phi-3.5-Vision calcolatore TPS

Apri i pesi Microsoft 4.2B parametri April 2024

Ogni scheda sottostante è valutata rispetto a questo modello alla lunghezza di contesto e alla qualità minima che scegli. La velocità è una stima per una singola richiesta, calcolata dalla larghezza di banda della memoria della scheda e dalla dimensione del modello una volta compresso..

Calcolato per questo modello

818 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Tesla C1080

4 GB · Q4_K_M · 20.3 tok/s

Scheda più veloce

B200

807 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire phi-3.5-Vision?

Imposta gli input, leggi la risposta

Lunghezza del contesto token

Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..

Qualità minima

Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..

Cerca schede

Memoria della scheda

Mostra anche le schede che non possono eseguirlo.

818 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
807 tok/s 484–1,291 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	5.2 GB	Q8_0	Comodo
807 tok/s 484–1,291 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	5.2 GB	Q8_0	Comodo
644 tok/s 387–1,031 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	5.2 GB	Q8_0	Comodo
644 tok/s 387–1,031 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	5.2 GB	Q8_0	Comodo
515 tok/s 309–824 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	5.2 GB	Q8_0	Comodo
493 tok/s 296–789 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	5.2 GB	Q8_0	Comodo
493 tok/s 296–789 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	5.2 GB	Q8_0	Comodo
472 tok/s 283–755 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	5.2 GB	Q8_0	Comodo
419 tok/s 251–670 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.2 GB	Q8_0	Comodo
419 tok/s 251–670 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.2 GB	Q8_0	Comodo
419 tok/s 251–670 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.2 GB	Q8_0	Comodo
397 tok/s 238–636 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	5.2 GB	Q8_0	Comodo
339 tok/s 203–542 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.2 GB	Q8_0	Comodo
339 tok/s 203–542 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	5.2 GB	Q8_0	Comodo
339 tok/s 203–542 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.2 GB	Q8_0	Comodo
339 tok/s 203–542 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.2 GB	Q8_0	Comodo
339 tok/s 203–542 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.2 GB	Q8_0	Comodo
258 tok/s 155–413 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	5.2 GB	Q8_0	Comodo
258 tok/s 155–413 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	5.2 GB	Q8_0	Comodo
215 tok/s 129–344 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	5.2 GB	Q8_0	Comodo
210 tok/s 126–337 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	5.2 GB	Q8_0	Comodo
206 tok/s 123–329 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	5.2 GB	Q8_0	Comodo
206 tok/s 123–329 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	5.2 GB	Q8_0	Comodo
206 tok/s 123–329 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	5.2 GB	Q8_0	Comodo
206 tok/s 123–329 · bassa fiducia	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	5.2 GB	Q8_0	Comodo

Le velocità sono stime per una singola richiesta — una conversazione alla volta — calcolate dalla larghezza di banda della memoria, dalla dimensione del modello e dalla quantizzazione. Il throughput reale varia con il runtime di inferenza e la sua versione. I valori pubblicati dai fornitori di hardware misurano molte richieste simultanee e sono molto più elevati..

In registrazione

specifiche complete

Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione: Microsoft
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: United States of America
Pubblicato: 23 April 2024
Autori: Marah Abdin, Sam Ade Jacobs, Ammar Ahmad Awan, Jyoti Aneja, Ahmed Awadallah, Hany Awadalla, Nguyen Bach, Amit Bahree, Arash Bakhtiari, Harkirat Behl, Alon Benhaim, Misha Bilenko, Johan Bjorck, Sébastien Bubeck, Martin Cai, Caio César Teodoro Mendes, Weizhu Chen, Vishrav Chaudhary, Parul Chopra, Allie Del Giorno, Gustavo de Rosa, Matthew Dixon, Ronen Eldan, Dan Iter, Amit Garg, Abhishek Goswami, Su…

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio: Vision
Compito: Visual question answering
Modello di base: phi-3-mini 3.8B

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

parametri: 4.2B
Dati di addestramento: tokens

Calcolo di addestramento

L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.

Calcolo di addestramento: 8.8 × 10²² FLOP
Come è stato stabilito: Hardware,Operation counting
Addestramento fine: 8.2 × 10²¹ FLOP

La corsa di addestramento

Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.

Hardware di addestramento: NVIDIA H100 SXM5 80GB
Chip utilizzati: 256
Tempo di parete: 144 hours
Consumo energetico: 354.2 kW

Disponibilità

Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.

Pesi: Open — downloadable
Accesso al modello: Open weights (unrestricted)
Codice di addestramento: Unreleased
Hugging Face: microsoft

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Probabilmente sopra 10²³ FLOP: Yes
Record fiducia: Confident

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento: Phi-3 Technical Report: A Highly Capable Language Model Locally on Your Phone
Ultimo aggiornamento: 28 November 2025

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono phi-3.5-Vision

Classificato per token stimati al secondo, scheda più recente per prima dove le velocità coincidono. Poiché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria, quest'ordinamento segue la larghezza di banda piuttosto che qualsiasi benchmark di gioco..

Le GPU più piccole che ancora funzionano phi-3.5-Vision

Il percorso più economico, in base alla capacità di memoria. Un adattamento stretto esegue il modello ma non lascia nulla di riserva per una conversazione più lunga..

Cosa significano i numeri

Cosa serve per eseguire questo modello

Scheda minima

Tesla C1080

Memoria necessaria

3.2 GB

Più veloce

807 tok/s

phi-3.5-Vision raggiunge un conteggio di parametri di 4.2B. È piccolo abbastanza che l'hardware è raramente l'ostacolo, anche su CARD di diversi anni fa. Il numero di CARD che monitoriamo che possono eseguirlo: 818.

La scheda più piccola che lo tiene è Tesla C1080, con una capacità di memoria di 4 GB, eseguendolo a una compressione di Q4_K_M e producendo circa 20.3 token al secondo

All'altra estremità si trova B200, generando approssimativamente 807 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Informazioni su questo modello

phi-3.5-Vision è stato pubblicato da Microsoft, nel paese registrato come United States of America, durante April 2024. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.

Funziona nel dominio di Vision, ed è registrato come eseguire il compito di visual question answering.

Invece di essere addestrato da zero, è derivato da phi-3-mini 3.8B. È per questo che condivide la forma e le dimensioni generali del modello base.

I pesi aperti sono ciò che mette questa pagina nel calcolatore piuttosto che solo nel catalogo: è un modello che puoi effettivamente tenere. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione microsoft.

Quanto è veloce nel funzionare e perché

Il risultato mediano è attorno 29.8 token al secondo. Superare la velocità di lettura in modo diretto: 778 di loro

Essendo denso, legge tutto se stesso per token, motivo per cui l'ordinamento per velocità qui sotto segue da vicino l'ordinamento per larghezza di banda della memoria.

La memoria qui è stimata dalla dimensione piuttosto che calcolata dall'architettura, che non è registrata per questo modello — i numeri sono indicativi piuttosto che esatti.

Addestramento e provenienza

La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 8.8 × 10²² FLOP, su hardware registrato come NVIDIA H100 SXM5 80GB. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per phi-3.5-Vision

La tabella sopra ha già valutato ogni card di cui possediamo le specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..

01

Leggi prima il numero di VRAM

Inizia da ciò di cui ha realmente bisogno, ovvero il requisito di phi-3.5-Vision, avere bisogno di circa 3.2 GB a una compressione di Q4_K_M. Quella cifra, non le prestazioni di punta di una CARD, è ciò che decide se può essere eseguita.
02

Corrispondi il contesto al tuo utilizzo attuale

La conversazione occupa memoria anche, e cresce man mano che procede. Imposta il cursore sulla lunghezza che ti aspetti, perché con un contesto lungo una CARD che gestisce facilmente domande brevi può essere scartata da phi-3.5-Vision.
03

Imposta un pavimento di qualità

La colonna di quantizzazione varia a seconda della scheda, perché una scheda più grande contiene una copia più precisa., raggiungendo una compressione di Q4_K_M sulla scheda più piccola che si adatta. Impostare una qualità minima elimina le schede che riescono a gestirla solo spremendo oltre quanto desiderato e mantiene il confronto a un livello.
04

Confronta TOKEN AL SEC, non specifiche.

Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per phi-3.5-Vision. Non si adatterà a un'ordinazione da gaming, perché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria. La scheda in cima alla lista è B200, nella 807 tok/s
05

Leggi l'ultima colonna di fit

La colonna della compatibilità separa le schede che riescono appena a farlo da quelle con spazio in più, nel caso di phi-3.5-Vision. Comfortable significa che puoi espandere il contesto in seguito. Quella differenza conta più di pochi token al secondo, quindi acquista per comfortable se ti aspetti di farlo.
06

Vedi cos'altro che questa card esegue

Ogni pagina della scheda ripete questo sondaggio per ogni modello che possediamo, rispondendo a cosa altro l'hardware è utile oltre a phi-3.5-Vision.

Risposte

phi-3.5-Vision — domande comuni

phi-3.5-Vision— posso eseguirlo su una GPU holding 24 GB?

Sì. La scheda GeForce RTX 5090 D V2, tenere 24 GB, lo esegue a una compressione di Q8_0, utilizzando circa 5.2 GB e generando approssimativamente 135 token al secondo. Il fit è comodo.

phi-3.5-Vision— è open-source?

I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.

phi-3.5-Vision— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 4.2B. 4.2B. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.

phi-3.5-Vision— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Microsoft, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.

phi-3.5-Vision— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in April 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.

phi-3.5-Vision— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Vision, e viene registrato come gestire il compito di visual question answering. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.

phi-3.5-Vision— Dove posso scaricarlo?

I suoi pesi sono pubblicati su Hugging Face, sotto l'organizzazione microsoft. Non ospitiamo file di modelli — questo sito calcola quale hardware è necessario per eseguirli.

phi-3.5-Vision— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 8.8 × 10²² FLOP, su hardware registrato come NVIDIA H100 SXM5 80GB. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.

phi-3.5-Vision— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Può essere diviso tra la scheda e la memoria di sistema, ma genera dolorosamente lentamente in quel modo. Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

phi-3.5-Vision— due GPU lo farebbero andare più veloce?

Due schede comprano VRAM piuttosto che velocità, che conta solo se una scheda non può contenerla. Il numero che può: 818. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

phi-3.5-Vision— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Ogni card è mostrata mentre esegue la copia meno compressa che può contenere. Il numero di livelli di compressione distinti tra le card che si adattano: 3. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

phi-3.5-Vision— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Ogni cifra è derivata dalla larghezza di banda della memoria e dalle dimensioni del modello, non calibrata, motivo per cui ognuna è pubblicata come un intervallo anziché come un singolo numero. Un esempio: 484–1,291 tok/s su B200. Lo stesso modello e scheda variano tra il trenta e il cinquanta per cento a seconda del software di inferenza e della sua versione.

phi-3.5-Vision— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Tesla C1080, con una capacità di memoria di 4 GB. Esegui il modello a una compressione di Q4_K_M utilizzando circa 3.2 GB, e produce approssimativamente 20.3 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 818.

phi-3.5-Vision— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 807 token al secondo; il più lento che riesce a farlo gestisce considerevolmente meno. La velocità di lettura è di circa dieci token al secondo, e il numero di schede che riescono a farlo: 778.

phi-3.5-Vision— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 3.2 GB a una compressione di Q4_K_M, quale è la scheda più piccola che lo utilizza. Meno compressione richiede di più: le cifre nella colonna della memoria sopra sono ricalcolate per ogni scheda, perché ognuna contiene la versione meno compressa possibile.

phi-3.5-Vision— posso eseguirlo su una GPU holding 8 GB?

Sì. La scheda CMP 170HX 8 GB, tenere 8 GB, lo esegue a una compressione di Q8_0, utilizzando circa 5.2 GB e generando approssimativamente 150 token al secondo. Il fit è comodo.

phi-3.5-Vision— posso eseguirlo su una GPU holding 12 GB?

Sì. La scheda GeForce RTX 3080 Ti, tenere 12 GB, lo esegue a una compressione di Q8_0, utilizzando circa 5.2 GB e generando approssimativamente 92.0 token al secondo. Il fit è comodo.

phi-3.5-Vision— posso eseguirlo su una GPU holding 16 GB?

Sì. La scheda Tesla V100 SXM2 16 GB, tenere 16 GB, lo esegue a una compressione di Q8_0, utilizzando circa 5.2 GB e generando approssimativamente 114 token al secondo. Il fit è comodo.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

L'altra direzione

Guardandolo dall'altro lato?

Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.

Tutti i modelli AI