OpenFlamingo TPS-rekenmachine

Open gewichten University of Washington,Stanford University,Allen Institute for AI,Hebrew University of Jerusalem,Columbia University,Google DeepMind,University of California Santa Barbara (UCSB),Research Center Juelich 9B parameters August 2023

Elke kaart hieronder wordt beoordeeld op basis van dit model met de contextlengte en minimale kwaliteit die je kiest. Snelheid is een schatting voor een enkele aanvraag, berekend op basis van de geheugendoorvoer van de kaart en de grootte van het model eenmaal gecomprimeerd..

Bereken voor dit model

582 kaarten die het kunnen draaien

818 kaarten die we hebben specificaties voor

Kleinste kaart die past

Quadro 6000

6 GB · Q3_K_M · 15.5 tok/s

Snelste kaart

B200

376 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien OpenFlamingo?

Stel de invoer in, lees het antwoord

Contextlengte tokens

Een langere conversatie heeft meer geheugen nodig, wat dit model van kleinere kaarten kan duwen..

Minimale kwaliteit

Verbergt kaarten die alleen in het model passen door het onder dit punt te comprimeren.

Zoek kaarten

Kaartgeheugen

Toon ook kaarten die het niet kunnen draaien

582 kaarten passen

Berekenen

					Heeft	Kwantificatie	Past
376 tok/s 226–602 · lage vertrouwen	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	10.3 GB	Q8_0	Comfortabel
376 tok/s 226–602 · lage vertrouwen	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	10.3 GB	Q8_0	Comfortabel
301 tok/s 180–481 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	10.3 GB	Q8_0	Comfortabel
301 tok/s 180–481 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	10.3 GB	Q8_0	Comfortabel
240 tok/s 144–385 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	10.3 GB	Q8_0	Comfortabel
230 tok/s 138–368 · lage vertrouwen	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	10.3 GB	Q8_0	Comfortabel
230 tok/s 138–368 · lage vertrouwen	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	10.3 GB	Q8_0	Comfortabel
220 tok/s 132–352 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	10.3 GB	Q8_0	Comfortabel
195 tok/s 117–313 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.3 GB	Q8_0	Comfortabel
195 tok/s 117–313 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.3 GB	Q8_0	Comfortabel
195 tok/s 117–313 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.3 GB	Q8_0	Comfortabel
185 tok/s 111–297 · lage vertrouwen	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	10.3 GB	Q8_0	Comfortabel
158 tok/s 95–253 · lage vertrouwen	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.3 GB	Q8_0	Comfortabel
158 tok/s 95–253 · lage vertrouwen	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	10.3 GB	Q8_0	Comfortabel
158 tok/s 95–253 · lage vertrouwen	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.3 GB	Q8_0	Comfortabel
158 tok/s 95–253 · lage vertrouwen	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.3 GB	Q8_0	Comfortabel
158 tok/s 95–253 · lage vertrouwen	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.3 GB	Q8_0	Comfortabel
125 tok/s 75–200 · lage vertrouwen	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.2 GB	Q5_K_M	Krap
120 tok/s 72–193 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	10.3 GB	Q8_0	Comfortabel
120 tok/s 72–193 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	10.3 GB	Q8_0	Comfortabel
107 tok/s 64–171 · lage vertrouwen	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.2 GB	Q6_K	Krap
100 tok/s 60–161 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	10.3 GB	Q8_0	Comfortabel
98.2 tok/s 59–157 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	10.3 GB	Q8_0	Comfortabel
96.0 tok/s 58–154 · lage vertrouwen	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	10.3 GB	Q8_0	Comfortabel
96.0 tok/s 58–154 · lage vertrouwen	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	10.3 GB	Q8_0	Comfortabel

Snelheden zijn schattingen voor een enkele aanvraag — één gesprek tegelijk — berekend vanuit geheugendebandbreedte, modelgrootte en kwantisatie. De werkelijke doorvoer varieert met de inferentietijd en de versie ervan. Cijfers gepubliceerd door hardwareleveranciers meten veel gelijktijdige aanvragen en zijn veel hoger.

Op record

Volledige specificatie

Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..

Oorsprong

Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.

Organisatie: University of Washington,Stanford University,Allen Institute for AI,Hebrew University of Jerusalem,Columbia University,Google DeepMind,University of California Santa Barbara (UCSB),Research Center Juelich
Organisatietype: Academia,Academia,Research collective,Academia,Academia,Industry,Academia
Land: United States of America, Israel, Germany
Gepubliceerd: 2 August 2023
Auteurs: Anas Awadalla, Irena Gao, Josh Gardner, Jack Hessel, Yusuf Hanafy, Wanrong Zhu, Kalyani Marathe, Yonatan Bitton, Samir Gadre, Shiori Sagawa, Jenia Jitsev, Simon Kornblith, Pang Wei Koh, Gabriel Ilharco, Mitchell Wortsman, Ludwig Schmidt

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.

Domein: Image generation
Taak: Image generation, Text-to-image

Grootte

Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.

parameters: 9B
Training gegevens: 17,400,000,000 tokens

De trainingsrun

Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.

Training hardware: NVIDIA A100 SXM4 80 GB
Gebruikte chips: 64
Stroomverbruik: 50.9 kW

Beschikbaarheid

Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.

Gewichten: Open — downloadable
Toegang tot model: Open weights (unrestricted)
Training code: Open source

Hoe het is geclassificeerd

Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.

Record vertrouwen: Confident

Bronnen

Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.

Referentie: OpenFlamingo: An Open-Source Framework for Training Large Autoregressive Vision-Language Models
Laatst bijgewerkt: 28 November 2025

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien OpenFlamingo

Gerangschikt op geschatte tokens per seconde, nieuwste kaart eerst waar snelheden gelijk zijn. Omdat generatie gebonden is aan geheugensnelheid, volgt deze ordening de snelheid in plaats van een gamebenchmark..

De kleinste GPU's die nog steeds draaien OpenFlamingo

De goedkoopste route erin, op basis van geheugencapaciteit. Een krappe pasvorm draait het model maar laat niets over voor een langer gesprek..

Wat de cijfers betekenen

Wat je nodig hebt om het te draaien

Minimum kaart

Quadro 6000

Geheugen nodig

5.1 GB

Snelste

376 tok/s

OpenFlamingo bereikt een parameter telling van 9B. Dat is klein genoeg zodat hardware zelden de obstakel is, inclusief op kaarten van enkele jaren oud. Het aantal kaarten dat we volgen die het kunnen draaien: 582.

De minste hardware die werkt is Quadro 6000, met een geheugen capaciteit van 6 GB, het draaien ervan met een compressie van Q3_K_M en produceren rond 15.5 tokens per seconde

De snelste we er voor berekenen is B200, genereren ongeveer 376 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Waar het vandaan kwam

OpenFlamingo werd gepubliceerd door University of Washington,Stanford University,Allen Institute for AI,Hebrew University of Jerusalem,Columbia University,Google DeepMind,University of California Santa Barbara (UCSB),Research Center Juelich, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens August 2023. De publicerende organisatie is geclassificeerd als academia,Academia,Research collective,Academia,Academia,Industry,Academia.

Het werkt in het domein van Image generation, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van image generation, Text-to-image.

Gepubliceerde gewichten betekenen dat het model op jouw machine draait in plaats van op die van iemand anders, wat de hardwarevraag hieronder op enige manier beantwoordbaar maakt.

Begrijpen van de snelheden

De helft van de kaarten die het vasthouden, beheren meer dan 21.1 tokens per seconde. 541 van hen

Elke gewicht participeert in elke token hier, dus bandbreedte is het hele verhaal: de ranking hieronder is effectief een ranking van geheugendoorvoer.

Geheugen hier is geschat op basis van grootte in plaats van berekend vanuit de architectuur, die niet is vastgelegd voor dit model — de cijfers zijn indicatief eerder dan exact.

Wat erin ging zitten om het te bouwen

Training verbruikte een corpus van ongeveer 17,400,000,000 tekstokens

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor OpenFlamingo

De tabel hierboven heeft elke kaart die we specificaties voor hebben al vergeleken met dit model. Het bereiken van uw antwoord kost zes stappen..

01

Lees eerst de geheugenfiguur

Begin met wat het eigenlijk nodig heeft, namelijk de vereiste van OpenFlamingo, ongeveer nodig 5.1 GB bij een compressie van Q3_K_M. De capaciteit is de poort — een GPU-kaart houdt het of het houdt het niet.
02

Stem de context af op uw werkelijke gebruik

Langere gesprekken kosten geheugen bovenop wat de gewichten nodig hebben. Verplaats de schuifregelaar naar je echte werklengte voordat je een rij vertrouwt voor OpenFlamingo.
03

Bepaal hoeveel compressie je accepteert

Compressie is wat een model laat passen op kleinere kaarten, tegen een bepaalde kost in nauwkeurigheid., bereiken van een compressie van Q3_K_M op de kleinste kaart die past. Het instellen van een minimumkwaliteit laat de kaarten vallen die het alleen maar beheersen door verder te persen dan je zou willen, en houdt de vergelijking op één niveau.
04

Rangschik op doorvoer in plaats van specificatielijst

De snelheid volgorde is effectief een volgorde op basis van GPU VRAM. OpenFlamingo. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 376 tok/s
05

Controleer het geschiktheidsadvies voordat je koopt

Strak betekent dat het laadt en werkt zonder ruimte om de context later te verhogen, in het geval van OpenFlamingo. Comfortabel betekent dat je de context later kunt vergroten. Dat verschil is belangrijker dan een paar tokens per seconde, dus koop voor comfortabel als je dat verwacht.
06

Controleer de kaart vanaf de andere kant

Elke kaartnaam linkt naar zijn eigen pagina, die dezelfde berekening door het hele modelcatalogus uitvoert. Een kaart wordt meestal gekocht voor meer dan één model, dus het is de moeite waard om te kijken voordat je koopt voor OpenFlamingo.

Antwoorden

OpenFlamingo — veelgestelde vragen

OpenFlamingo— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door University of Washington,Stanford University,Allen Institute for AI,Hebrew University of Jerusalem,Columbia University,Google DeepMind,University of California Santa Barbara (UCSB),Research Center Juelich, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als academia,Academia,Research collective,Academia,Academia,Industry,Academia.

OpenFlamingo— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in August 2023. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

OpenFlamingo— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Image generation, en wordt geregistreerd als het afhandelen van image generation, Text-to-image. Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.

OpenFlamingo— waar kan ik het downloaden?

De gewichten zijn gepubliceerd, hoewel we geen repositorylink daarvoor hebben. Deze site berekent hardwarevereisten in plaats van modelbestanden te hosten.

OpenFlamingo— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?

Alleen door af te laden, wat meestal een valse economie is: het deel dat in systeemgeheugen wordt vastgehouden, houdt het hele ding tegen. De dichtstbijzijnde miscalculatie die we berekenen, komt tekort met 1.6 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

OpenFlamingo— Zouden twee GPU's het sneller draaien?

Capaciteit voegt samen over kaarten; doorvoer niet. Het aantal kaarten dat het al op zichzelf vasthoudt: 582. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

OpenFlamingo— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?

Omdat de capaciteit varieert, varieert ook hoe hard het moet worden samengedrukt. Het aantal onderscheidende niveaus in de bovenstaande tabel: 4. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

OpenFlamingo— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Dit zijn schattingen met echte foutmarges, en elk van hen zou redelijkerwijs ergens binnen zijn gepubliceerde bereik kunnen vallen, afhankelijk van welke runtime je gebruikt. Het snelste resultaat hier: 226–602 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

OpenFlamingo— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is Quadro 6000, met een geheugen capaciteit van 6 GB. Het draait het model op een compressie van Q3_K_M ongeveer 5.1 GB, en produceert ongeveer 15.5 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 582.

OpenFlamingo— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 376 tokens per seconde; de langzaamste die het nog steeds draait haalt aanzienlijk minder. De leessnelheid is rond de tien tokens per seconde, en het aantal kaarten dat dat haalt: 541.

OpenFlamingo— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 5.1 GB bij een compressie van Q3_K_M, welke is wat de kleinste card die het draait gebruikt. Minder compressie heeft meer nodig: de cijfers in de memory-kolom hierboven worden opnieuw berekend voor elke card, omdat elke card de minst gecomprimeerde versie kan vasthouden.

OpenFlamingo— kan ik het draaien op een GPU met 8 GB?

Ja. De GPU kaart CMP 170HX 8 GB, houden 8 GB, draait het met een compressie van Q5_K_M, ongeveer 7.2 GB en genereren ongeveer 125 tokens per second. De pasvorm is krap.

OpenFlamingo— kan ik het draaien op een GPU met 12 GB?

Ja. De GPU kaart GeForce RTX 3080 Ti, houden 12 GB, draait het met een compressie van Q8_0, ongeveer 10.3 GB en genereren ongeveer 42.9 tokens per second. De pasvorm is krap.

OpenFlamingo— kan ik het draaien op een GPU met 16 GB?

Ja. De GPU kaart Tesla V100 SXM2 16 GB, houden 16 GB, draait het met een compressie van Q8_0, ongeveer 10.3 GB en genereren ongeveer 53.2 tokens per second. De fit is comfortabel.

OpenFlamingo— kan ik het draaien op een GPU met 24 GB?

Ja. De GPU kaart GeForce RTX 5090 D V2, houden 24 GB, draait het met een compressie van Q8_0, ongeveer 10.3 GB en genereren ongeveer 63.1 tokens per second. De fit is comfortabel.

OpenFlamingo— is het open-source?

De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze kunnen worden gedownload en op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd. Houd er rekening mee dat OPEN WEIGHTS niet hetzelfde is als open source in de volle zin — het zegt niets over de trainingsdata, de trainingscode of de commerciële voorwaarden die eraan zijn verbonden.

OpenFlamingo— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 9B. "We introduce OpenFlamingo, a family of autoregressive vision-language models ranging from 3B to 9B parameters.". Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 28 November 2025

De andere richting

Van de andere kant bekijken?

Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.

Alle AI-modellen