q8_0	Kényelmes
2,081 tok/s 1,249–3,330 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	2.1 GB	Q8_0	Kényelmes
1,664 tok/s 999–2,663 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	2.1 GB	Q8_0	Kényelmes
1,593 tok/s 956–2,549 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	2.1 GB	Q8_0	Kényelmes
1,593 tok/s 956–2,549 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	2.1 GB	Q8_0	Kényelmes
1,525 tok/s 915–2,440 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	2.1 GB	Q8_0	Kényelmes
1,353 tok/s 812–2,165 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.1 GB	Q8_0	Kényelmes
1,353 tok/s 812–2,165 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.1 GB	Q8_0	Kényelmes
1,353 tok/s 812–2,165 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.1 GB	Q8_0	Kényelmes
1,284 tok/s 770–2,054 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	2.1 GB	Q8_0	Kényelmes
1,095 tok/s 657–1,751 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.1 GB	Q8_0	Kényelmes
1,095 tok/s 657–1,751 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	2.1 GB	Q8_0	Kényelmes
1,095 tok/s 657–1,751 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.1 GB	Q8_0	Kényelmes
1,095 tok/s 657–1,751 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.1 GB	Q8_0	Kényelmes
1,095 tok/s 657–1,751 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.1 GB	Q8_0	Kényelmes
834 tok/s 500–1,334 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	2.1 GB	Q8_0	Kényelmes
834 tok/s 500–1,334 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	2.1 GB	Q8_0	Kényelmes
695 tok/s 417–1,111 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	2.1 GB	Q8_0	Kényelmes
680 tok/s 408–1,088 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	2.1 GB	Q8_0	Kényelmes
665 tok/s 399–1,063 · alacsony bizalom	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	2.1 GB	Q8_0	Kényelmes
665 tok/s 399–1,063 · alacsony bizalom	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	2.1 GB	Q8_0	Kényelmes
665 tok/s 399–1,063 · alacsony bizalom	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	2.1 GB	Q8_0	Kényelmes
665 tok/s 399–1,063 · alacsony bizalom	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	2.1 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: DeepSeek,The University of Hong Kong,Peking University
Szervezet típusa: Industry,Academia,Academia
Ország: China, Hong Kong
Közölt: 17 October 2024
Szerzők: Chengyue Wu, Xiaokang Chen, Zhiyu Wu, Yiyang Ma, Xingchao Liu, Zizheng Pan, Wen Liu, Zhenda Xie, Xingkai Yu, Chong Ruan, Ping Luo

Mit csinál

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

Tartomány: Language, Vision, Multimodal
Feladat: Language modeling/generation, Question answering, Visual question answering
Alapmodell: DeepSeek-LLM-1.3b-base

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: 1.3B
Képzési adatok: tokens

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.

Hogyan jött létre: Hardware
Finomhangolás számítás: 9.1 × 10²⁰ FLOP

A tréning futás

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

Képzési hardver: NVIDIA A100 SXM4 40 GB
Használt chipek: 16
Fali óra idő: 168 hours (7 days)
Teljesítményfogyasztás: 12.6 kW

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: Open source
Hugging Face: deepseek-ai

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: Janus: Decoupling Visual Encoding for Unified Multimodal Understanding and Generation
Utoljára frissítve: 28 November 2025

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Janus 1.3B

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 Janus 1.3B

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

2.1 GB

Leggyorsabb

2,606 tok/s

Janus 1.3B eléri a paraméterek számát 1.3B. 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 28.4 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb, amit erre számolunk, az B200, nagyjából generálás 2,606 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Honnan jött

Janus 1.3B ki lett adva által DeepSeek,The University of Hong Kong,Peking University, az országban rögzítve mint China, alatt October 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry,Academia,Academia.

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

A kiindulópontja egy meglévő alapmodell volt, DeepSeek-LLM-1.3b-base. A legtöbb modell ezen a skálán egy meglévő alaphoz van igazítva, ahelyett, hogy semmiből épült volna.

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 deepseek-ai.

A sebességek megértése

A medián eredmény körül 73.2 másodpercenkénti tokenek. Jogosultsági olvasási sebesség: 797 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 Janus 1.3B

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

01

Nézd meg, mire van szüksége, mielőtt bármi mást tennél.

Minden kártyát itt leellenőriztünk a következőkkel szemben Janus 1.3B, körülbelül szükséges 2.1 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. Janus 1.3B.
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

Rendezés sebesség szerint

A sebességsorrend lényegében egy sorrend a MEMÓRIA-SÁV szerint, a Janus 1.3B. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 2,606 tok/s
05

Olvasd el az illeszkedés oszlopot utoljára.

A megfelelő oszlop elválasztja azokat a kártyákat, amelyek épp hogy elboldogulnak, azoktól, amelyeknek van szabad helyük, az esetében Janus 1.3B. 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.

Minden kártyaoldal megismétli ezt a vizsgálatot minden modellre, amelyet birtoklunk, válaszolva arra, hogy mi másra jó a hardver, azon kívül, hogy Janus 1.3B.

Válaszok

Janus 1.3B — gyakori kérdések

Janus 1.3B— 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: 818. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

Janus 1.3B— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Egy nagyobb KÁRTYA pontosabb másolatot tárol. Azoknak a tömörítési szinteknek a száma, amelyeket a futó KÁRTYÁK használnak: 1. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

Janus 1.3B— 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: 1,564–4,170 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

Janus 1.3B— 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 2.1 GB, és körülbelül 28.4 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 818.

Janus 1.3B— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 2,606 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: 797.

Janus 1.3B— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 2.1 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.

Janus 1.3B— 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 2.1 GB és körülbelül generálás 485 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Janus 1.3B— 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 2.1 GB és körülbelül generálás 297 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Janus 1.3B— 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 2.1 GB és körülbelül generálás 368 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Janus 1.3B— 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 2.1 GB és körülbelül generálás 437 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Janus 1.3B— 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.

Janus 1.3B— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 1.3B. 1.3B ! In the paper they say that they "utilize DeepSeek-LLM (1.3B) [5] with a maximum supported sequence length of 4096 as the base language model." but I haven't found any mentioning of 1.3B model in that Deepseek paper (only 7B and 67B). 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.

Janus 1.3B— Ki készítette ezt?

Kiadta DeepSeek,The University of Hong Kong,Peking University, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Academia,Academia.

Janus 1.3B— Mikor adták ki?

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

Janus 1.3B— Mire használják?

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

Janus 1.3B— Hol tudom letölteni?

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

Janus 1.3B— 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.

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