Qwen2-Audio kalkulator TPS

Otwórz wagi Alibaba 8.2B parametry July 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

582 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

Quadro 6000

6 GB · IQ4_XS · 15.5 tok/s

Najszybsza karta

B200

413 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić Qwen2-Audio?

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.

582 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
413 tok/s 248–661 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	9.5 GB	Q8_0	Wygodny
413 tok/s 248–661 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	9.5 GB	Q8_0	Wygodny
330 tok/s 198–528 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.5 GB	Q8_0	Wygodny
330 tok/s 198–528 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.5 GB	Q8_0	Wygodny
264 tok/s 158–422 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	9.5 GB	Q8_0	Wygodny
253 tok/s 152–404 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.5 GB	Q8_0	Wygodny
253 tok/s 152–404 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.5 GB	Q8_0	Wygodny
242 tok/s 145–387 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	9.5 GB	Q8_0	Wygodny
215 tok/s 129–343 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.5 GB	Q8_0	Wygodny
215 tok/s 129–343 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.5 GB	Q8_0	Wygodny
215 tok/s 129–343 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.5 GB	Q8_0	Wygodny
204 tok/s 122–326 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	9.5 GB	Q8_0	Wygodny
174 tok/s 104–278 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.5 GB	Q8_0	Wygodny
174 tok/s 104–278 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	9.5 GB	Q8_0	Wygodny
174 tok/s 104–278 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.5 GB	Q8_0	Wygodny
174 tok/s 104–278 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.5 GB	Q8_0	Wygodny
174 tok/s 104–278 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.5 GB	Q8_0	Wygodny
137 tok/s 82–220 · niska pewność	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.6 GB	Q5_K_M	Wąski
132 tok/s 79–211 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.5 GB	Q8_0	Wygodny
132 tok/s 79–211 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.5 GB	Q8_0	Wygodny
117 tok/s 70–187 · niska pewność	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	7.6 GB	Q6_K	Wąski
110 tok/s 66–176 · niska pewność	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	9.5 GB	Q8_0	Wygodny
108 tok/s 65–172 · niska pewność	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	9.5 GB	Q8_0	Wygodny
105 tok/s 63–169 · niska pewność	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	9.5 GB	Q8_0	Wygodny
105 tok/s 63–169 · niska pewność	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	9.5 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: Alibaba
Typ organizacji: Industry
Kraj: China
Opublikowany: 15 July 2024
Autorzy: Yunfei Chu, Jin Xu, Qian Yang, Haojie Wei, Xipin Wei, Zhifang Guo, Yichong Leng, Yuanjun Lv, Jinzheng He, Junyang Lin, Chang Zhou, Jingren Zhou

Co to robi

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

Domena: Multimodal, Language, Audio
Zadanie: Speech recognition (ASR), Speech synthesis, Translation, Speech-to-speech
Model bazowy: Qwen-7B

Rozmiar

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

parametry: 8.2B
Dane treningowe: tokens

Obliczenia treningowe

Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.

Jak to zostało ustalone: Operation counting
Dostosowywanie obliczeń: 2.1 × 10²¹ FLOP

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 (unrestricted)
Kod treningowy: Unreleased
Hugging Face: Qwen

Jak jest klasyfikowane

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

Zapisz pewność: Likely

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: Qwen2-Audio Technical Report
Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Qwen2-Audio

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 Qwen2-Audio

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

Co oznaczają liczby

Strona sprzętowa

Minimalna karta

Quadro 6000

Pamięć potrzebna

5.2 GB

Najszybszy

413 tok/s

Qwen2-Audio osiąga liczbę parametrów równą 8.2B. 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: 582.

Na niskim końcu obsługiwane jest przez Quadro 6000, o pojemności pamięci 6 GB, uruchomienie go przy kompresji IQ4_XS i produkując około 15.5 tokeny na sekundę

Najwyższa półka to B200, generowanie w przybliżeniu 413 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Co to jest model?

Qwen2-Audio został opublikowany przez Alibaba, w kraju zapisanym jako China, podczas July 2024. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.

Działa w dziedzinie Multimodal, Language, Audio, i jest zapisany jako wykonujący zadanie speech recognition (ASR), Speech synthesis, Translation, Speech-to-speech.

Opiera się na Qwen-7B. Dlatego dzieli ogólny kształt i rozmiar modelu bazowego.

Ponieważ jego wagi zostały udostępnione, nic w kwestii uruchamiania go nie zależy od dostępności dostawcy — należy do ciebie po pobraniu. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją Qwen.

Co decyduje o szybkości

Połowa kart, które go trzymają, osiąga więcej niż 23.2 tokenów na sekundę. Produkując tekst szybciej niż większość ludzi go czyta. 551 ich

Będąc gęstym, odczytuje każdą swoją część po tokenie, dlatego poniższe uporządkowanie według szybkości tak ściśle pokrywa się z uporządkowaniem według 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 Qwen2-Audio

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

01

Sprawdź, co potrzebuje przed wszystkim innym.

Zacznij od tego, co tak naprawdę jest potrzebne, czyli wymogu Qwen2-Audio, potrzebując około 5.2 GB przy kompresji IQ4_XS. Pojemność to brama — karta albo ją trzyma, albo nie.
02

Zdecyduj, jak długo trwają twoje rozmowy

Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz tego, co potrzebują wagi. Przesuń suwak do swojej rzeczywistej długości roboczej przed zaufaniem jakiejkolwiek linii dla Qwen2-Audio.
03

Zdecyduj, ile kompresji zaakceptujesz

Każda KARTA uruchamia najmniej skompresowaną kopię, jaką może pomieścić., osiągnięcie kompresji IQ4_XS 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

Oceń według przepustowości, a nie kart specyfikacji

Szybkość zamawiania jest w rzeczywistości zamawianiem według pasma pamięci, dla Qwen2-Audio. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 413 tok/s
05

Przeczytaj kolumnę dopasowania jako ostatnią

Tight dopasowanie działa, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę, w przypadku Qwen2-Audio. 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

Otwórz kartę, na którą się zdecydowałeś

Śledzenie karty do jej własnej strony pokazuje każdy inny model, który może pomieścić, co jest pytaniem, które pojawia się po podjęciu decyzji o Qwen2-Audio.

Odpowiedzi

Qwen2-Audio — częste pytania

Qwen2-Audio— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

Są obliczane na podstawie specyfikacji, a nie mierzone, i każdy ma zakres. Jeden przykład: 248–661 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

Qwen2-Audio— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Quadro 6000, o pojemności pamięci 6 GB. Uruchamia model przy kompresji IQ4_XS używając około 5.2 GB, i produkuje w przybliżeniu 15.5 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 582.

Qwen2-Audio— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 413 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 551.

Qwen2-Audio— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 5.2 GB przy kompresji IQ4_XS, 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.

Qwen2-Audio— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 8 GB?

Tak. Karta CMP 170HX 8 GB, trzymanie 8 GB, uruchamia go przy kompresji Q5_K_M, używając około 6.6 GB i generując w przybliżeniu 137 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

Qwen2-Audio— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 12 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 3080 Ti, trzymanie 12 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 9.5 GB i generując w przybliżeniu 47.1 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

Qwen2-Audio— 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 9.5 GB i generując w przybliżeniu 58.4 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

Qwen2-Audio— 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 9.5 GB i generując w przybliżeniu 69.2 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

Qwen2-Audio— 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.

Qwen2-Audio— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 8.2B. "The total parameters of Qwen2-Audio is 8.2B parameters.". 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.

Qwen2-Audio— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Alibaba, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako industry.

Qwen2-Audio— kiedy to zostało wydane?

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

Qwen2-Audio— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Multimodal, Language, Audio, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie speech recognition (ASR), Speech synthesis, Translation, Speech-to-speech. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.

Qwen2-Audio— Gdzie mogę to pobrać?

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

Qwen2-Audio— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?

Można go podzielić między kartą a pamięcią systemową, ale w ten sposób generuje się boleśnie powoli. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 1.2 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

Qwen2-Audio— 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: 582. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

Qwen2-Audio— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Każda KARTA jest przedstawiana z uruchomioną najmniej skompresowaną wersją, jaką może pomieścić. Liczba odmiennych poziomów kompresji w KARTACH, które mogą go pomieścić: 4. 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