MedSigLIP TPS-rekenmachine

Open gewichten Google 800M parameters July 2025

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 · 46.1 tok/s

Snelste kaart

B200

4,235 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien MedSigLIP?

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
4,235 tok/s 2,541–6,776 · lage vertrouwen	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.6 GB	Q8_0	Comfortabel
4,235 tok/s 2,541–6,776 · lage vertrouwen	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.6 GB	Q8_0	Comfortabel
3,382 tok/s 2,029–5,411 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.6 GB	Q8_0	Comfortabel
3,382 tok/s 2,029–5,411 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.6 GB	Q8_0	Comfortabel
2,705 tok/s 1,623–4,328 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.6 GB	Q8_0	Comfortabel
2,589 tok/s 1,553–4,142 · lage vertrouwen	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.6 GB	Q8_0	Comfortabel
2,589 tok/s 1,553–4,142 · lage vertrouwen	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.6 GB	Q8_0	Comfortabel
2,478 tok/s 1,487–3,964 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.6 GB	Q8_0	Comfortabel
2,199 tok/s 1,319–3,518 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.6 GB	Q8_0	Comfortabel
2,199 tok/s 1,319–3,518 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.6 GB	Q8_0	Comfortabel
2,199 tok/s 1,319–3,518 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.6 GB	Q8_0	Comfortabel
2,086 tok/s 1,252–3,337 · lage vertrouwen	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.6 GB	Q8_0	Comfortabel
1,779 tok/s 1,067–2,846 · lage vertrouwen	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.6 GB	Q8_0	Comfortabel
1,779 tok/s 1,067–2,846 · lage vertrouwen	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.6 GB	Q8_0	Comfortabel
1,779 tok/s 1,067–2,846 · lage vertrouwen	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.6 GB	Q8_0	Comfortabel
1,779 tok/s 1,067–2,846 · lage vertrouwen	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.6 GB	Q8_0	Comfortabel
1,779 tok/s 1,067–2,846 · lage vertrouwen	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.6 GB	Q8_0	Comfortabel
1,354 tok/s 813–2,167 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.6 GB	Q8_0	Comfortabel
1,354 tok/s 813–2,167 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.6 GB	Q8_0	Comfortabel
1,129 tok/s 677–1,806 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.6 GB	Q8_0	Comfortabel
1,105 tok/s 663–1,767 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.6 GB	Q8_0	Comfortabel
1,080 tok/s 648–1,728 · lage vertrouwen	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.6 GB	Q8_0	Comfortabel
1,080 tok/s 648–1,728 · lage vertrouwen	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.6 GB	Q8_0	Comfortabel
1,080 tok/s 648–1,728 · lage vertrouwen	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.6 GB	Q8_0	Comfortabel
1,080 tok/s 648–1,728 · lage vertrouwen	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.6 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: Google
Organisatietype: Industry
Land: United States of America
Gepubliceerd: 9 July 2025

Wat het doet

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

Domein: Vision, Medicine
Taak: Image embedding, Image segmentation, Image classification

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: 800M
Training gegevens: tokens

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 (restricted use)
Training code: Unreleased
Hugging Face: google

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: MedSigLIP model card
Laatst bijgewerkt: 28 November 2025

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien MedSigLIP

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 MedSigLIP

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

De hardwarekant

Minimum kaart

Tesla C1080

Geheugen nodig

1.6 GB

Snelste

4,235 tok/s

MedSigLIP bereikt een parameter telling van 800M. 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.

Aan de onderkant wordt het afgehandeld door Tesla C1080, met een geheugen capaciteit van 4 GB, het draaien ervan met een compressie van Q8_0 en produceren rond 46.1 tokens per seconde

De snelste we er voor berekenen is B200, genereren ongeveer 4,235 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Wat dit model is

MedSigLIP werd gepubliceerd door Google, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens July 2025. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry.

Het werkt in het domein van Vision, Medicine, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van image embedding, Image segmentation, Image classification.

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. Op Hugging Face is het gepubliceerd onder de organisatie google.

Wat bepaalt de snelheid

De helft van de kaarten die het vasthouden, beheren meer dan 118.9 tokens per seconde. Het produceren van tekst sneller dan de meeste mensen het lezen. 809 van hen

Doordat het dicht is, leest het alles per token, wat de reden is waarom de volgorde op snelheid hieronder zo nauwkeurig de volgorde op geheugendebandbreedte volgt.

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.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor MedSigLIP

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

De tabel vermeldt elke kaart die in staat is om te bevatten. MedSigLIP, ongeveer nodig 1.6 GB bij een compressie van Q8_0. 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 MedSigLIP.
03

Kies hoe ver je het wilt comprimeren

Elke kaart draait de minst-gecomprimeerde kopie die hij kan vasthouden., 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

Sorteer op snelheid

Sorteren op snelheid om te zien hoe de kaarten gerangschikt zijn voor MedSigLIP. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 4,235 tok/s
05

Kijk naar de speling, niet alleen naar de pasvorm.

Strak betekent dat het laadt en werkt zonder ruimte om de context later te verhogen, in het geval van MedSigLIP. 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 MedSigLIP.

Antwoorden

MedSigLIP — veelgestelde vragen

MedSigLIP— 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.

MedSigLIP— 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: 1. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

MedSigLIP— 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: 2,541–6,776 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

MedSigLIP— 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 1.6 GB, en produceert ongeveer 46.1 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 818.

MedSigLIP— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 4,235 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: 809.

MedSigLIP— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 1.6 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.

MedSigLIP— 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 1.6 GB en genereren ongeveer 789 tokens per second. De fit is comfortabel.

MedSigLIP— 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 1.6 GB en genereren ongeveer 483 tokens per second. De fit is comfortabel.

MedSigLIP— 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 1.6 GB en genereren ongeveer 598 tokens per second. De fit is comfortabel.

MedSigLIP— 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 1.6 GB en genereren ongeveer 709 tokens per second. De fit is comfortabel.

MedSigLIP— 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.

MedSigLIP— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 800M. "MedSigLIP contains a 400M parameter vision encoder and 400M parameter text encoder,". 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.

MedSigLIP— wie heeft het gemaakt?

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

MedSigLIP— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in July 2025.

MedSigLIP— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Vision, Medicine, en wordt geregistreerd als het afhandelen van image embedding, Image segmentation, Image classification. 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.

MedSigLIP— waar kan ik het downloaden?

Zijn gewichten zijn gepubliceerd op Hugging Face, onder de organisatie google. Wij hosten geen modelbestanden - deze site berekent welke hardware nodig is om ze te draaien.

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

Het kan worden opgesplitst tussen de GPU-kaart en systeemgeheugen, maar het genereert op die manier pijnlijk traag. Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

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