Ovis1.6-Gemma2-9B TPS-rekenmachine

Open gewichten Alibaba 10.2B 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 · 19.9 tok/s

Snelste kaart

B200

332 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien Ovis1.6-Gemma2-9B?

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
332 tok/s 199–531 · lage vertrouwen	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	11.6 GB	Q8_0	Comfortabel
332 tok/s 199–531 · lage vertrouwen	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	11.6 GB	Q8_0	Comfortabel
265 tok/s 159–424 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	11.6 GB	Q8_0	Comfortabel
265 tok/s 159–424 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	11.6 GB	Q8_0	Comfortabel
212 tok/s 127–339 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	11.6 GB	Q8_0	Comfortabel
203 tok/s 122–325 · lage vertrouwen	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	11.6 GB	Q8_0	Comfortabel
203 tok/s 122–325 · lage vertrouwen	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	11.6 GB	Q8_0	Comfortabel
194 tok/s 117–311 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	11.6 GB	Q8_0	Comfortabel
172 tok/s 103–276 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.6 GB	Q8_0	Comfortabel
172 tok/s 103–276 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.6 GB	Q8_0	Comfortabel
172 tok/s 103–276 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.6 GB	Q8_0	Comfortabel
164 tok/s 98–262 · lage vertrouwen	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	11.6 GB	Q8_0	Comfortabel
143 tok/s 86–229 · lage vertrouwen	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.9 GB	Q4_K_M	Krap
140 tok/s 84–223 · lage vertrouwen	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.6 GB	Q8_0	Comfortabel
140 tok/s 84–223 · lage vertrouwen	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	11.6 GB	Q8_0	Comfortabel
140 tok/s 84–223 · lage vertrouwen	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.6 GB	Q8_0	Comfortabel
140 tok/s 84–223 · lage vertrouwen	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.6 GB	Q8_0	Comfortabel
140 tok/s 84–223 · lage vertrouwen	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.6 GB	Q8_0	Comfortabel
116 tok/s 69–185 · lage vertrouwen	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.1 GB	Q5_K_M	Krap
106 tok/s 64–170 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	11.6 GB	Q8_0	Comfortabel
106 tok/s 64–170 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	11.6 GB	Q8_0	Comfortabel
88.5 tok/s 53–142 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	11.6 GB	Q8_0	Comfortabel
86.6 tok/s 52–139 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	11.6 GB	Q8_0	Comfortabel
84.7 tok/s 51–136 · lage vertrouwen	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	11.6 GB	Q8_0	Comfortabel
84.7 tok/s 51–136 · lage vertrouwen	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	11.6 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: Alibaba
Organisatietype: Industry
Land: China
Gepubliceerd: 16 September 2024

Wat het doet

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

Domein: Multimodal, Language, Vision
Taak: Language modeling/generation, Visual question answering
Basis model: Gemma 2 9B,SigLIP 400M

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: 10.2B
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 (unrestricted)
Hugging Face: AIDC-AI

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: Ovis1.6-Gemma2-9B
Laatst bijgewerkt: 28 November 2025

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien Ovis1.6-Gemma2-9B

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 Ovis1.6-Gemma2-9B

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

Xeon Phi 5110P

Geheugen nodig

6.9 GB

Snelste

332 tok/s

Ovis1.6-Gemma2-9B bereikt een parameter telling van 10.2B. 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: 509.

Aan de onderkant wordt het afgehandeld door Xeon Phi 5110P, met een geheugen capaciteit van 8 GB, het draaien ervan met een compressie van Q4_K_M en produceren rond 19.9 tokens per seconde

De snelste resultaten komen van B200, genereren ongeveer 332 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Achtergrond

Ovis1.6-Gemma2-9B werd gepubliceerd door Alibaba, in het land geregistreerd als China, tijdens September 2024. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry.

Het werkt in het domein van Multimodal, Language, Vision, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling/generation, Visual question answering.

In plaats van vanaf nul te worden getraind, is het afgeleid van Gemma 2 9B,SigLIP 400M. 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. Op Hugging Face is het gepubliceerd onder de organisatie AIDC-AI.

Het lezen van de doorvoercijfers

Over elke kaart die het kan draaien, ligt het midden van het bereik op 21.5 tokens per seconde. 467 van hen

Het is een dicht model, dus elke parameter wordt gelezen voor elk token dat wordt geproduceerd. Dat maakt de snelheid bijna precies het geheugenbandbreedte bijhouden — een kaart met twee keer de bandbreedte genereert ongeveer twee keer zo snel.

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.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor Ovis1.6-Gemma2-9B

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

De tabel vermeldt elke kaart die in staat is om te bevatten. Ovis1.6-Gemma2-9B, ongeveer nodig 6.9 GB bij een compressie van Q4_K_M. Die figuur, niet de hoofdtitelprestaties van een kaart, is wat bepaalt of het draait.
02

Bepaal hoe lang je gesprekken duren

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 Ovis1.6-Gemma2-9B.
03

Kies hoe ver je het wilt comprimeren

Compressie is wat een model laat passen op kleinere kaarten, tegen een bepaalde kost in nauwkeurigheid., 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

Sorteer op snelheid

Ranking op basis van tokens per seconde volgt geheugenbandbreedte in plaats van kernaantal, voor Ovis1.6-Gemma2-9B. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 332 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 Ovis1.6-Gemma2-9B. 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 Ovis1.6-Gemma2-9B.

Antwoorden

Ovis1.6-Gemma2-9B — veelgestelde vragen

Ovis1.6-Gemma2-9B— 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. De dichtstbijzijnde miscalculatie die we berekenen, komt tekort met 1.5 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

Ovis1.6-Gemma2-9B— 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.

Ovis1.6-Gemma2-9B— 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.

Ovis1.6-Gemma2-9B— 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: 199–531 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

Ovis1.6-Gemma2-9B— 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 6.9 GB, en produceert ongeveer 19.9 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 509.

Ovis1.6-Gemma2-9B— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 332 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: 467.

Ovis1.6-Gemma2-9B— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 6.9 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.

Ovis1.6-Gemma2-9B— 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 6.9 GB en genereren ongeveer 143 tokens per second. De pasvorm is krap.

Ovis1.6-Gemma2-9B— 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 9.2 GB en genereren ongeveer 55.1 tokens per second. De pasvorm is krap.

Ovis1.6-Gemma2-9B— 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 11.6 GB en genereren ongeveer 46.9 tokens per second. De fit is comfortabel.

Ovis1.6-Gemma2-9B— 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 11.6 GB en genereren ongeveer 55.6 tokens per second. De fit is comfortabel.

Ovis1.6-Gemma2-9B— 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.

Ovis1.6-Gemma2-9B— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 10.2B. 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.

Ovis1.6-Gemma2-9B— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Alibaba, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als industry.

Ovis1.6-Gemma2-9B— 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.

Ovis1.6-Gemma2-9B— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Multimodal, Language, Vision, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/generation, Visual question answering. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.

Ovis1.6-Gemma2-9B— waar kan ik het downloaden?

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

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