Flux.1 [dev] kalkulator TPS

Otwórz wagi Black Forest Labs 12B parametry August 2024

Każda karta poniżej jest oceniana w stosunku do tego modelu przy wybranej długości kontekstu i minimalnej jakości. Prędkość jest oszacowaniem dla pojedynczego żądania, obliczonym na podstawie przepustowości pamięci karty i rozmiaru modelu po skompresowaniu..

Obliczone dla tego modelu

509 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

Xeon Phi 5110P

8 GB · Q3_K_M · 19.8 tok/s

Najszybsza karta

B200

282 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić Flux.1 [dev]?

Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.

Długość kontekstu tokeny

Dłuższa rozmowa wymaga więcej MEMORY, co może spowodować, że ten model nie zmieści się na mniejszych CARD..

Minimalna jakość

Ukrywa karty, które zmieściłyby się w modelu tylko przez skompresowanie go poniżej tego punktu..

Szukaj kart

Pamięć karty

Pokaż również karty, które nie mogą tego uruchomić.

509 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
282 tok/s 169–452 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	13.5 GB	Q8_0	Wygodny
282 tok/s 169–452 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	13.5 GB	Q8_0	Wygodny
225 tok/s 135–361 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	13.5 GB	Q8_0	Wygodny
225 tok/s 135–361 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	13.5 GB	Q8_0	Wygodny
180 tok/s 108–289 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	13.5 GB	Q8_0	Wygodny
173 tok/s 104–276 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	13.5 GB	Q8_0	Wygodny
173 tok/s 104–276 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	13.5 GB	Q8_0	Wygodny
165 tok/s 99–264 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	13.5 GB	Q8_0	Wygodny
147 tok/s 88–235 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	13.5 GB	Q8_0	Wygodny
147 tok/s 88–235 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	13.5 GB	Q8_0	Wygodny
147 tok/s 88–235 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	13.5 GB	Q8_0	Wygodny
142 tok/s 85–227 · niska pewność	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.6 GB	Q3_K_M	Wąski
139 tok/s 83–222 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	13.5 GB	Q8_0	Wygodny
127 tok/s 76–203 · niska pewność	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.0 GB	Q4_K_M	Wąski
119 tok/s 71–190 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	13.5 GB	Q8_0	Wygodny
119 tok/s 71–190 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	13.5 GB	Q8_0	Wygodny
119 tok/s 71–190 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	13.5 GB	Q8_0	Wygodny
119 tok/s 71–190 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	13.5 GB	Q8_0	Wygodny
119 tok/s 71–190 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	13.5 GB	Q8_0	Wygodny
90.3 tok/s 54–144 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	13.5 GB	Q8_0	Wygodny
90.3 tok/s 54–144 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	13.5 GB	Q8_0	Wygodny
75.3 tok/s 45–120 · niska pewność	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	13.5 GB	Q8_0	Wygodny
73.6 tok/s 44–118 · niska pewność	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	13.5 GB	Q8_0	Wygodny
73.1 tok/s 44–117 · niska pewność	RTX A5000-8Q NVIDIA	8 GB	768 GB/s	Apr 2021	6.6 GB	Q3_K_M	Wąski
72.0 tok/s 43–115 · niska pewność	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	13.5 GB	Q8_0	Wygodny

Prędkości są szacunkami dla pojedynczego zapytania — jednej konwersacji na raz — obliczonymi na podstawie przepustowości pamięci, rozmiaru MODELu i kwantyzacji. Rzeczywista przepustowość różni się w zależności od czasu uruchamiania inference i jego wersji. Wartości publikowane przez dostawców sprzętu mierzą wiele jednoczesnych zapytań i są znacznie wyższe..

Na nagranie

Pełna specyfikacja

Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..

Pochodzenie

Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.

Organizacja: Black Forest Labs
Typ organizacji: Industry
Kraj: Germany
Opublikowany: 1 August 2024
Autorzy: Andreas Blattmann, Axel Sauer, Dominik Lorenz, Dustin Podell, Frederic Boesel, Harry Saini, Jonas Müller, Kyle Lacey, Patrick Esser, Robin Rombach, Sumith Kulal, Tim Dockhorn, Yam Levi, Zion English

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena: Image generation
Zadanie: Image generation, Text-to-image

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

parametry: 12B
Dane treningowe: tokens

Dostępność

Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.

Wagi: Open — downloadable
Dostęp do modelu: Open weights (non-commercial)
Kod treningowy: Unreleased
Hugging Face: black-forest-labs

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Zapisz pewność: Confident

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: Flux.1
Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Flux.1 [dev]

Uszeregowany według szacowanej liczby tokenów na sekundę, najnowsza karta na pierwszym miejscu, gdy prędkości są równe. Ponieważ generacja jest ograniczona przez pamięć, to uporządkowanie podąża za przepustowością, a nie za jakimkolwiek benchmarkiem gier..

Najmniejsze GPU, które nadal działają Flux.1 [dev]

Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..

Co oznaczają liczby

Wymagania sprzętowe w praktyce

Minimalna karta

Xeon Phi 5110P

Pamięć potrzebna

6.6 GB

Najszybszy

282 tok/s

Flux.1 [dev] osiąga liczbę parametrów równą 12B. To jest na tyle małe, że sprzęt rzadko stanowi przeszkodę, w tym na kartach sprzed kilku lat. Liczba kart, które śledzimy, które mogą go uruchomić: 509.

Punkt wejścia to Xeon Phi 5110P, o pojemności pamięci 8 GB, uruchomienie go przy kompresji Q3_K_M i produkując około 19.8 tokeny na sekundę

Najszybciej, jak to obliczamy, to B200, generowanie w przybliżeniu 282 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Skąd to pochodzi

Flux.1 [dev] został opublikowany przez Black Forest Labs, w kraju zapisanym jako Germany, podczas August 2024. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.

Działa w dziedzinie Image generation, i jest zapisany jako wykonujący zadanie image generation, Text-to-image.

Wagi są publikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie bezterminowo, offline, bez przypisanego konta. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją black-forest-labs.

Zrozumienie prędkości

Połowa kart, które go trzymają, osiąga więcej niż 20.8 tokenów na sekundę. Produkując tekst szybciej niż większość ludzi go czyta. 455 ich

Każda waga uczestniczy w każdym tokenie tutaj, więc szerokość pasma jest całą historią: poniższa lista to w rzeczywistości ranking przepustowości pamięci.

Jej architektura wewnętrzna nie jest w naszej bazie danych, więc pamięć jest szacowana na podstawie liczby parametrów i odpowiednio oznaczona. Spodziewaj się, że rzeczywista wartość będzie się różnić, tym bardziej przy długim context length.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do Flux.1 [dev]

Tabela powyżej oceniła już każdą kartę, dla której posiadamy specyfikacje, w stosunku do tego modelu. Dotarcie do odpowiedzi wymaga sześciu kroków..

01

Zacznij od kolumny pamięci

Zacznij od tego, co tak naprawdę jest potrzebne, czyli wymogu Flux.1 [dev], potrzebując około 6.6 GB przy kompresji Q3_K_M. Pojemność to brama — karta albo ją trzyma, albo nie.
02

Ustaw długość kontekstu, z którą będziesz pracować

Rozmowa zajmuje pamięć również, i rośnie w miarę trwania. Ustaw suwak na długość, której się spodziewasz, ponieważ przy długim kontekście karta, która łatwo obsługuje krótkie pytania, może zostać odrzucona przez Flux.1 [dev].
03

Ustal minimalną jakość

Kolumna kwantyzacji różni się w zależności od karty, ponieważ większa karta przechowuje dokładniejszą kopię., osiągnięcie kompresji Q3_K_M na najmniejszej karcie, która się mieści. Ustalenie minimalnej jakości odrzuca karty, które tylko ją osiągają, uciskając bardziej niż byś chciał, i utrzymuje porównanie na jednym poziomie.
04

Porównaj TOKENS na sekundę, a nie SPECYFIKACJE.

Ranking według tokenów na sekundę podąża za przepustowością pamięci, a nie liczbą rdzeni, dla Flux.1 [dev]. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 282 tok/s
05

Przeczytaj kolumnę dopasowania jako ostatnią

Tight oznacza, że ładowanie i działanie odbywa się bez miejsca na późniejsze zwiększenie długości kontekstu, w przypadku Flux.1 [dev]. Wygodne oznacza, że możesz później zwiększyć kontekst. Ta różnica ma większe znaczenie niż kilka tokenów na sekundę, więc kupuj za wygodne, jeśli tego oczekujesz.
06

Zobacz, co jeszcze ta karta uruchamia

Każda strona karty powtarza tę procedurę dla każdego modelu, który posiadamy, odpowiadając, do czego jeszcze sprzęt jest przydatny poza Flux.1 [dev].

Odpowiedzi

Flux.1 [dev] — częste pytania

Flux.1 [dev]— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

Są obliczane na podstawie specyfikacji, a nie mierzone, i każdy ma zakres. Jeden przykład: 169–452 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

Flux.1 [dev]— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Xeon Phi 5110P, o pojemności pamięci 8 GB. Uruchamia model przy kompresji Q3_K_M używając około 6.6 GB, i produkuje w przybliżeniu 19.8 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 509.

Flux.1 [dev]— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 282 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 455.

Flux.1 [dev]— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 6.6 GB przy kompresji Q3_K_M, który jest najmniejszą kartą, która to uruchamia. Mniej kompresji potrzebuje więcej: liczby w kolumnie pamięci powyżej są przeliczane dla każdej karty, ponieważ każda z nich trzyma wersję o najmniejszej kompresji, jaką może.

Flux.1 [dev]— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 8 GB?

Tak. Karta CMP 170HX 8 GB, trzymanie 8 GB, uruchamia go przy kompresji Q3_K_M, używając około 6.6 GB i generując w przybliżeniu 142 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

Flux.1 [dev]— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 12 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 3080 Ti, trzymanie 12 GB, uruchamia go przy kompresji Q6_K, używając około 10.8 GB i generując w przybliżeniu 46.8 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

Flux.1 [dev]— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 16 GB?

Tak. Karta Tesla V100 SXM2 16 GB, trzymanie 16 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 13.5 GB i generując w przybliżeniu 39.9 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

Flux.1 [dev]— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 24 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 5090 D V2, trzymanie 24 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 13.5 GB i generując w przybliżeniu 47.3 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

Flux.1 [dev]— czy jest open weight?

Jego wagi są opublikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie. Zauważ, że OPEN WEIGHTS nie są tym samym co OPEN SOURCE w pełnym sensie — nie mówi nic o danych treningowych, kodzie treningowym, ani warunkach komercyjnych.

Flux.1 [dev]— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 12B. 12 billion parameters, guidance-distilled from Flux.1 [pro]. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.

Flux.1 [dev]— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Black Forest Labs, oparty na Germany, organizacja sklasyfikowana jako industry.

Flux.1 [dev]— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w August 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

Flux.1 [dev]— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Image generation, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie image generation, Text-to-image. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.

Flux.1 [dev]— Gdzie mogę to pobrać?

Jego wagi są publikowane na Hugging Face, pod organizacją black-forest-labs. Nie hostujemy plików modelu — ta strona oblicza, jaki sprzęt jest potrzebny do ich uruchomienia.

Flux.1 [dev]— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?

Częściowo. Warstwy, które nie mieszczą się w GPU VRAM, znajdują się w pamięci systemu i działają z ułamkową prędkością, więc model, który jest w dużej mierze przeniesiony, rzadko jest wart używania. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 2.6 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

Flux.1 [dev]— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Dwie karty kupują pamięć zamiast szybkości, co ma znaczenie tylko wtedy, gdy jedna karta nie może jej pomieścić. Liczba, która może: 509. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

Flux.1 [dev]— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Ponieważ pojemność się różni, to również to, jak mocno musi być ściśnięta. Liczba wyróżniających się poziomów w tabeli powyżej: 5. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 28 November 2025

Druga strona

Patrząc na to z drugiej strony?

Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.

Wszystkie modele AI