Lumina-Image-2.0 TPS-rekenmachine

Open gewichten Shanghai AI Lab,University of Sydney,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Shanghai Jiao Tong University,Krea AI 2.6B parameters March 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 · 14.2 tok/s

Snelste kaart

B200

1,303 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien Lumina-Image-2.0?

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
1,303 tok/s 782–2,085 · lage vertrouwen	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	3.5 GB	Q8_0	Comfortabel
1,303 tok/s 782–2,085 · lage vertrouwen	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	3.5 GB	Q8_0	Comfortabel
1,041 tok/s 624–1,665 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.5 GB	Q8_0	Comfortabel
1,041 tok/s 624–1,665 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.5 GB	Q8_0	Comfortabel
832 tok/s 499–1,332 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	3.5 GB	Q8_0	Comfortabel
797 tok/s 478–1,275 · lage vertrouwen	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.5 GB	Q8_0	Comfortabel
797 tok/s 478–1,275 · lage vertrouwen	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.5 GB	Q8_0	Comfortabel
762 tok/s 457–1,220 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	3.5 GB	Q8_0	Comfortabel
677 tok/s 406–1,083 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.5 GB	Q8_0	Comfortabel
677 tok/s 406–1,083 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.5 GB	Q8_0	Comfortabel
677 tok/s 406–1,083 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.5 GB	Q8_0	Comfortabel
642 tok/s 385–1,027 · lage vertrouwen	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	3.5 GB	Q8_0	Comfortabel
547 tok/s 328–876 · lage vertrouwen	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.5 GB	Q8_0	Comfortabel
547 tok/s 328–876 · lage vertrouwen	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	3.5 GB	Q8_0	Comfortabel
547 tok/s 328–876 · lage vertrouwen	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.5 GB	Q8_0	Comfortabel
547 tok/s 328–876 · lage vertrouwen	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.5 GB	Q8_0	Comfortabel
547 tok/s 328–876 · lage vertrouwen	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.5 GB	Q8_0	Comfortabel
417 tok/s 250–667 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.5 GB	Q8_0	Comfortabel
417 tok/s 250–667 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.5 GB	Q8_0	Comfortabel
347 tok/s 208–556 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	3.5 GB	Q8_0	Comfortabel
340 tok/s 204–544 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	3.5 GB	Q8_0	Comfortabel
332 tok/s 199–532 · lage vertrouwen	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	3.5 GB	Q8_0	Comfortabel
332 tok/s 199–532 · lage vertrouwen	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	3.5 GB	Q8_0	Comfortabel
332 tok/s 199–532 · lage vertrouwen	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	3.5 GB	Q8_0	Comfortabel
332 tok/s 199–532 · lage vertrouwen	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	3.5 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: Shanghai AI Lab,University of Sydney,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Shanghai Jiao Tong University,Krea AI
Organisatietype: Academia,Academia,Academia,Academia,Industry
Land: China, Australia, Hong Kong, United States of America
Gepubliceerd: 27 March 2025
Auteurs: Qi Qin, Le Zhuo, Yi Xin, Ruoyi Du, Zhen Li, Bin Fu, Yiting Lu, Jiakang Yuan, Xinyue Li, Dongyang Liu, Xiangyang Zhu, Manyuan Zhang, Will Beddow, Erwann Millon, Victor Perez, Wenhai Wang, Conghui He, Bo Zhang, Xiaohong Liu, Hongsheng Li, Yu Qiao, Chang Xu, Peng Gao

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: 2.6B
Training gegevens: tokens

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: 4.8 × 10²¹ FLOP
Hoe het werd opgericht: Hardware

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
Chip-uren: 14,184

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
Hugging Face: Alpha-VLLM

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: Lumina-Image 2.0: A Unified and Efficient Image Generative Framework
Laatst bijgewerkt: 28 November 2025

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien Lumina-Image-2.0

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 Lumina-Image-2.0

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

Tesla C1080

Geheugen nodig

3.5 GB

Snelste

1,303 tok/s

Lumina-Image-2.0 bereikt een parameter telling van 2.6B. 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 minste hardware die werkt is Tesla C1080, met een geheugen capaciteit van 4 GB, het draaien ervan met een compressie van Q8_0 en produceren rond 14.2 tokens per seconde

Aan de andere kant zit B200, genereren ongeveer 1,303 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Achtergrond

Lumina-Image-2.0 werd gepubliceerd door Shanghai AI Lab,University of Sydney,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Shanghai Jiao Tong University,Krea AI, in het land geregistreerd als China, tijdens March 2025. De categorie waaronder de uitgever valt is academia,Academia,Academia,Academia,Industry.

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. Op Hugging Face is het gepubliceerd onder de organisatie Alpha-VLLM.

Het lezen van de doorvoercijfers

De mediaanresultaat is rond 36.6 tokens per seconde. Het produceren van tekst sneller dan de meeste mensen het lezen. 778 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.

De interne architectuur is niet gedocumenteerd, dus het geheugen wordt geschat op basis van het aantal parameters en dienovereenkomstig gemarkeerd. Verwacht dat de werkelijke waarde verschilt, vooral bij lange context.

Wat erin ging zitten om het te bouwen

Het produceren ervan vereiste een rekenkundige totaal van ongeveer 4.8 × 10²¹ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA A100. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor Lumina-Image-2.0

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 Lumina-Image-2.0, ongeveer nodig 3.5 GB bij een compressie van Q8_0. Die figuur, niet de hoofdtitelprestaties van een kaart, is wat bepaalt of het draait.
02

Stem de context af op uw werkelijke gebruik

Het gesprek verbruikt ook geheugen en groeit naarmate het vordert. Stel de schuifregelaar in op de lengte die je verwacht, want bij lange CONTEXT kan een KAART die korte vragen gemakkelijk afhandelt, verworpen worden door Lumina-Image-2.0.
03

Stel een kwaliteitsvloer in

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

Vergelijk tokens per seconde, niet specificaties

Ranking op basis van tokens per seconde volgt geheugenbandbreedte in plaats van kernaantal, voor Lumina-Image-2.0. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 1,303 tok/s
05

Lees de passen kolom laatst

Een strakke pasvorm draait, maar laat niets over voor een langer gesprek, in het geval van Lumina-Image-2.0. 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 Lumina-Image-2.0.

Antwoorden

Lumina-Image-2.0 — veelgestelde vragen

Lumina-Image-2.0— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Ze worden berekend uit specificaties in plaats van gemeten, en elk heeft een bereik. Een voorbeeld: 782–2,085 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

Lumina-Image-2.0— 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 3.5 GB, en produceert ongeveer 14.2 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 818.

Lumina-Image-2.0— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 1,303 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: 778.

Lumina-Image-2.0— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 3.5 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.

Lumina-Image-2.0— 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 3.5 GB en genereren ongeveer 243 tokens per second. De fit is comfortabel.

Lumina-Image-2.0— 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 3.5 GB en genereren ongeveer 149 tokens per second. De fit is comfortabel.

Lumina-Image-2.0— 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 3.5 GB en genereren ongeveer 184 tokens per second. De fit is comfortabel.

Lumina-Image-2.0— 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 3.5 GB en genereren ongeveer 218 tokens per second. De fit is comfortabel.

Lumina-Image-2.0— 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.

Lumina-Image-2.0— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 2.6B. 2.6B. 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.

Lumina-Image-2.0— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Shanghai AI Lab,University of Sydney,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Shanghai Jiao Tong University,Krea AI, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als academia,Academia,Academia,Academia,Industry.

Lumina-Image-2.0— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in March 2025.

Lumina-Image-2.0— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Image generation, en wordt geregistreerd als het afhandelen van image generation, Text-to-image. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.

Lumina-Image-2.0— waar kan ik het downloaden?

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

Lumina-Image-2.0— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?

Training verbruikte ongeveer 4.8 × 10²¹ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA A100. 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.

Lumina-Image-2.0— 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.

Lumina-Image-2.0— 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.

Lumina-Image-2.0— 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.

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