Olmo 3.1 32B Think kalkulator TPS

Otwórz wagi Allen Institute for AI,University of Washington,Carnegie Mellon University (CMU),Stanford University,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),University of Montreal / Université de Montréal,Princeton University,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of Maryland 32B parametry November 2025

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

132 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

RTX A4500

20 GB · Q3_K_M · 22.9 tok/s

Najszybsza karta

B200

106 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić Olmo 3.1 32B Think?

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.

132 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
106 tok/s 64–169 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
106 tok/s 64–169 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
84.6 tok/s 51–135 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
84.6 tok/s 51–135 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
67.6 tok/s 41–108 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
64.7 tok/s 39–104 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
64.7 tok/s 39–104 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
61.9 tok/s 37–99 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
55.0 tok/s 33–88 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
55.0 tok/s 33–88 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
55.0 tok/s 33–88 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
52.2 tok/s 31–83 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
44.5 tok/s 27–71 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
44.5 tok/s 27–71 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
44.5 tok/s 27–71 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
44.5 tok/s 27–71 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
44.5 tok/s 27–71 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
40.9 tok/s 25–66 · niska pewność	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	20.1 GB	Q4_K_M	Wąski
37.3 tok/s 22–60 · niska pewność	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	20.1 GB	Q4_K_M	Wąski
36.0 tok/s 22–58 · niska pewność	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	27.5 GB	Q6_K	Wąski
36.0 tok/s 22–58 · niska pewność	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	27.5 GB	Q6_K	Wąski
34.4 tok/s 21–55 · niska pewność	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	27.5 GB	Q6_K	Wąski
34.4 tok/s 21–55 · niska pewność	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	27.5 GB	Q6_K	Wąski
33.9 tok/s 20–54 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
33.9 tok/s 20–54 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	35.0 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: Allen Institute for AI,University of Washington,Carnegie Mellon University (CMU),Stanford University,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),University of Montreal / Université de Montréal,Princeton University,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of Maryland
Typ organizacji: Research collective,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia
Kraj: United States of America, Canada
Opublikowany: 20 November 2025
Autorzy: Allyson Ettinger, Amanda Bertsch, Bailey Kuehl, David Graham, David Heineman, Dirk Groeneveld, Faeze Brahman, Finbarr Timbers, Hamish Ivison, Jacob Morrison, Jake Poznanski, Kyle Lo, Luca Soldaini, Matt Jordan, Mayee Chen, Michael Noukhovitch, Nathan Lambert, Pete Walsh, Pradeep Dasigi, Robert Berry, Saumya Malik, Saurabh Shah, Scott Geng, Shane Arora, Shashank Gupta, Taira Anderson, Teng Xiao, Ty…

Co to robi

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

Domena: Language
Zadanie: Language modeling/generation, Chat, Code generation, Mathematical reasoning, Tool use

Rozmiar

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

parametry: 32B
Dane treningowe: tokens

Przebieg szkolenia

Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.

Sprzęt do trenowania: NVIDIA H100 SXM5 80GB
Zastosowane chipy: 1,024
Pobór mocy: 1.4 MW

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)

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: Olmo 3
Ostatnio zaktualizowane: 8 April 2026

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Olmo 3.1 32B Think

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 Olmo 3.1 32B Think

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

Co oznaczają liczby

Strona sprzętowa

Minimalna karta

RTX A4500

Pamięć potrzebna

16.3 GB

Najszybszy

106 tok/s

Olmo 3.1 32B Think osiąga liczbę parametrów równą 32B. To ląduje w zakresie, który może obsłużyć poważna karta stacjonarna, gdy wagi są skompresowane. Liczba kart, które śledzimy, które mogą to uruchomić: 132.

Na niskim końcu obsługiwane jest przez RTX A4500, o pojemności pamięci 20 GB, uruchomienie go przy kompresji Q3_K_M i produkując około 22.9 tokeny na sekundę

Najszybszy rezultat pochodzi z B200, generowanie w przybliżeniu 106 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Skąd to pochodzi

Olmo 3.1 32B Think został opublikowany przez Allen Institute for AI,University of Washington,Carnegie Mellon University (CMU),Stanford University,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),University of Montreal / Université de Montréal,Princeton University,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of Maryland, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas November 2025. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako research collective,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia.

Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Chat, Code generation, Mathematical reasoning, Tool use.

Wagi są publikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie bezterminowo, offline, bez przypisanego konta.

Zrozumienie prędkości

Połowa kart, które go trzymają, osiąga więcej niż 20.7 tokenów na sekundę. Produkując tekst szybciej niż większość ludzi go czyta. 103 ich

To jest gęsty model, więc każdy parametr jest odczytywany dla każdego wyprodukowanego tokena. To sprawia, że prędkość śledzi przepustowość pamięci prawie dokładnie — karta z podwójną przepustowością generuje w przybliżeniu dwa razy szybciej.

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 Olmo 3.1 32B Think

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 Olmo 3.1 32B Think, potrzebując około 16.3 GB przy kompresji Q3_K_M. To ta liczba, a nie nagłówkowa wydajność karty, decyduje o tym, czy można ją uruchomić.
02

Ustaw długość kontekstu, z którą będziesz pracować

Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz tego, co potrzebują wagi. Przesuń suwak do swojej rzeczywistej długości roboczej przed zaufaniem jakiejkolwiek linii dla Olmo 3.1 32B Think.
03

Zdecyduj, ile kompresji zaakceptujesz

Każda KARTA uruchamia najmniej skompresowaną kopię, jaką może pomieścić., 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

Oceń według przepustowości, a nie kart specyfikacji

Sortuj według prędkości, aby zobaczyć, jak karty się klasyfikują. Olmo 3.1 32B Think. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 106 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 Olmo 3.1 32B Think. 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

Sprawdź kartę z drugiej strony

Każda strona karty powtarza tę procedurę dla każdego modelu, który posiadamy, odpowiadając, do czego jeszcze sprzęt jest przydatny poza Olmo 3.1 32B Think.

Odpowiedzi

Olmo 3.1 32B Think — częste pytania

Olmo 3.1 32B Think— 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.

Olmo 3.1 32B Think— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 32B. 7B and 32B variants. Dense transformer architecture. (https://arxiv.org/abs/2512.13961). 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.

Olmo 3.1 32B Think— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Allen Institute for AI,University of Washington,Carnegie Mellon University (CMU),Stanford University,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),University of Montreal / Université de Montréal,Princeton University,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of Maryland, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako research collective,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia.

Olmo 3.1 32B Think— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w November 2025.

Olmo 3.1 32B Think— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Chat, Code generation, Mathematical reasoning, Tool use. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.

Olmo 3.1 32B Think— Gdzie mogę to pobrać?

Wagi są opublikowane, chociaż nie posiadamy linku do repozytorium. Ta strona oblicza wymagania sprzętowe, a nie hostuje pliki modelu.

Olmo 3.1 32B Think— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?

Tylko przez odciążenie, co zwykle jest fałszywą oszczędnością: część trzymana w pamięci systemowej spowalnia cały proces. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 5.7 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

Olmo 3.1 32B Think— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Druga KARTA mniej więcej podwaja dostępna PAMIĘĆ, ale nie tempo generacji. Liczba już zdolna do uruchomienia jej samodzielnie: 132. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

Olmo 3.1 32B Think— 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.

Olmo 3.1 32B Think— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

To są szacunki z rzeczywistymi marginesami błędu, a każdy z nich mógłby rozsądnie wypaść gdziekolwiek w swoim opublikowanym zakresie w zależności od używanego uruchomienia. Najszybszy wynik tutaj: 64–169 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

Olmo 3.1 32B Think— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to RTX A4500, o pojemności pamięci 20 GB. Uruchamia model przy kompresji Q3_K_M używając około 16.3 GB, i produkuje w przybliżeniu 22.9 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 132.

Olmo 3.1 32B Think— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 106 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 103.

Olmo 3.1 32B Think— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 16.3 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.

Olmo 3.1 32B Think— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 24 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 5090 D V2, trzymanie 24 GB, uruchamia go przy kompresji Q4_K_M, używając około 20.1 GB i generując w przybliżeniu 40.9 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 8 April 2026

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