Aya Vision 32B kalkulator TPS

Otwórz wagi Cohere 33.1B parametry March 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 · 22.1 tok/s

Najszybsza karta

B200

102 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić Aya Vision 32B?

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
102 tok/s 61–164 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	36.1 GB	Q8_0	Wygodny
102 tok/s 61–164 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	36.1 GB	Q8_0	Wygodny
81.7 tok/s 49–131 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	36.1 GB	Q8_0	Wygodny
81.7 tok/s 49–131 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	36.1 GB	Q8_0	Wygodny
65.4 tok/s 39–105 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	36.1 GB	Q8_0	Wygodny
62.6 tok/s 38–100 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	36.1 GB	Q8_0	Wygodny
62.6 tok/s 38–100 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	36.1 GB	Q8_0	Wygodny
59.9 tok/s 36–96 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	36.1 GB	Q8_0	Wygodny
53.2 tok/s 32–85 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	36.1 GB	Q8_0	Wygodny
53.2 tok/s 32–85 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	36.1 GB	Q8_0	Wygodny
53.2 tok/s 32–85 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	36.1 GB	Q8_0	Wygodny
50.4 tok/s 30–81 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	36.1 GB	Q8_0	Wygodny
43.0 tok/s 26–69 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	36.1 GB	Q8_0	Wygodny
43.0 tok/s 26–69 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	36.1 GB	Q8_0	Wygodny
43.0 tok/s 26–69 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	36.1 GB	Q8_0	Wygodny
43.0 tok/s 26–69 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	36.1 GB	Q8_0	Wygodny
43.0 tok/s 26–69 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	36.1 GB	Q8_0	Wygodny
39.6 tok/s 24–63 · niska pewność	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	20.7 GB	Q4_K_M	Wąski
36.0 tok/s 22–58 · niska pewność	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	20.7 GB	Q4_K_M	Wąski
34.8 tok/s 21–56 · niska pewność	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	28.4 GB	Q6_K	Wąski
34.8 tok/s 21–56 · niska pewność	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	28.4 GB	Q6_K	Wąski
33.3 tok/s 20–53 · niska pewność	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	28.4 GB	Q6_K	Wąski
33.3 tok/s 20–53 · niska pewność	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	28.4 GB	Q6_K	Wąski
32.7 tok/s 20–52 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	36.1 GB	Q8_0	Wygodny
32.7 tok/s 20–52 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	36.1 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: Cohere
Typ organizacji: Industry
Kraj: Canada
Opublikowany: 3 March 2025
Autorzy: Cohere Labs Team

Co to robi

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

Domena: Multimodal, Vision, Language
Zadanie: Language generation, Image captioning, Visual question answering, Language modeling/generation, Question answering
Model bazowy: Aya Expanse 32B

Rozmiar

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

parametry: 33.1B
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: CohereLabs

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: Aya Vision: Expanding the worlds AI can see
Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Aya Vision 32B

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 Aya Vision 32B

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

16.9 GB

Najszybszy

102 tok/s

Aya Vision 32B osiąga liczbę parametrów równą 33.1B. 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 22.1 tokeny na sekundę

Na drugim końcu siedzi B200, generowanie w przybliżeniu 102 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Skąd to pochodzi

Aya Vision 32B został opublikowany przez Cohere, w kraju zapisanym jako Canada, podczas March 2025. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.

Działa w dziedzinie Multimodal, Vision, Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language generation, Image captioning, Visual question answering, Language modeling/generation, Question answering.

Jego punktem wyjścia był istniejący model podstawowy, Aya Expanse 32B. Dlatego dzieli ogólny kształt i rozmiar modelu bazowego.

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

Zrozumienie prędkości

Na każdej karcie, która może go uruchomić, środek zakresu plasuje się w 20.3 tokenów na sekundę 101 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 Aya Vision 32B

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

Tabela zawiera każdą kartę, która jest w stanie pomieścić Aya Vision 32B, potrzebując około 16.9 GB przy kompresji Q3_K_M. Pojemność to brama — karta albo ją trzyma, albo nie.
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. Aya Vision 32B.
03

Wybierz, jak daleko chcesz to skompresować.

Kompresja to to, co sprawia, że model mieści się w mniejszych KARTACH, kosztem pewnej dokładności., 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

Sortuj według prędkości

Sortuj według prędkości, aby zobaczyć, jak karty się klasyfikują. Aya Vision 32B. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 102 tok/s
05

Sprawdź werdykt dopasowania przed zakupem

Tight oznacza, że ładowanie i działanie odbywa się bez miejsca na późniejsze zwiększenie długości kontekstu, w przypadku Aya Vision 32B. 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 nazwa karty łączy się z jej własną stroną, która wykonuje tę samą kalkulację w całym katalogu modelu. Kartę zazwyczaj kupuje się dla więcej niż jednego modelu, więc warto rzucić okiem przed zakupem na Aya Vision 32B.

Odpowiedzi

Aya Vision 32B — częste pytania

Aya Vision 32B— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 33.1B. According to huggingface.co/CohereLabs/aya-vision-32b. 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.

Aya Vision 32B— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Cohere, oparty na Canada, organizacja sklasyfikowana jako industry.

Aya Vision 32B— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w March 2025.

Aya Vision 32B— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Multimodal, Vision, Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language generation, Image captioning, Visual question answering, Language modeling/generation, Question answering. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.

Aya Vision 32B— Gdzie mogę to pobrać?

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

Aya Vision 32B— 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 6.3 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

Aya Vision 32B— 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.

Aya Vision 32B— 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: 5. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

Aya Vision 32B— 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: 61–164 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

Aya Vision 32B— 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 16.9 GB, i produkuje w przybliżeniu 22.1 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 132.

Aya Vision 32B— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 102 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 101.

Aya Vision 32B— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 16.9 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.

Aya Vision 32B— 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 20.7 GB i generując w przybliżeniu 39.6 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

Aya Vision 32B— 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.

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