phi-3.5-Vision kalkulator TPS

Otwórz wagi Microsoft 4.2B parametry April 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

818 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

Tesla C1080

4 GB · Q4_K_M · 20.3 tok/s

Najszybsza karta

B200

807 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić phi-3.5-Vision?

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.

818 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
807 tok/s 484–1,291 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
807 tok/s 484–1,291 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
644 tok/s 387–1,031 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
644 tok/s 387–1,031 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
515 tok/s 309–824 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
493 tok/s 296–789 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
493 tok/s 296–789 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
472 tok/s 283–755 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
419 tok/s 251–670 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
419 tok/s 251–670 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
419 tok/s 251–670 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
397 tok/s 238–636 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
339 tok/s 203–542 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
339 tok/s 203–542 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
339 tok/s 203–542 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
339 tok/s 203–542 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
339 tok/s 203–542 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
258 tok/s 155–413 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
258 tok/s 155–413 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
215 tok/s 129–344 · niska pewność	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
210 tok/s 126–337 · niska pewność	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
206 tok/s 123–329 · niska pewność	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
206 tok/s 123–329 · niska pewność	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
206 tok/s 123–329 · niska pewność	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	5.2 GB	Q8_0	Wygodny
206 tok/s 123–329 · niska pewność	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	5.2 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: Microsoft
Typ organizacji: Industry
Kraj: United States of America
Opublikowany: 23 April 2024
Autorzy: Marah Abdin, Sam Ade Jacobs, Ammar Ahmad Awan, Jyoti Aneja, Ahmed Awadallah, Hany Awadalla, Nguyen Bach, Amit Bahree, Arash Bakhtiari, Harkirat Behl, Alon Benhaim, Misha Bilenko, Johan Bjorck, Sébastien Bubeck, Martin Cai, Caio César Teodoro Mendes, Weizhu Chen, Vishrav Chaudhary, Parul Chopra, Allie Del Giorno, Gustavo de Rosa, Matthew Dixon, Ronen Eldan, Dan Iter, Amit Garg, Abhishek Goswami, Su…

Co to robi

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

Domena: Vision
Zadanie: Visual question answering
Model bazowy: phi-3-mini 3.8B

Rozmiar

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

parametry: 4.2B
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.

Obliczenia treningowe: 8.8 × 10²² FLOP
Jak to zostało ustalone: Hardware,Operation counting
Dostosowywanie obliczeń: 8.2 × 10²¹ FLOP

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: 256
Czas rzeczywisty: 144 hours
Pobór mocy: 354.2 kW

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: microsoft

Jak jest klasyfikowane

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

Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP: Yes
Zapisz pewność: Confident

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: Phi-3 Technical Report: A Highly Capable Language Model Locally on Your Phone
Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają phi-3.5-Vision

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 phi-3.5-Vision

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

Co oznaczają liczby

Co jest potrzebne, aby uruchomić ten model

Minimalna karta

Tesla C1080

Pamięć potrzebna

3.2 GB

Najszybszy

807 tok/s

phi-3.5-Vision osiąga liczbę parametrów równą 4.2B. 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: 818.

Najmniejsza karta, która to utrzymuje, to Tesla C1080, o pojemności pamięci 4 GB, uruchomienie go przy kompresji Q4_K_M i produkując około 20.3 tokeny na sekundę

Na drugim końcu siedzi B200, generowanie w przybliżeniu 807 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

O tym modelu

phi-3.5-Vision został opublikowany przez Microsoft, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas April 2024. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.

Działa w dziedzinie Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie visual question answering.

Zamiast być trenowanym od podstaw, pochodzi z phi-3-mini 3.8B. Dlatego dzieli ogólny kształt i rozmiar modelu bazowego.

Otwarte wagi to powód, dla którego ta strona znajduje się w kalkulatorze, a nie tylko w katalogu: jest to model, który możesz faktycznie mieć. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją microsoft.

Jak szybko działa i dlaczego

Mediana wyniku wynosi około 29.8 tokenów na sekundę. Przekraczając prędkość czytania bezpośrednio: 778 ich

Będąc gęstym, odczytuje każdą swoją część po tokenie, dlatego poniższe uporządkowanie według szybkości tak ściśle pokrywa się z uporządkowaniem według przepustowości pamięci.

Pamięć tutaj jest szacowana na podstawie rozmiaru, a nie obliczana z architektury, która nie jest zarejestrowana dla tego modelu — liczby są wskazujące, a nie dokładne.

Szkolenie i pochodzenie

Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 8.8 × 10²² FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA H100 SXM5 80GB. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do phi-3.5-Vision

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

01

Przeczytaj najpierw liczbę pamięci

Zacznij od tego, co tak naprawdę jest potrzebne, czyli wymogu phi-3.5-Vision, potrzebując około 3.2 GB przy kompresji Q4_K_M. To ta liczba, a nie nagłówkowa wydajność karty, decyduje o tym, czy można ją uruchomić.
02

Dopasuj kontekst do swojego rzeczywistego użycia

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 phi-3.5-Vision.
03

Ustal minimalną jakość

Kolumna kwantyzacji różni się w zależności od karty, ponieważ większa karta przechowuje dokładniejszą kopię., osiągnięcie kompresji Q4_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.

Sortuj według prędkości, aby zobaczyć, jak karty się klasyfikują. phi-3.5-Vision. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 807 tok/s
05

Przeczytaj kolumnę dopasowania jako ostatnią

Kolumna dopasowania oddziela karty, które ledwo dają radę, od tych, które mają zapas w przypadku phi-3.5-Vision. 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 phi-3.5-Vision.

Odpowiedzi

phi-3.5-Vision — częste pytania

phi-3.5-Vision— 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 5.2 GB i generując w przybliżeniu 135 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

phi-3.5-Vision— 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.

phi-3.5-Vision— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 4.2B. 4.2B. 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.

phi-3.5-Vision— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Microsoft, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.

phi-3.5-Vision— kiedy to zostało wydane?

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

phi-3.5-Vision— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie visual question answering. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.

phi-3.5-Vision— Gdzie mogę to pobrać?

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

phi-3.5-Vision— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 8.8 × 10²² FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA H100 SXM5 80GB. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.

phi-3.5-Vision— 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. Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

phi-3.5-Vision— 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: 818. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

phi-3.5-Vision— 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: 3. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

phi-3.5-Vision— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

Każda wartość pochodzi z przepustowości pamięci i rozmiaru modelu, a nie z testów porównawczych, dlatego każda jest publikowana jako zakres, a nie pojedyncza liczba. Jeden przykład: 484–1,291 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

phi-3.5-Vision— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Tesla C1080, o pojemności pamięci 4 GB. Uruchamia model przy kompresji Q4_K_M używając około 3.2 GB, i produkuje w przybliżeniu 20.3 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 818.

phi-3.5-Vision— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 807 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 778.

phi-3.5-Vision— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 3.2 GB przy kompresji Q4_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.

phi-3.5-Vision— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 8 GB?

Tak. Karta CMP 170HX 8 GB, trzymanie 8 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 5.2 GB i generując w przybliżeniu 150 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

phi-3.5-Vision— 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 5.2 GB i generując w przybliżeniu 92.0 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

phi-3.5-Vision— 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 5.2 GB i generując w przybliżeniu 114 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

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