Playground v2.5 calcolatore TPS

Apri i pesi Playground 3.5B parametri February 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 · Q5_K_M · 18.8 tok/s

Scheda più veloce

B200

968 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire Playground v2.5?

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.

818 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
968 tok/s 581–1,549 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	4.4 GB	Q8_0	Comodo
968 tok/s 581–1,549 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	4.4 GB	Q8_0	Comodo
773 tok/s 464–1,237 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	4.4 GB	Q8_0	Comodo
773 tok/s 464–1,237 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	4.4 GB	Q8_0	Comodo
618 tok/s 371–989 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	4.4 GB	Q8_0	Comodo
592 tok/s 355–947 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	4.4 GB	Q8_0	Comodo
592 tok/s 355–947 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	4.4 GB	Q8_0	Comodo
566 tok/s 340–906 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	4.4 GB	Q8_0	Comodo
503 tok/s 302–804 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	4.4 GB	Q8_0	Comodo
503 tok/s 302–804 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	4.4 GB	Q8_0	Comodo
503 tok/s 302–804 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	4.4 GB	Q8_0	Comodo
477 tok/s 286–763 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	4.4 GB	Q8_0	Comodo
407 tok/s 244–651 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	4.4 GB	Q8_0	Comodo
407 tok/s 244–651 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	4.4 GB	Q8_0	Comodo
407 tok/s 244–651 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	4.4 GB	Q8_0	Comodo
407 tok/s 244–651 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	4.4 GB	Q8_0	Comodo
407 tok/s 244–651 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	4.4 GB	Q8_0	Comodo
310 tok/s 186–495 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	4.4 GB	Q8_0	Comodo
310 tok/s 186–495 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	4.4 GB	Q8_0	Comodo
258 tok/s 155–413 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	4.4 GB	Q8_0	Comodo
252 tok/s 151–404 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	4.4 GB	Q8_0	Comodo
247 tok/s 148–395 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	4.4 GB	Q8_0	Comodo
247 tok/s 148–395 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	4.4 GB	Q8_0	Comodo
247 tok/s 148–395 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	4.4 GB	Q8_0	Comodo
247 tok/s 148–395 · bassa fiducia	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	4.4 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: Playground
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: United States of America
Pubblicato: 27 February 2024
Autori: Daiqing Li, Aleks Kamko, Ehsan Akhgari, Ali Sabet, Linmiao Xu, Suhail Doshi

Cosa fa

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

Dominio: Image generation
Compito: Text-to-image, Image generation

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: 3.5B
Dati di addestramento: tokens

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 (restricted use)
Codice di addestramento: Unreleased
Hugging Face: playgroundai

Come è classificato

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

Record fiducia: Unknown
Citazioni: 234

Fonti

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

Riferimento: Playground v2.5: Three Insights towards Enhancing Aesthetic Quality in Text-to-Image Generation
Ultimo aggiornamento: 25 May 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono Playground v2.5

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 Playground v2.5

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

Cosa ti serve per eseguirlo

Scheda minima

Tesla C1080

Memoria necessaria

3.2 GB

Più veloce

968 tok/s

Playground v2.5 raggiunge un conteggio di parametri di 3.5B. 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.

L'hardware minimo che funziona è Tesla C1080, con una capacità di memoria di 4 GB, eseguendolo a una compressione di Q5_K_M e producendo circa 18.8 token al secondo

Il più veloce che calcoliamo per esso è B200, generando approssimativamente 968 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Informazioni su questo modello

Playground v2.5 è stato pubblicato da Playground, nel paese registrato come United States of America, durante February 2024. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.

Funziona nel dominio di Image generation, ed è registrato come eseguire il compito di text-to-image, Image generation.

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 playgroundai.

Quanto è veloce nel funzionare e perché

Su ogni CARD che può eseguirlo, il centro della gamma si trova a 32.5 token al secondo. Producendo testo più veloce della maggior parte delle persone che lo leggono. 778 di loro

È un modello denso, quindi ogni parametro viene letto per ogni token prodotto. Questo rende la pista di velocità la larghezza di banda della memoria quasi esattamente — una CARD con il doppio della larghezza di banda genera approssimativamente il doppio della velocità.

La sua architettura interna non è in archivio, quindi la memoria è approssimata dal conteggio dei parametri e contrassegnata di conseguenza. Aspettatevi che la cifra reale differisca, soprattutto con contesti lunghi.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per Playground v2.5

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

Inizia dalla colonna VRAM

La tabella elenca ogni card in grado di contenere Playground v2.5, avere bisogno di circa 3.2 GB a una compressione di Q5_K_M. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.
02

Imposta la lunghezza del CONTEXT che utilizzerai.

Imposta il contesto su ciò che utilizzerai effettivamente. La cache cresce con la conversazione, ed è il motivo consueto per cui una card che sembrava a posto smette di adattarsi. Playground v2.5.
03

Decidi quanto spazio di compressione accetterai

Ogni card esegue la copia meno compressa che può contenere., raggiungendo una compressione di Q5_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

Ordina per throughput piuttosto che per specifiche.

Il ranking per tokens al secondo segue la larghezza di banda della memoria piuttosto che il numero di core, per Playground v2.5. 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 968 tok/s
05

Guarda il margine, non solo l'adattamento

La colonna della compatibilità separa le schede che riescono appena a farlo da quelle con spazio in più, nel caso di Playground v2.5. 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 Playground v2.5.

Risposte

Playground v2.5 — domande comuni

Playground v2.5— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Solo scaricando, che di solito è una falsa economia: la parte tenuta in SYSTEM MEMORY rallenta tutto. Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Playground v2.5— 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: 818. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

Playground v2.5— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Una scheda più grande contiene una copia più accurata. Il numero di livelli di compressione utilizzati tra le schede che lo eseguono: 2. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

Playground v2.5— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Vengono calcolati dalle specifiche piuttosto che misurati, e ognuno ha un intervallo. Un esempio: 581–1,549 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.

Playground v2.5— 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 Q5_K_M utilizzando circa 3.2 GB, e produce approssimativamente 18.8 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 818.

Playground v2.5— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 968 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.

Playground v2.5— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 3.2 GB a una compressione di Q5_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.

Playground v2.5— 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 4.4 GB e generando approssimativamente 180 token al secondo. Il fit è comodo.

Playground v2.5— 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 4.4 GB e generando approssimativamente 110 token al secondo. Il fit è comodo.

Playground v2.5— 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 4.4 GB e generando approssimativamente 137 token al secondo. Il fit è comodo.

Playground v2.5— 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 Q8_0, utilizzando circa 4.4 GB e generando approssimativamente 162 token al secondo. Il fit è comodo.

Playground v2.5— 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.

Playground v2.5— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 3.5B. The Model Description section of [1] says that the model “follows the same architecture as Stable Diffusion XL.” It also says that the model is a latent diffusion model that uses OpenCLIP-ViT/G and CLIP-ViT/L as text encoders, which seemingly would make it identical to Stable Diffusion XL [2]. Therefore, I will assume that Playground v2.5 has the same number of parameters as the Stable Diffusion XL 1.0 base model, which has 3.5B model parameters [3]. 1. https://huggingface.co/playgroundai/playground-v2.5-1024px-aesthetic 2. https://arxiv.org/pdf/2307.01952 3. https://stability.ai/news/stable-diffusion-sdxl-1-announcement. 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.

Playground v2.5— chi l'ha creato?

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

Playground v2.5— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in February 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.

Playground v2.5— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Image generation, e viene registrato come gestire il compito di text-to-image, Image generation. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

Playground v2.5— Dove posso scaricarlo?

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

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 25 May 2026

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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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