Qwen Image calcolatore TPS

Apri i pesi Alibaba 27B parametri August 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

241 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Xeon Phi 7120P

16 GB · Q3_K_M · 9.7 tok/s

Scheda più veloce

B200

125 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire Qwen Image?

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.

241 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
125 tok/s 75–201 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	29.6 GB	Q8_0	Comodo
125 tok/s 75–201 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	29.6 GB	Q8_0	Comodo
100 tok/s 60–160 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	29.6 GB	Q8_0	Comodo
100 tok/s 60–160 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	29.6 GB	Q8_0	Comodo
80.1 tok/s 48–128 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	29.6 GB	Q8_0	Comodo
76.7 tok/s 46–123 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	29.6 GB	Q8_0	Comodo
76.7 tok/s 46–123 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	29.6 GB	Q8_0	Comodo
73.4 tok/s 44–117 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	29.6 GB	Q8_0	Comodo
65.2 tok/s 39–104 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	29.6 GB	Q8_0	Comodo
65.2 tok/s 39–104 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	29.6 GB	Q8_0	Comodo
65.2 tok/s 39–104 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	29.6 GB	Q8_0	Comodo
61.8 tok/s 37–99 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	29.6 GB	Q8_0	Comodo
52.7 tok/s 32–84 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	29.6 GB	Q8_0	Comodo
52.7 tok/s 32–84 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	29.6 GB	Q8_0	Comodo
52.7 tok/s 32–84 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	29.6 GB	Q8_0	Comodo
52.7 tok/s 32–84 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	29.6 GB	Q8_0	Comodo
52.7 tok/s 32–84 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	29.6 GB	Q8_0	Comodo
47.8 tok/s 29–77 · bassa fiducia	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	1,130 GB/s	Nov 2019	13.9 GB	Q3_K_M	Stretto
42.6 tok/s 26–68 · bassa fiducia	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	23.3 GB	Q6_K	Comodo
42.6 tok/s 26–68 · bassa fiducia	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	23.3 GB	Q6_K	Comodo
40.8 tok/s 24–65 · bassa fiducia	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	23.3 GB	Q6_K	Comodo
40.8 tok/s 24–65 · bassa fiducia	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	23.3 GB	Q6_K	Comodo
40.6 tok/s 24–65 · bassa fiducia	GeForce RTX 5080 NVIDIA	16 GB	960 GB/s	Jan 2025	13.9 GB	Q3_K_M	Stretto
40.1 tok/s 24–64 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	29.6 GB	Q8_0	Comodo
40.1 tok/s 24–64 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	29.6 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: Alibaba
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: China
Pubblicato: 4 August 2025
Autori: Chenfei Wu, Jiahao Li, Jingren Zhou, Junyang Lin, Kaiyuan Gao, Kun Yan, Shengming Yin, Shuai Bai, Xiao Xu, Yilei Chen, Yuxiang Chen, Zecheng Tang, Zekai Zhang, Zhengyi Wang

Cosa fa

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

Dominio: Image generation, Vision
Compito: Image generation, Text-to-image, Image-to-image
Modello di base: Qwen2.5-VL-7B

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: 27B
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 (unrestricted)
Codice di addestramento: Unreleased
Hugging Face: Qwen

Come è classificato

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

Perché è monitorato: SOTA improvement
Record fiducia: Confident

Fonti

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

Riferimento: Qwen-Image Technical Report
Ultimo aggiornamento: 28 November 2025

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono Qwen Image

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 Qwen Image

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

Il lato hardware

Scheda minima

Xeon Phi 7120P

Memoria necessaria

13.9 GB

Più veloce

125 tok/s

Qwen Image raggiunge un conteggio di parametri di 27B. 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: 241.

A basso prezzo è gestito da Xeon Phi 7120P, con una capacità di memoria di 16 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 9.7 token al secondo

Top di gamma è B200, generando approssimativamente 125 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Sfondo

Qwen Image è stato pubblicato da Alibaba, nel paese registrato come China, durante August 2025. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.

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

Il suo punto di partenza era un modello di base esistente, Qwen2.5-VL-7B. È per questo che condivide la forma e le dimensioni generali del modello base.

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 Qwen.

Leggendo i dati di throughput

Su ogni CARD che può eseguirlo, il centro della gamma si trova a 19.0 token al secondo 196 di loro

Ogni peso partecipa a ogni token qui, quindi la larghezza di banda è tutta la storia: la classifica sottostante è effettivamente una classifica del throughput di 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.

Come è stato addestrato

Il suo criterio di inclusione: sOTA improvement.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per Qwen Image

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

Inizia da ciò di cui ha realmente bisogno, ovvero il requisito di Qwen Image, avere bisogno di circa 13.9 GB a una compressione di Q3_K_M. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.
02

Decidi quanto a lungo durano le tue conversazioni

Conversazioni più lunghe richiedono memoria oltre a ciò che i pesi necessitano. Muovi il cursore sulla tua reale lunghezza di lavoro prima di fidarti di qualsiasi riga per Qwen Image.
03

Imposta un pavimento di qualità

La Compression è ciò che rende un modello adatto a schede più piccole, a fronte di un certo costo in accuratezza., 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.

La velocità dell'ordinamento è effettivamente un ordinamento per larghezza di banda di memoria, per Qwen Image. 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 125 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 Qwen Image. 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 nome di scheda è collegato alla propria pagina, che esegue lo stesso calcolo su tutto il catalogo dei modelli. Una scheda è solitamente acquistata per più di un modello, quindi vale la pena dare un'occhiata prima di acquistare. Qwen Image.

Risposte

Qwen Image — domande comuni

Qwen Image— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Vengono calcolati dalle specifiche piuttosto che misurati, e ognuno ha un intervallo. Un esempio: 75–201 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.

Qwen Image— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Xeon Phi 7120P, con una capacità di memoria di 16 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 13.9 GB, e produce approssimativamente 9.7 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 241.

Qwen Image— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 125 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: 196.

Qwen Image— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 13.9 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.

Qwen Image— 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 Q3_K_M, utilizzando circa 13.9 GB e generando approssimativamente 47.8 token al secondo. Il fit è stretto.

Qwen Image— 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 Q5_K_M, utilizzando circa 20.2 GB e generando approssimativamente 37.5 token al secondo. Il fit è stretto.

Qwen Image— 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.

Qwen Image— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 27B. Table 1. 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.

Qwen Image— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Alibaba, basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry.

Qwen Image— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in August 2025.

Qwen Image— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Image generation, Vision, e viene registrato come gestire il compito di image generation, Text-to-image, Image-to-image. 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.

Qwen Image— Dove posso scaricarlo?

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

Qwen Image— 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. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 6.2 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Qwen Image— 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: 241. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

Qwen Image— 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.

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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