GR00T N1 2B TPS-rekenmachine

Open gewichten NVIDIA 2.2B 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 · 16.8 tok/s

Snelste kaart

B200

1,547 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien GR00T N1 2B?

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
1,547 tok/s 928–2,475 · lage vertrouwen	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	3.0 GB	Q8_0	Comfortabel
1,547 tok/s 928–2,475 · lage vertrouwen	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	3.0 GB	Q8_0	Comfortabel
1,235 tok/s 741–1,977 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.0 GB	Q8_0	Comfortabel
1,235 tok/s 741–1,977 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.0 GB	Q8_0	Comfortabel
988 tok/s 593–1,581 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	3.0 GB	Q8_0	Comfortabel
946 tok/s 567–1,513 · lage vertrouwen	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.0 GB	Q8_0	Comfortabel
946 tok/s 567–1,513 · lage vertrouwen	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.0 GB	Q8_0	Comfortabel
905 tok/s 543–1,448 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	3.0 GB	Q8_0	Comfortabel
803 tok/s 482–1,285 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.0 GB	Q8_0	Comfortabel
803 tok/s 482–1,285 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.0 GB	Q8_0	Comfortabel
803 tok/s 482–1,285 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.0 GB	Q8_0	Comfortabel
762 tok/s 457–1,219 · lage vertrouwen	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	3.0 GB	Q8_0	Comfortabel
650 tok/s 390–1,040 · lage vertrouwen	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.0 GB	Q8_0	Comfortabel
650 tok/s 390–1,040 · lage vertrouwen	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	3.0 GB	Q8_0	Comfortabel
650 tok/s 390–1,040 · lage vertrouwen	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.0 GB	Q8_0	Comfortabel
650 tok/s 390–1,040 · lage vertrouwen	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.0 GB	Q8_0	Comfortabel
650 tok/s 390–1,040 · lage vertrouwen	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.0 GB	Q8_0	Comfortabel
495 tok/s 297–792 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.0 GB	Q8_0	Comfortabel
495 tok/s 297–792 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.0 GB	Q8_0	Comfortabel
412 tok/s 247–660 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	3.0 GB	Q8_0	Comfortabel
404 tok/s 242–646 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	3.0 GB	Q8_0	Comfortabel
395 tok/s 237–631 · lage vertrouwen	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	3.0 GB	Q8_0	Comfortabel
395 tok/s 237–631 · lage vertrouwen	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	3.0 GB	Q8_0	Comfortabel
395 tok/s 237–631 · lage vertrouwen	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	3.0 GB	Q8_0	Comfortabel
395 tok/s 237–631 · lage vertrouwen	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	3.0 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: NVIDIA
Organisatietype: Industry
Land: United States of America
Gepubliceerd: 18 March 2025
Auteurs: Johan Bjorck, Fernando Castañeda, Nikita Cherniadev, Xingye Da, Runyu Ding, Linxi "Jim" Fan, Yu Fang, Dieter Fox, Fengyuan Hu, Spencer Huang, Joel Jang, Zhenyu Jiang, Jan Kautz, Kaushil Kundalia, Lawrence Lao, Zhiqi Li, Zongyu Lin, Kevin Lin, Guilin Liu, Edith Llontop, Loic Magne, Ajay Mandlekar, Avnish Narayan, Soroush Nasiriany, Scott Reed, You Liang Tan, Guanzhi Wang, Zu Wang, Jing Wang, Qi Wan…

Wat het doet

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

Domein: Robotics, Vision, Language
Taak: Robotic manipulation, Animal (human/non-human) imitation
Basis model: Eagle 2
Numerieke indeling: BF16

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: 2.2B
Training gegevens: tokens
Batchgrootte: 16,384

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: 7.1 × 10²² 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 H100 SXM5 80GB
Gebruikte chips: 1,024
Kloktijd: 49 hours
Stroomverbruik: 1.4 MW

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 (non-commercial)
Training code: Unreleased
Hugging Face: nvidia

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
Citaties: 738

Bronnen

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

Referentie: GR00T N1: An Open Foundation Model for Generalist Humanoid Robots
Laatst bijgewerkt: 25 May 2026

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien GR00T N1 2B

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 GR00T N1 2B

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

Hardwarevereisten in de praktijk

Minimum kaart

Tesla C1080

Geheugen nodig

3.0 GB

Snelste

1,547 tok/s

GR00T N1 2B bereikt een parameter telling van 2.2B. 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.

Het toegangspunt is Tesla C1080, met een geheugen capaciteit van 4 GB, het draaien ervan met een compressie van Q8_0 en produceren rond 16.8 tokens per seconde

De snelste we er voor berekenen is B200, genereren ongeveer 1,547 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Wat dit model is

GR00T N1 2B werd gepubliceerd door NVIDIA, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens March 2025. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als industry.

Het werkt in het domein van Robotics, Vision, Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van robotic manipulation, Animal (human/non-human) imitation.

Het bouwt voort op Eagle 2. Dat is de gebruikelijke manier waarop een gespecialiseerd model wordt geproduceerd.

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 nvidia.

Wat bepaalt de snelheid

De mediaanresultaat is rond 43.4 tokens per seconde. 787 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.

Zonder de aandachtlay-out op record, is de geheugen kolom een benadering. Het is dicht genoeg om hardware te kiezen, en het minst betrouwbaar bij lange context.

Wat erin ging zitten om het te bouwen

Training kostte een rekensbudget van ongeveer 7.1 × 10²² FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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 GR00T N1 2B

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

Elke kaart hier is gecontroleerd op GR00T N1 2B, ongeveer nodig 3.0 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

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. GR00T N1 2B.
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 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

Ranking op basis van tokens per seconde volgt geheugenbandbreedte in plaats van kernaantal, voor GR00T N1 2B. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 1,547 tok/s
05

Lees de passen kolom laatst

Een strakke pasvorm draait, maar laat niets over voor een langer gesprek, in het geval van GR00T N1 2B. 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 GR00T N1 2B.

Antwoorden

GR00T N1 2B — veelgestelde vragen

GR00T N1 2B— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 2.2B. "Specifically, our publicly released GR00T-N1-2B model has 2.2B parameters in total, with 1.34B in the VLM." https://huggingface.co/nvidia/GR00T-N1-2B 2.19e9 parameters, bf16, 4.38 GB. 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.

GR00T N1 2B— wie heeft het gemaakt?

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

GR00T N1 2B— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in March 2025.

GR00T N1 2B— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Robotics, Vision, Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van robotic manipulation, Animal (human/non-human) imitation. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.

GR00T N1 2B— waar kan ik het downloaden?

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

GR00T N1 2B— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?

Training verbruikte ongeveer 7.1 × 10²² FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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.

GR00T N1 2B— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?

Gedeeltelijk. Layers die niet passen, bevinden zich in system memory en draaien met een fractie van de snelheid, dus een grotendeels gedeactiveerd model is zelden de moeite waard om te gebruiken. Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

GR00T N1 2B— Zouden twee GPU's het sneller draaien?

Twee kaarten kopen geheugen in plaats van snelheid, wat alleen van belang is als één kaart het niet kan bevatten. Het aantal dat kan: 818. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

GR00T N1 2B— 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.

GR00T N1 2B— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Ze worden berekend uit specificaties in plaats van gemeten, en elk heeft een bereik. Een voorbeeld: 928–2,475 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

GR00T N1 2B— 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 3.0 GB, en produceert ongeveer 16.8 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 818.

GR00T N1 2B— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 1,547 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: 787.

GR00T N1 2B— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 3.0 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.

GR00T N1 2B— 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 3.0 GB en genereren ongeveer 288 tokens per second. De fit is comfortabel.

GR00T N1 2B— 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 3.0 GB en genereren ongeveer 176 tokens per second. De fit is comfortabel.

GR00T N1 2B— 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 3.0 GB en genereren ongeveer 219 tokens per second. De fit is comfortabel.

GR00T N1 2B— 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 3.0 GB en genereren ongeveer 259 tokens per second. De fit is comfortabel.

GR00T N1 2B— 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.

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