Emu3.5 calcolatore TPS

Apri i pesi Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI 34.1B parametri October 2025

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

132 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

RTX A4500

20 GB · Q3_K_M · 21.5 tok/s

Scheda più veloce

B200

99.4 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire Emu3.5?

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.

132 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
99.4 tok/s 60–159 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	37.2 GB	Q8_0	Comodo
99.4 tok/s 60–159 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	37.2 GB	Q8_0	Comodo
79.3 tok/s 48–127 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	37.2 GB	Q8_0	Comodo
79.3 tok/s 48–127 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	37.2 GB	Q8_0	Comodo
63.5 tok/s 38–102 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	37.2 GB	Q8_0	Comodo
60.7 tok/s 36–97 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	37.2 GB	Q8_0	Comodo
60.7 tok/s 36–97 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	37.2 GB	Q8_0	Comodo
58.1 tok/s 35–93 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	37.2 GB	Q8_0	Comodo
51.6 tok/s 31–83 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	37.2 GB	Q8_0	Comodo
51.6 tok/s 31–83 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	37.2 GB	Q8_0	Comodo
51.6 tok/s 31–83 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	37.2 GB	Q8_0	Comodo
48.9 tok/s 29–78 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	37.2 GB	Q8_0	Comodo
41.7 tok/s 25–67 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.2 GB	Q8_0	Comodo
41.7 tok/s 25–67 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	37.2 GB	Q8_0	Comodo
41.7 tok/s 25–67 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.2 GB	Q8_0	Comodo
41.7 tok/s 25–67 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.2 GB	Q8_0	Comodo
41.7 tok/s 25–67 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.2 GB	Q8_0	Comodo
41.5 tok/s 25–66 · bassa fiducia	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.3 GB	Q5_K_M	Stretto
41.5 tok/s 25–66 · bassa fiducia	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.3 GB	Q5_K_M	Stretto
39.7 tok/s 24–64 · bassa fiducia	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.3 GB	Q5_K_M	Stretto
39.7 tok/s 24–64 · bassa fiducia	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.3 GB	Q5_K_M	Stretto
38.4 tok/s 23–61 · bassa fiducia	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	21.3 GB	Q4_K_M	Stretto
35.0 tok/s 21–56 · bassa fiducia	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	21.3 GB	Q4_K_M	Stretto
31.8 tok/s 19–51 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	37.2 GB	Q8_0	Comodo
31.8 tok/s 19–51 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	37.2 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: Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI
Tipo di organizzazione: Academia
Paese: China
Pubblicato: 30 October 2025

Cosa fa

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

Dominio: Video, Multimodal, Image generation, Vision, Language, Speech
Compito: Text-to-video, Image-to-video, Image generation, Text-to-image, Visual question answering, Language modeling/generation, Question answering, Speech recognition (ASR), Video description
Modello di base: Whisper v2,Qwen3-32B

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: 34.1B
Dati di addestramento: 13,600,000,000,000 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: 9.9 × 10²⁴ FLOP
Come è stato stabilito: Operation counting
Addestramento fine: 2.8 × 10²⁴ FLOP

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: BAAI

Come è classificato

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

Record fiducia: Confident

Fonti

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

Riferimento: Emu3.5: Native Multimodal Models are World Learners
Ultimo aggiornamento: 28 November 2025

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono Emu3.5

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 Emu3.5

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

Requisiti hardware in pratica

Scheda minima

RTX A4500

Memoria necessaria

17.4 GB

Più veloce

99.4 tok/s

Emu3.5 raggiunge un conteggio di parametri di 34.1B. Questo rientra nell'intervallo che una seria GPU DESKTOP può gestire una volta compressi i pesi. Il numero di GPU che monitoriamo che possono eseguirlo: 132.

Il punto di ingresso è RTX A4500, con una capacità di memoria di 20 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 21.5 token al secondo

Il risultato più rapido proviene da B200, generando approssimativamente 99.4 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Da dove è venuto

Emu3.5 è stato pubblicato da Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, nel paese registrato come China, durante October 2025. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia.

Funziona nel dominio di Video, Multimodal, Image generation, Vision, Language, Speech, ed è registrato come eseguire il compito di text-to-video, Image-to-video, Image generation, Text-to-image, Visual question answering, Language modeling/generation, Question answering, Speech recognition (ASR), Video description.

Costruisce su Whisper v2,Qwen3-32B. Quello è il modo abituale in cui viene prodotto un modello specializzato.

I pesi sono pubblicati, quindi possono essere scaricati e eseguiti sul proprio hardware indefinitamente, offline, senza un account associato. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione BAAI.

Comprendere le velocità

Il risultato mediano è attorno 21.1 token al secondo. Producendo testo più veloce della maggior parte delle persone che lo leggono. 103 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.

Senza il layout di attenzione in archivio, la colonna della memoria è un'approssimazione. È abbastanza vicino per scegliere l'hardware e meno affidabile con contesto lungo.

Come è stato addestrato

La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 9.9 × 10²⁴ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

L'addestramento ha consumato un corpus di circa 13,600,000,000,000 token di testo

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per Emu3.5

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

Controlla cosa serve prima di ogni altra cosa

Ogni card qui è stata controllata contro Emu3.5, avere bisogno di circa 17.4 GB a una compressione di Q3_K_M. Quella cifra, non le prestazioni di punta di una CARD, è ciò che decide se può essere eseguita.
02

Imposta la lunghezza del CONTEXT che utilizzerai.

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 Emu3.5.
03

Decidi quanto spazio di compressione accetterai

Ogni card esegue la copia meno compressa che può contenere., raggiungendo una compressione di Q3_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 Emu3.5. 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 99.4 tok/s
05

Leggi l'ultima colonna di fit

Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di Emu3.5. 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

Apri la scheda su cui ti sei deciso.

Ogni pagina della scheda ripete questo sondaggio per ogni modello che possediamo, rispondendo a cosa altro l'hardware è utile oltre a Emu3.5.

Risposte

Emu3.5 — domande comuni

Emu3.5— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia.

Emu3.5— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in October 2025.

Emu3.5— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Video, Multimodal, Image generation, Vision, Language, Speech, e viene registrato come gestire il compito di text-to-video, Image-to-video, Image generation, Text-to-image, Visual question answering, Language modeling/generation, Question answering, Speech recognition (ASR), Video description. 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.

Emu3.5— Dove posso scaricarlo?

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

Emu3.5— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 9.9 × 10²⁴ FLOP. 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.

Emu3.5— 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. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 6.9 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Emu3.5— due GPU lo farebbero andare più veloce?

La capacità si somma tra le schede; il throughput no. Il numero di schede che già la possiedono da sole: 132. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

Emu3.5— 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: 5. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

Emu3.5— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Queste sono stime con barre di errore reali, e ognuna di esse potrebbe ragionevolmente collocarsi ovunque nel suo intervallo pubblicato a seconda del runtime che utilizzi. Il risultato più veloce qui: 60–159 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.

Emu3.5— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è RTX A4500, con una capacità di memoria di 20 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 17.4 GB, e produce approssimativamente 21.5 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 132.

Emu3.5— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 99.4 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: 103.

Emu3.5— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 17.4 GB a una compressione di Q3_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.

Emu3.5— 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 Q4_K_M, utilizzando circa 21.3 GB e generando approssimativamente 38.4 token al secondo. Il fit è stretto.

Emu3.5— 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.

Emu3.5— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 34.1B. "Overall, the model contains 34.1 billion(B) parameters, including 31.2 B in the transformer layers and 2.9 B in the embedding layers. ". 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.

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.

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