NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B kalkulator TPS
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 posiadamy specyfikacje dla
Najmniejsza karta, która pasuje
Tesla C1080
4 GB · Q6_K · 17.9 tok/s
Najszybsza karta
B200
1,129 tok/s · 180 GB
Które GPU mogą uruchomić NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B?
Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.
Dłuższa rozmowa wymaga więcej MEMORY, co może spowodować, że ten model nie zmieści się na mniejszych CARD..
Ukrywa karty, które zmieściłyby się w modelu tylko przez skompresowanie go poniżej tego punktu..
818 karty pasują
Obliczanie| potrzeby | Kwantyzacja | Pasuje | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
1,129
tok/s
678–1,807 · niska pewność |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
1,129
tok/s
678–1,807 · niska pewność |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
902
tok/s
541–1,443 · niska pewność |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
902
tok/s
541–1,443 · niska pewność |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
721
tok/s
433–1,154 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
690
tok/s
414–1,105 · niska pewność |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
690
tok/s
414–1,105 · niska pewność |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
661
tok/s
396–1,057 · niska pewność |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
586
tok/s
352–938 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
586
tok/s
352–938 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
586
tok/s
352–938 · niska pewność |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
556
tok/s
334–890 · niska pewność |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
474
tok/s
285–759 · niska pewność |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
474
tok/s
285–759 · niska pewność |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
474
tok/s
285–759 · niska pewność |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
474
tok/s
285–759 · niska pewność |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
474
tok/s
285–759 · niska pewność |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
361
tok/s
217–578 · niska pewność |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
361
tok/s
217–578 · niska pewność |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
301
tok/s
181–482 · niska pewność |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
295
tok/s
177–471 · niska pewność |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
288
tok/s
173–461 · niska pewność |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
288
tok/s
173–461 · niska pewność |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
288
tok/s
173–461 · niska pewność |
A800 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Aug 2022 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
288
tok/s
173–461 · niska pewność |
H100 CNX NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Mar 2023 | 3.9 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
- NVIDIA
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 18 May 2025
- Autorzy
- Paris Fox
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Robotics, Vision, Language
- Zadanie
- Robotic manipulation, Animal (human/non-human) imitation, Instruction interpretation
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 3B
- Dane treningowe
- tokens
3B
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
- nvidia
https://huggingface.co/nvidia/GR00T-N1.5-3B Nvidia License "The Work and any derivative works thereof only may be used or intended for use non-commercially" Use Case: Researchers, Academics, Open-Source Community: AI-driven robotics research and algorithm development. Developers: Integrate and customize AI for various robotic applications. Startups & Companies: Accelerate robotics development and reduce training costs.
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
- NVIDIA Powers Humanoid Robot Industry With Cloud-to-Robot Computing Platforms for Physical AI
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Ekstremy
Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B
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..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 1,129 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 1,129 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 902 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 902 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 721 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 690 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 690 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 661 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 586 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 586 tok/s
Najmniejsze GPU, które nadal działają NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B
Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..
- 01 GeForce RTX 4010 4 GB · potrzeby 3.2 GB · Q6_K · Wąski 19.7 tok/s
- 02 RTX A400 4 GB · potrzeby 3.2 GB · Q6_K · Wąski 19.7 tok/s
- 03 RTX 500 Mobile Ada Generation 4 GB · potrzeby 3.2 GB · Q6_K · Wąski 26.3 tok/s
- 04 GeForce RTX 3050 A Mobile 4 GB · potrzeby 3.2 GB · Q6_K · Wąski 39.4 tok/s
- 05 Jetson Orin Nano 4 GB 4 GB · potrzeby 3.2 GB · Q6_K · Wąski 7.0 tok/s
- 06 Radeon RX 6450M 4 GB · potrzeby 3.2 GB · Q6_K · Wąski 20.5 tok/s
- 07 Radeon RX 6550M 4 GB · potrzeby 3.2 GB · Q6_K · Wąski 23.0 tok/s
- 08 Radeon RX 6550S 4 GB · potrzeby 3.2 GB · Q6_K · Wąski 20.5 tok/s
- 09 Arc A310 4 GB · potrzeby 3.2 GB · Q6_K · Wąski 16.5 tok/s
- 10 Arc Pro A30M 4 GB · potrzeby 3.2 GB · Q6_K · Wąski 17.1 tok/s
Co oznaczają liczby
Wymagania sprzętowe w praktyce
Minimalna karta
Tesla C1080
Pamięć potrzebna
3.2 GB
Najszybszy
1,129 tok/s
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B osiąga liczbę parametrów równą 3B. 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.
Punkt wejścia to Tesla C1080, o pojemności pamięci 4 GB, uruchomienie go przy kompresji Q6_K i produkując około 17.9 tokeny na sekundę
Najszybciej, jak to obliczamy, to B200, generowanie w przybliżeniu 1,129 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.
Co to jest model?
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B został opublikowany przez NVIDIA, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas May 2025. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Robotics, Vision, Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie robotic manipulation, Animal (human/non-human) imitation, Instruction interpretation.
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 nvidia.
Co decyduje o szybkości
Mediana wyniku wynosi około 35.8 tokenów na sekundę. Przekraczając prędkość czytania bezpośrednio: 780 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 NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B
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 NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B, potrzebując około 3.2 GB przy kompresji Q6_K. To ta liczba, a nie nagłówkowa wydajność karty, decyduje o tym, czy można ją uruchomić.
-
02
Zdecyduj, jak długo trwają twoje rozmowy
Ustaw kontekst na to, co naprawdę użyjesz. Cache rośnie wraz z rozmową i jest to zwykle powód, dla którego karta, która wydawała się w porządku, przestaje pasować. NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B.
-
03
Zdecyduj, ile kompresji zaakceptujesz
Każda KARTA uruchamia najmniej skompresowaną kopię, jaką może pomieścić., osiągnięcie kompresji Q6_K 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
Sortuj według prędkości
Szybkość zamawiania jest w rzeczywistości zamawianiem według pasma pamięci, dla NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 1,129 tok/s
-
05
Zwróć uwagę na margines, a nie tylko na dopasowanie
Tight dopasowanie działa, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę, w przypadku NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B. 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
Śledzenie karty do jej własnej strony pokazuje każdy inny model, który może pomieścić, co jest pytaniem, które pojawia się po podjęciu decyzji o NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B.
Odpowiedzi
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B — częste pytania
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w May 2025.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Robotics, Vision, Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie robotic manipulation, Animal (human/non-human) imitation, Instruction interpretation. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— Gdzie mogę to pobrać?
Jego wagi są publikowane na Hugging Face, pod organizacją nvidia. Nie hostujemy plików modelu — ta strona oblicza, jaki sprzęt jest potrzebny do ich uruchomienia.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— 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. Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?
Druga KARTA mniej więcej podwaja dostępna PAMIĘĆ, ale nie tempo generacji. Liczba już zdolna do uruchomienia jej samodzielnie: 818. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— 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: 2. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— 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: 678–1,807 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— 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 Q6_K używając około 3.2 GB, i produkuje w przybliżeniu 17.9 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 818.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— jak szybko działa na GPU?
To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 1,129 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 780.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— Ile VRAM-u potrzebuje?
Potrzebuje około 3.2 GB przy kompresji Q6_K, 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.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— 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 3.9 GB i generując w przybliżeniu 210 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— 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 3.9 GB i generując w przybliżeniu 129 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— 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 3.9 GB i generując w przybliżeniu 160 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— 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 3.9 GB i generując w przybliżeniu 189 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— 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.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 3B. 3B. 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.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez NVIDIA, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
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.