Számítsa ki a TPS-t a Ryzen Z2 GPU helyi AI modellek

AMD 16 GB LPDDR5X 120 GB/s January 2025

Minden modell a katalógusunkban, amelyet ezzel a kártyával értékeltünk a kiválasztott kontextus hosszán és minimális minőségen. A sebesség egyetlen kérés becslése, amelyet ezen kártya memória sávszélessége és minden modell mérete alapján számoltak ki, miután tömörítették..

Kiszámítva ehhez a kártyához

432 modellek, amelyeket futtathat

679 modellek az adatbázisunkban összesen

A legnagyobb modell, amit tartalmaz.

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

31.6B · Q3_K_M · 18.8 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

39.6 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy Ryzen Z2 GPU?

Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ

Kontekthossz tokenek

Több kontextus több MEMÓRIÁT jelent a beszélgetés gyorsítótárához. A sebesség egy friss beszélgetéshez való, és nem változik ezzel a beállítással..

Minimum minőség

Elrejti azokat a modelleket, amelyek csak ezen a ponton alá tömörítve férnének el..

Modellek keresése

Modell méret

Kiadott

Ismertesse a modelleket, amelyeket nem tud futtatni.

432 modellek megfelelnek

Számítás

						Kvantisálás	Illeszkedik
39.6 tok/s 24–63 · alacsony bizalom	Gemma 3 1B	1B	Mar 2025	1.8 GB	33k tokenek	Q8_0	Kényelmes
39.6 tok/s 24–63 · alacsony bizalom	Gemma 3 QAT 1B	1B	Apr 2025	1.8 GB	33k tokenek	Q8_0	Kényelmes
39.6 tok/s 24–63 · alacsony bizalom	HGRN 1B (WT 103) ≈	1B	Nov 2023	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
39.6 tok/s 24–63 · alacsony bizalom	LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈	1B	Dec 2024	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
39.6 tok/s 24–63 · alacsony bizalom	OLMo-1B ≈	1B	Feb 2024	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
39.6 tok/s 24–63 · alacsony bizalom	Pythia-1b ≈	1B	Apr 2023	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
36.7 tok/s 22–59 · alacsony bizalom	OpenELM-1.1B ≈	1.1B	May 2024	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
36.0 tok/s 22–58 · alacsony bizalom	DeciCoder-1B ≈	1.1B	Aug 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
36.0 tok/s 22–58 · alacsony bizalom	SantaCoder ≈	1.1B	Jan 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
36.0 tok/s 22–58 · alacsony bizalom	TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
36.0 tok/s 22–58 · alacsony bizalom	TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
33.0 tok/s 20–53 · alacsony bizalom	EXAONE 4.0 (1.2B) ≈	1.2B	Jul 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
33.0 tok/s 20–53 · alacsony bizalom	MinerU2.5 ≈	1.2B	Sep 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
33.0 tok/s 20–53 · alacsony bizalom	Pleias 1.0 1.2B ≈	1.2B	Dec 2024	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
33.0 tok/s 20–53 · alacsony bizalom	Pleias-RAG-1B ≈	1.2B	Apr 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
32.2 tok/s 19–52 · alacsony bizalom	Llama 3.2 1B	1.2B	Sep 2024	2.2 GB	131k tokenek	Q8_0	Kényelmes
31.8 tok/s 19–51 · alacsony bizalom	MiniCPM-1.2B ≈	1.2B	Jun 2024	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
30.5 tok/s 18–49 · alacsony bizalom	DeepSeek Coder 1.3B ≈	1.3B	Jan 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
30.5 tok/s 18–49 · alacsony bizalom	DeepSeek-VL-1.3B ≈	1.3B	Mar 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
30.5 tok/s 18–49 · alacsony bizalom	DigiRL ≈	1.3B	Jun 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
30.5 tok/s 18–49 · alacsony bizalom	GLA Transformer 1.3B ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
30.5 tok/s 18–49 · alacsony bizalom	Janus 1.3B ≈	1.3B	Oct 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
30.5 tok/s 18–49 · alacsony bizalom	Kosmos-2.5 ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
30.5 tok/s 18–49 · alacsony bizalom	Otter ≈	1.3B	May 2023	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
30.5 tok/s 18–49 · alacsony bizalom	Phi-1 ≈	1.3B	Oct 2023	2.1 GB	131k tokenek ?	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

Ryzen Z2 GPU Teljes specifikáció

Minden az erre a lapra vonatkozóan, rendezve aszerint, mennyire befolyásolja egy nyelvi modell futtatását, nem pedig aszerint, ahogyan egy specifikációs táblázat felsorolná. A MEMORY az első, mert ez határozza meg az eredményt; a többi a CONTEXT..

VRAM

A két specifikáció, ami meghatározza, hogy ezt a KÁRT mit tud futtatni és milyen gyorsan. A kapacitás határozza meg, hogy mely modellek férnek el; a sávszélesség határozza meg, hány token-t állítanak elő másodpercenként, miután elindultak.

Memóriaméret: 16 GB
Memória sávszélesség: 120 GB/s
Memória típus: LPDDR5X
Memória busz szélessége: 128 bit
Memória óra: 937 MHz

A chip

Melyik processor található az alaplapon és hogyan készült. Egy kisebb gyártási méret általában jobb teljesítményt jelent ugyanazon energiafelhasználás mellett.

Grafikus processzor: Hawk Point
Architektúra: RDNA 3.0
Generáció: Console GPU(AMD)
Öntödé: TSMC
Feldolgozási méret: 4 nm
Tranzisztorok: 25.4 billion
Tranzisztor sűrűség: 142,600 K/mm²
Die méret: 178 mm²
Csomag: FP8
Kiadott: 1 January 2025

Órajel sebességek

Milyen gyorsan fut a processzor. Itt sokkal kevesebbet ér, mint egy játékbenchmarkon: a szöveg generálása a MEMÓRIA SÁVSZÉLESSÉG által korlátozott, így egy magasabb órajel alig mozdítja el az eredményt.

Alap óra: 800 MHz
Turbóóra: 2.7 GHz

Feldolgozó egységek

A chip mit tartalmaz. Ezek a grafikai teljesítményt hajtják, és főként egy hosszú prompt feldolgozása szempontjából számítanak, nem pedig a válasz előállítása szempontjából.

árnyékoló egységek: 768
Textúrázási egységek: 48
Render kimeneti egységek: 32
Ray tracing magok: 12
L1 gyorsítótár: 128 KB
L2 gyorsítótár: 8 MB

Elméleti teljesítmény

A lapra közzétett csúcsaritmetikai sebességek. Ezek olyan plafonok, amelyeket egy valódi munkaterhelés sem ér el, és a szöveg generálása csak ezek kis részét éri el, mert a memória korlátozza, nem az aritmetika.

Fél precizitás (FP16): 16.6 TFLOPS
Egyszeres pontosság (FP32): 8.3 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64): 518.4 GFLOPS
Pixelek aránya: 86 GPixel/s
Textúra sebesség: 130 GTexel/s

A lap

Mi szükséges a kártya fizikális telepítéséhez és működtetéséhez - azok a gyakorlati korlátok, amelyek eldöntik, hogy illeszkedik-e a már meglévő géphez.

Teljesítményfelvétel (TDP): 28 W
Áramellátó csatlakozók: None
Kimenetek megjelenítése: 1x USB Type-C

Szoftver-támogatás

Mely grafikai és számítási interfészeket támogat a kártya. A CUDA számítási képesség az, amely hatással van a következtetésre: 7.0 alatt nincsenek tensor magok, és a modern következtetési szoftver lassabb kódutakra tér vissza.

DirectX: 12.2
OpenGL: 4.6
Vulkan: 1.4
OpenCL: 2.1
Shader modell: 6.8

Lista

Hol lehet venni egy Ryzen Z2 GPU

Jelenleg egyetlen forgalmazó sem listázza ezt a kártyát. A listák olyan forgalmazóktól származnak, akik közvetlenül itt publikálják őket. — böngészés a forgalmazói könyvtárban látni, hogy ki mit árul.

Mit jelentenek a számok

Kapacitás és sávszélesség

VRAM

16 GB

Sávszélesség

120 GB/s

Legnagyobb modell

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

Ryzen Z2 GPU hordoz 16 GB -nak LPDDR5X. Ez kényelmesen elérhető a kis és közepes modellekhez, bár a legnagyobbak elérhetetlenek maradnak, ha nem osztják őket. A meghajtói terhelés körülbelül 14.4 GB.

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 120 GB/s egy buszon keresztül a 128 bit. A Sávszélesség ennek a kártyának a valódi korlátozása. Minden token megköveteli az egész modell kiolvasását a memóriából, így egy nagy modell lassúnak tűnik itt, még akkor is, ha belefér.

Ez egy MEMORY CLOCK-ból származik 937 MHz. A busz szélesítése és az óra megemelése az a két kar, amellyel egy gyártó rendelkezik, ezért egy közönséges magokkal rendelkező kártya is gyorsan tud generálni.

Összeállítva a legnagyobb modell, ami belefér, az Nemotron 3-Nano-30B-A3B, 31.6B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 18.8 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

Ryzen Z2 GPU a grafikus feldolgozón van építve Hawk Point, az architektúra használatával RDNA 3.0 ból AMD, a generáció részeként Console GPU(AMD).

A chip-et a következő gyártó készíti TSMC, egy folyamatban 4 , egy kockával, amely méri 178 mm², tartás 25.4 billion Tranzisztorok. Egy kisebb folyamat általában nagyobb teljesítményt jelent ugyanannyi energia mellett, bár a nyelvi modellek esetében ez sokkal kevésbé számít, mint a memória alrendszer.

Megjelent a January 2025, nagyjából 1.5805073925158 évekkel ezelőtt. A következtetési szoftver támogatás általában egy-két évvel követi a hardvert, így egy ilyen korú KÁRTYA általában érett, jól optimalizált kódútvonalakkal rendelkezik.

A számítási teljesítmény, és hogy miért számít kevesebbet, mint amilyennek tűnik

FP16

16.6 TFLOPS

FP64

518.4 GFLOPS

Papíron Ryzen Z2 GPU elér 16.6 TFLOPS félnyes pontossággal, és 8.3 TFLOPS egyszeres pontossággal. Ezek csúcsértékek, amelyeket valós terhelés nem fenntart, és a szöveggenerálás csak ezek egy kis töredékét éri el - a dekódolás a memória által korlátozott, nem pedig a számítási műveletek által, ezért egy kártya itt rendkívül erősnek tűnhet, mégis normális sebességgel állít elő tokeneket.

A dupla pontosságú áteresztőképesség eléri 518.4 GFLOPS. Nincs hatással a nyelvi modell futtatására — a következtetési futási idő nem használja — de elválasztja az adatközponti részeket a fogyasztóiaktól, mivel az utóbbi szándékosan korlátozza azt.

Az órajelek egy alapból futnak 800 MHz egy gyorsításra 2.7 GHz. Itt sokkal kevesebbet ér, mint egy játékbenchmarkon: az órajelek emelése felgyorsítja az aritmetikát, és az aritmetika nem az, amire a generáció vár.

Cache és feldolgozó egységek

Ryzen Z2 GPU L1 gyorsítótárral rendelkezik 128 Kb, L2 gyorsítótár támogatásával 8 MB. A cache egy részesedést felszív a memóriaforgalomból, ami egyébként a fő buszt érné el, ami az egyetlen hely ezen az oldalon, ahol a sávszélességen kívül más szám is csendben befolyásolja a generálási sebességet — egy nagy L2 lehetővé teszi, hogy a munkakészlet több része közel maradjon a magokhoz.

Vannak 768 árnyékoló egységek, 48 Textúrázási egységek, és 32 Render kimeneti egységek. Ezek grafikai munkaterheket kezelnek és hozzájárulnak a prompt feldolgozáshoz, de a modell válasz generálásával töltött idő nagy részében tétlenül állnak.

Teljesítmény, méret és telepítés

Teljesítményfogyasztás

28 W

Ryzen Z2 GPU rated at 28 W. Egy nyelvi modell futtatása egy kártyát inkább rövid ideig foglalkoztat, mint folyamatosan — nagy terhelést jelent a generálás során, és kérések között tétlenkedik — így a folyamatos terhelés egy munkanap alatt általában jól a megadott érték alatt van.

Az extremitások

A legnagyobb AI modellek, amelyek futnak egy Ryzen Z2 GPU

A legnagyobb open weight modellek, amelyek elférnek ezen a kártyán, legújabb elöl. Mindegyik a kártya által elérhető legjobb tömörítésben van megjelenítve..

01 North Mini Code 30B · Q3_K_M · Jun 2026 19.8 tok/s
02 Qwen 3.6-27B 27B · Q3_K_M · Apr 2026 4.0 tok/s
03 Qwen3.5-27B 27B · Q3_K_M · Feb 2026 4.0 tok/s
04 Nemotron 3-Nano-30B-A3B 31.6B · Q3_K_M · Dec 2025 18.8 tok/s
05 Nomos 1 30B · Q3_K_M · Dec 2025 19.8 tok/s
06 C2S-Scale 27B · Q3_K_M · Oct 2025 4.0 tok/s
07 Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT 27B · Q3_K_M · Aug 2025 4.0 tok/s
08 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 28B · Q3_K_M · Jun 2025 21.2 tok/s
09 Qwen3-30B-A3B 30B · Q3_K_M · Apr 2025 19.8 tok/s
10 Gemma 3 QAT 27B 27B · Q3_K_M · Apr 2025 4.0 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy Ryzen Z2 GPU

Ahol ez a KÁRTYA a leggyorsabban állítja elő a tokeneket. A kisebb modellek itt dominálnak, mert minden token előállítása azt jelenti, hogy az egész modellt egyszer kell kiolvasni a memóriából..

01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 39.6 tok/s
02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 39.6 tok/s
03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 39.6 tok/s
04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 39.6 tok/s
05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 39.6 tok/s
06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 39.6 tok/s
07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 36.7 tok/s
08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 36.0 tok/s
09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 36.0 tok/s
10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 36.0 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy Ryzen Z2 GPU

Nem kell semmit kézzel kiszámolnod — a gputps.com kalkulátor ezen az oldalon már kiszámította minden modelféleséghez, amit ez a kártya elbír. A válasz leolvasása hat lépést igényel..

01

Keresd a modellt a táblázatban

A táblázat felsorolja 432 modellek, amelyeket ez a kártya futtat. A keresés szűkíti a listát név vagy méret alapján.
02

Illeszd a kontextust a munkádhoz

Húzza el a csúszkát a tervezett beszélgetési hosszhoz, amin dolgozni kíván. A cache a beszélgetéssel nő, és egy kártyával szemben tart. 16 GB tehát a beállítást megéri jól csinálni.
03

Rögzítse az összehasonlítást egy minőségi szintre.

A tömörítés az, ami lehetővé teszi, hogy a nagyobb modellek elférjenek. A minőségellenőrzés elutasít minden olyan modellt, amely több tömörítést igényel, mint amennyit hajlandó vagy adni.
04

Olvasd el a sebességet és a hatótávolságot

Minden sebesség egy becslés egyetlen beszélgetésre, alatta egy tartományral. A felső határ itt 39.6 tok/s on Gemma 3 QAT 1B. Ugyanaz a Kártya és Modell harminc és ötven százalékos eltérést mutat a következtetési futási idők között.
05

Ellenőrizze a szabad helyet, mielőtt döntést hozna

A Szoros azt jelenti, hogy ma működik; a Kényelmes azt jelenti, hogy még mindig működik, amikor a beszélgetés nő. Hasonlítsa össze, hogy az egyes modelleknek mire van szükségük egy elérhetővel. 16 GB.
06

Ellenőrizze más hardverekkel

Minden modell neve a táblázatban a saját oldalára mutat, amely ugyanazt a számítást végzi el az összes kártyán, amelyet birtoklunk. Itt láthatja, hogy a megfelelő vásárlás megfelel-e Ryzen Z2 GPU.

Válaszok

Ryzen Z2 GPU — gyakori kérdések

Ryzen Z2 GPU— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 39.6 tokenek másodpercenként, míg a nagyobb modellek arányosan lassabban futnak, mert minden token megköveteli az egész modell memória-ből való egyszeri kiolvasását. A sebességek becslések egyetlen beszélgetés egyidejűleg.

Ryzen Z2 GPU— futtatható-e 7B modellek?

Igen. Például fut. Multi-Token Prediction 7B at Q8_0, használva körülbelül 7.9 GB memória és körülbelül generálás 5.9 tokenek másodpercenként

Ryzen Z2 GPU— futtatható-e 13B modellek?

Igen. Például fut. DeepSeekMoE-16B at Q6_K, használva körülbelül 13.7 GB memória és körülbelül generálás 20.0 tokenek másodpercenként

Ryzen Z2 GPU— futtatható-e 30B modellek?

Igen. Például fut. ERNIE-4.5-VL-28B-A3B at Q3_K_M, használva körülbelül 12.9 GB memória és körülbelül generálás 21.2 tokenek másodpercenként

Ryzen Z2 GPU— mennyi VRAM-ja van?

Ez a KÁRTYA rendelkezik 16 GB -nak LPDDR5X. Körülbelül egy tizedet tartanak fenn az inference futási idő és a meghajtó, így körülbelül 14.4 GB elérhető egy AI modell számára és annak beszélgetéséhez.

Ryzen Z2 GPU— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 120 GB/s egy buszon keresztül a 128 bit. Ez a legjobb előrejelzője annak, hogy milyen gyorsan generál szöveget, mert minden egyes token előállítása azt jelenti, hogy az egész modellt egyszer el kell olvasni a memóriából.

Ryzen Z2 GPU— Milyen típusú MEMORY-t használ?

Használja LPDDR5X órára állítva 937 MHz. A HBM típusok adatközponti gyorsítókon találhatók, és sokkal nagyobb sávszélességgel rendelkeznek, mint a GDDR, amit asztali kártyákon használnak, ezért ugyanazon kapacitás mellett jelentősen gyorsabban generálnak tokeneket.

Ryzen Z2 GPU— ki készíti?

Ez egy terméke a AMD, a chip általi gyártásával TSMC, egy folyamatban 4 .

Ryzen Z2 GPU— Mikor adták ki?

Megjelent a January 2025.

Ryzen Z2 GPU— mennyi áramot fogyaszt?

A minősített kártya teljesítménye 28 W. A szöveg generálása nagy terhelést jelent rövid időszakokra, és a kérések között inaktív, így egy munkamenet alatt a fogyasztás általában jól below van a megadott értéknél.

Ryzen Z2 GPU— mennyi cache-e van?

Az L1 gyorsítótár 128 Kb, és az L2 gyorsítótár 8 MB. A Cache felszívja a memóriaforgalom egy részét, amely egyébként elérné a fő buszt, így egy nagyobb L2 szerény mértékben növeli a generálási sebességet, a sávszélesség által egyedül előre jelzett értékhez képest.

Ryzen Z2 GPU— mennyi a TFLOPS-ja?

Ez értékelve van 16.6 TFLOPS fél precízióban és 8.3 TFLOPS egyszeres pontossággal. Ezek a csúcs aritmetikai plafonok, nem pedig elérhető sebességek, és a szöveggenerálás csak e plafonok kis részét éri el, mert inkább a memóriabandwidth korlátozza.

Ryzen Z2 GPU— Támogatja a CUDA-t?

Nem. A CUDA kizárólag NVIDIA, és ez egy kártya a AMD. A nyelvi modellek futtatása ROCm, Vulkan vagy Metal segítségével történik a szoftvertől függően, amelyek éretlenebbek a CUDA úthoz képest — becsléseink büntetést alkalmaznak emiatt.

Ryzen Z2 GPU— jó helyi AI modellek futtatására?

A memóriája a kis és közepes modelleket fedi le, bár a legnagyobbak elérhetetlenek, mivel a sávszélessége miatt a generálás lassúnak tűnik a nagyobb modellek esetén. Összességében fut 432 a modellek számára, amelyeket nyomon követünk. Hogy ez elég-e, az teljesen attól függ, hogy melyik modellt szeretnéd - a fenti táblázat közvetlenül erre válaszol.

Ryzen Z2 GPU— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?

A kártya teljesítményén túli terhelés 16 GB lehúzza az egészet, és az ezen az oldalon található számok egyike sem feltételezi azt.

Két Ryzen Z2 GPU kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

A párosításuk fejlesztési lehetőséget biztosít a sebesség helyett: 32 GB amely lehetővé teszi, hogy olyan modelleket tarts meg, amelyeket egyedül nem tudtak volna, de a generálás nem így oszlik meg. Ezek a számok egy kártyát írnak le.

Ryzen Z2 GPU— Melyik AI modellt tud futtatni?

432 a 679 A nyomon követett open-weight nyelvi modellek elférnek ezen a kártyán, és helyben futtathatók. Az ezen az oldalon található táblázat minden egyes modellt felsorol, beleértve a szükséges memória mennyiségét, a futtatási kvantálást és a becsült generálási sebességet.

Ryzen Z2 GPU— Melyik a legnagyobb AI modell, amit futtatni tud?

A katalógusunkban a legnagyobb modell, ami belefér, az Nemotron 3-Nano-30B-A3B at 31.6B paraméterek, tömörített Q3_K_M. Körülbelül generál. 18.8 token másodpercenként és körülbelül 14.4 A kártya memória GB-ja.

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a hardverrel kezdődik. Ha már tudod, melyik AI modelt szeretnéd, és tudni szeretnéd, mi szükséges a futtatásához, Kezdje a MODELBŐL..

Minden GPU