Llama 3.2 11B TPS-rekenmachine

Open gewichten Meta AI 10.6B parameters September 2024

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

509 kaarten die het kunnen draaien

818 kaarten die we hebben specificaties voor

Kleinste kaart die past

Xeon Phi 5110P

8 GB · Q4_K_M · 19.2 tok/s

Snelste kaart

B200

320 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien Llama 3.2 11B?

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

509 kaarten passen

Berekenen

					Heeft	Kwantificatie	Past
320 tok/s 192–511 · lage vertrouwen	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	12.0 GB	Q8_0	Comfortabel
320 tok/s 192–511 · lage vertrouwen	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	12.0 GB	Q8_0	Comfortabel
255 tok/s 153–408 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	12.0 GB	Q8_0	Comfortabel
255 tok/s 153–408 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	12.0 GB	Q8_0	Comfortabel
204 tok/s 122–327 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	12.0 GB	Q8_0	Comfortabel
195 tok/s 117–313 · lage vertrouwen	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	12.0 GB	Q8_0	Comfortabel
195 tok/s 117–313 · lage vertrouwen	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	12.0 GB	Q8_0	Comfortabel
187 tok/s 112–299 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	12.0 GB	Q8_0	Comfortabel
166 tok/s 100–266 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	12.0 GB	Q8_0	Comfortabel
166 tok/s 100–266 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	12.0 GB	Q8_0	Comfortabel
166 tok/s 100–266 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	12.0 GB	Q8_0	Comfortabel
157 tok/s 94–252 · lage vertrouwen	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	12.0 GB	Q8_0	Comfortabel
137 tok/s 82–220 · lage vertrouwen	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.1 GB	Q4_K_M	Krap
134 tok/s 81–215 · lage vertrouwen	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.0 GB	Q8_0	Comfortabel
134 tok/s 81–215 · lage vertrouwen	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	12.0 GB	Q8_0	Comfortabel
134 tok/s 81–215 · lage vertrouwen	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.0 GB	Q8_0	Comfortabel
134 tok/s 81–215 · lage vertrouwen	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.0 GB	Q8_0	Comfortabel
134 tok/s 81–215 · lage vertrouwen	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.0 GB	Q8_0	Comfortabel
111 tok/s 67–178 · lage vertrouwen	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.3 GB	Q5_K_M	Krap
102 tok/s 61–164 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	12.0 GB	Q8_0	Comfortabel
102 tok/s 61–164 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	12.0 GB	Q8_0	Comfortabel
85.2 tok/s 51–136 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	12.0 GB	Q8_0	Comfortabel
83.4 tok/s 50–133 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	12.0 GB	Q8_0	Comfortabel
81.5 tok/s 49–130 · lage vertrouwen	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	12.0 GB	Q8_0	Comfortabel
81.5 tok/s 49–130 · lage vertrouwen	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	12.0 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: Meta AI
Organisatietype: Industry
Land: United States of America
Gepubliceerd: 24 September 2024
Auteurs: Meta AI

Wat het doet

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

Domein: Multimodal, Vision, Language
Taak: Visual question answering, Image captioning, Object detection
Basis model: Llama 3.1-8B

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: 10.6B
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: 5.8 × 10²³ FLOP
Hoe het werd opgericht: Hardware
Fijn-tuning compute: 3.5 × 10²³ FLOP

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
Chip-uren: 246,120

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

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
Waarom het wordt gevolgd: Significant use
Record vertrouwen: Confident

Bronnen

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

Referentie: Llama 3.2: Revolutionizing edge AI and vision with open, customizable models
Laatst bijgewerkt: 28 November 2025

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien Llama 3.2 11B

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 Llama 3.2 11B

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

Xeon Phi 5110P

Geheugen nodig

7.1 GB

Snelste

320 tok/s

Llama 3.2 11B bereikt een parameter telling van 10.6B. 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: 509.

De kleinste kaart die het vasthoudt is Xeon Phi 5110P, met een geheugen capaciteit van 8 GB, het draaien ervan met een compressie van Q4_K_M en produceren rond 19.2 tokens per seconde

Aan de andere kant zit B200, genereren ongeveer 320 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Over dit model

Llama 3.2 11B werd gepubliceerd door Meta AI, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens September 2024. De categorie waaronder de uitgever valt is industry.

Het werkt in het domein van Multimodal, Vision, Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van visual question answering, Image captioning, Object detection.

In plaats van vanaf nul te worden getraind, is het afgeleid van Llama 3.1-8B. Dat is waarom het de algemene vorm en grootte van het basismodell deelt.

De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze gedownload en onbeperkt, offline, op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd, zonder dat er een account aan verbonden is.

Hoe snel het draait, en waarom

De mediaanresultaat is rond 20.7 tokens per seconde. 462 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.

Hoe het getraind werd

Training kostte een rekensbudget van ongeveer 5.8 × 10²³ 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.

De reden dat het überhaupt in deze catalogus verschijnt: significant use.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor Llama 3.2 11B

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 Llama 3.2 11B, ongeveer nodig 7.1 GB bij een compressie van Q4_K_M. Geen hoeveelheid verwerkingskracht compenseert een kaart die het niet kan vasthouden.
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. Llama 3.2 11B.
03

Stel een kwaliteitsvloer in

Elke kaart draait de minst-gecomprimeerde kopie die hij kan vasthouden., bereiken van een compressie van Q4_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. Llama 3.2 11B. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 320 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 Llama 3.2 11B. 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 kaartpagina herhaalt deze scan voor elk model dat we hebben, en beantwoordt waarvoor de hardware verder goed is naast Llama 3.2 11B.

Antwoorden

Llama 3.2 11B — veelgestelde vragen

Llama 3.2 11B— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is Xeon Phi 5110P, met een geheugen capaciteit van 8 GB. Het draait het model op een compressie van Q4_K_M ongeveer 7.1 GB, en produceert ongeveer 19.2 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 509.

Llama 3.2 11B— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 320 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: 462.

Llama 3.2 11B— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 7.1 GB bij een compressie van Q4_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.

Llama 3.2 11B— 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 Q4_K_M, ongeveer 7.1 GB en genereren ongeveer 137 tokens per second. De pasvorm is krap.

Llama 3.2 11B— 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 Q6_K, ongeveer 9.6 GB en genereren ongeveer 53.0 tokens per second. De pasvorm is krap.

Llama 3.2 11B— 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 12.0 GB en genereren ongeveer 45.2 tokens per second. De pasvorm is krap.

Llama 3.2 11B— 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 12.0 GB en genereren ongeveer 53.5 tokens per second. De fit is comfortabel.

Llama 3.2 11B— 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.

Llama 3.2 11B— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 10.6B. https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision. 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.

Llama 3.2 11B— wie heeft het gemaakt?

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

Llama 3.2 11B— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in September 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

Llama 3.2 11B— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Multimodal, Vision, Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van visual question answering, Image captioning, Object detection. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.

Llama 3.2 11B— 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.

Llama 3.2 11B— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?

Training verbruikte ongeveer 5.8 × 10²³ 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.

Llama 3.2 11B— 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. De dichtstbijzijnde miscalculatie die we berekenen, komt tekort met 1.7 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

Llama 3.2 11B— 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: 509. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

Llama 3.2 11B— 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: 4. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

Llama 3.2 11B— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Ze worden berekend uit specificaties in plaats van gemeten, en elk heeft een bereik. Een voorbeeld: 192–511 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

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