Whisper v2 TPS-rekenmachine

Open gewichten OpenAI 1.6B parameters December 2022

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

818 kaarten die het kunnen draaien

818 kaarten die we hebben specificaties voor

Kleinste kaart die past

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 23.8 tok/s

Snelste kaart

B200

2,186 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien Whisper v2?

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

818 kaarten passen

Berekenen

					Heeft	Kwantificatie	Past
2,186 tok/s 1,312–3,498 · lage vertrouwen	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	2.4 GB	Q8_0	Comfortabel
2,186 tok/s 1,312–3,498 · lage vertrouwen	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	2.4 GB	Q8_0	Comfortabel
1,746 tok/s 1,047–2,793 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	2.4 GB	Q8_0	Comfortabel
1,746 tok/s 1,047–2,793 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	2.4 GB	Q8_0	Comfortabel
1,396 tok/s 838–2,234 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	2.4 GB	Q8_0	Comfortabel
1,336 tok/s 802–2,138 · lage vertrouwen	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	2.4 GB	Q8_0	Comfortabel
1,336 tok/s 802–2,138 · lage vertrouwen	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	2.4 GB	Q8_0	Comfortabel
1,279 tok/s 767–2,046 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	2.4 GB	Q8_0	Comfortabel
1,135 tok/s 681–1,816 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.4 GB	Q8_0	Comfortabel
1,135 tok/s 681–1,816 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.4 GB	Q8_0	Comfortabel
1,135 tok/s 681–1,816 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.4 GB	Q8_0	Comfortabel
1,077 tok/s 646–1,723 · lage vertrouwen	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	2.4 GB	Q8_0	Comfortabel
918 tok/s 551–1,469 · lage vertrouwen	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.4 GB	Q8_0	Comfortabel
918 tok/s 551–1,469 · lage vertrouwen	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	2.4 GB	Q8_0	Comfortabel
918 tok/s 551–1,469 · lage vertrouwen	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.4 GB	Q8_0	Comfortabel
918 tok/s 551–1,469 · lage vertrouwen	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.4 GB	Q8_0	Comfortabel
918 tok/s 551–1,469 · lage vertrouwen	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.4 GB	Q8_0	Comfortabel
699 tok/s 419–1,119 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	2.4 GB	Q8_0	Comfortabel
699 tok/s 419–1,119 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	2.4 GB	Q8_0	Comfortabel
583 tok/s 350–932 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	2.4 GB	Q8_0	Comfortabel
570 tok/s 342–912 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	2.4 GB	Q8_0	Comfortabel
557 tok/s 334–892 · lage vertrouwen	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	2.4 GB	Q8_0	Comfortabel
557 tok/s 334–892 · lage vertrouwen	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	2.4 GB	Q8_0	Comfortabel
557 tok/s 334–892 · lage vertrouwen	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	2.4 GB	Q8_0	Comfortabel
557 tok/s 334–892 · lage vertrouwen	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	2.4 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: OpenAI
Organisatietype: Industry
Land: United States of America
Gepubliceerd: 5 December 2022
Auteurs: Alec Radford, Jong Wook Kim, Tao Xu, Greg Brockman, Christine McLeavey, Ilya Sutskever

Wat het doet

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

Domein: Speech
Taak: Speech recognition (ASR)
Aanpak: Self-supervised learning

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: 1.6B
Training gegevens: 12,403,200,000 tokens
Epochs: 7.5
Batchgrootte: 1,024

Training rekenen

De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.

Training rekenen: 1.1 × 10²³ FLOP
Hoe het werd opgericht: Comparison with other models

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: Unreleased

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.

Waarschijnlijk boven de 10²³ FLOP: Yes
Record vertrouwen: Likely
Citaties: 7,066

Bronnen

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

Referentie: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision
Laatst bijgewerkt: 25 May 2026

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien Whisper v2

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 Whisper v2

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 nodig is om dit model te draaien

Minimum kaart

Tesla C1080

Geheugen nodig

2.4 GB

Snelste

2,186 tok/s

Whisper v2 bereikt een parameter telling van 1.6B. 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: 818.

De kleinste kaart die het vasthoudt is Tesla C1080, met een geheugen capaciteit van 4 GB, het draaien ervan met een compressie van Q8_0 en produceren rond 23.8 tokens per seconde

Aan de andere kant zit B200, genereren ongeveer 2,186 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Over dit model

Whisper v2 werd gepubliceerd door OpenAI, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens December 2022. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry.

Het werkt in het domein van Speech, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van speech recognition (ASR).

Omdat de gewichten zijn vrijgegeven, hangt niets over het uitvoeren ervan af van een leverancier die beschikbaar blijft — het is van jou zodra het is gedownload.

Hoe snel het draait, en waarom

De helft van de kaarten die het vasthouden, beheren meer dan 61.4 tokens per second. Outright de leessnelheid overschrijden. 796 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

Het produceren ervan vereiste een rekenkundige totaal van ongeveer 1.1 × 10²³ FLOP. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.

Training verbruikte een corpus van ongeveer 12,403,200,000 tekstokens

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor Whisper v2

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

Begin vanuit de geheugen kolom

Begin met wat het eigenlijk nodig heeft, namelijk de vereiste van Whisper v2, ongeveer nodig 2.4 GB bij een compressie van Q8_0. Geen hoeveelheid verwerkingskracht compenseert een kaart die het niet kan vasthouden.
02

Stel de contextlengte in waarmee je gaat werken

Stel de context in op wat je daadwerkelijk gaat gebruiken. De cache groeit met het gesprek, en het is de gebruikelijke reden dat een CARD die in eerste instantie prima leek, niet meer past. Whisper v2.
03

Stel een kwaliteitsvloer in

De kwantisatiekolom varieert per CARD, omdat een grotere CARD een nauwkeuriger kopie vasthoudt., bereiken van een compressie van Q8_0 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

Vergelijk tokens per seconde, niet specificaties

Ranking op basis van tokens per seconde volgt geheugenbandbreedte in plaats van kernaantal, voor Whisper v2. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 2,186 tok/s
05

Kijk naar de speling, niet alleen naar de pasvorm.

De fit-kolom scheidt kaarten die het net halen van die met ruimte over, in het geval van Whisper v2. 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

Zie wat die kaart nog meer draait

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 Whisper v2.

Antwoorden

Whisper v2 — veelgestelde vragen

Whisper v2— 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.

Whisper v2— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 1.6B. 1550M. 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.

Whisper v2— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door OpenAI, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.

Whisper v2— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in December 2022. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

Whisper v2— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Speech, en wordt geregistreerd als het afhandelen van speech recognition (ASR). Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.

Whisper v2— 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.

Whisper v2— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?

Training verbruikte ongeveer 1.1 × 10²³ FLOP. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.

Whisper v2— 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. Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

Whisper v2— Zouden twee GPU's het sneller draaien?

Een tweede kaart verdubbelt ruwweg het beschikbare geheugen, maar niet de generatie snelheid. Het aantal dat al in staat is om het alleen te draaien: 818. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

Whisper v2— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?

Elke kaart wordt weergegeven met de minst-gecomprimeerde kopie die hij kan bevatten. Het aantal verschillende compressieniveaus op de kaarten die het kunnen houden: 1. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

Whisper v2— 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: 1,312–3,498 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

Whisper v2— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is Tesla C1080, met een geheugen capaciteit van 4 GB. Het draait het model op een compressie van Q8_0 ongeveer 2.4 GB, en produceert ongeveer 23.8 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 818.

Whisper v2— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 2,186 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: 796.

Whisper v2— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 2.4 GB bij een compressie van Q8_0, 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.

Whisper v2— 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 Q8_0, ongeveer 2.4 GB en genereren ongeveer 407 tokens per second. De fit is comfortabel.

Whisper v2— 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 2.4 GB en genereren ongeveer 249 tokens per second. De fit is comfortabel.

Whisper v2— 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 2.4 GB en genereren ongeveer 309 tokens per second. De fit is comfortabel.

Whisper v2— 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 2.4 GB en genereren ongeveer 366 tokens per second. De fit is comfortabel.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 25 May 2026

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