PaliGemma 2 3B Mix 448 kalkulator TPS

Otwórz wagi Google 2.9B parametry February 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

818 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

Tesla C1080

4 GB · Q6_K · 18.3 tok/s

Najszybsza karta

B200

1,160 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić PaliGemma 2 3B Mix 448?

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
1,160 tok/s 696–1,857 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	3.8 GB	Q8_0	Wygodny
1,160 tok/s 696–1,857 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	3.8 GB	Q8_0	Wygodny
927 tok/s 556–1,483 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.8 GB	Q8_0	Wygodny
927 tok/s 556–1,483 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.8 GB	Q8_0	Wygodny
741 tok/s 445–1,186 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	3.8 GB	Q8_0	Wygodny
709 tok/s 426–1,135 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.8 GB	Q8_0	Wygodny
709 tok/s 426–1,135 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.8 GB	Q8_0	Wygodny
679 tok/s 407–1,086 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	3.8 GB	Q8_0	Wygodny
602 tok/s 361–964 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.8 GB	Q8_0	Wygodny
602 tok/s 361–964 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.8 GB	Q8_0	Wygodny
602 tok/s 361–964 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.8 GB	Q8_0	Wygodny
571 tok/s 343–914 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	3.8 GB	Q8_0	Wygodny
487 tok/s 292–780 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.8 GB	Q8_0	Wygodny
487 tok/s 292–780 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	3.8 GB	Q8_0	Wygodny
487 tok/s 292–780 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.8 GB	Q8_0	Wygodny
487 tok/s 292–780 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.8 GB	Q8_0	Wygodny
487 tok/s 292–780 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.8 GB	Q8_0	Wygodny
371 tok/s 223–594 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.8 GB	Q8_0	Wygodny
371 tok/s 223–594 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.8 GB	Q8_0	Wygodny
309 tok/s 186–495 · niska pewność	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	3.8 GB	Q8_0	Wygodny
303 tok/s 182–484 · niska pewność	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	3.8 GB	Q8_0	Wygodny
296 tok/s 178–473 · niska pewność	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	3.8 GB	Q8_0	Wygodny
296 tok/s 178–473 · niska pewność	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	3.8 GB	Q8_0	Wygodny
296 tok/s 178–473 · niska pewność	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	3.8 GB	Q8_0	Wygodny
296 tok/s 178–473 · niska pewność	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	3.8 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: Google
Typ organizacji: Industry
Kraj: United States of America
Opublikowany: 19 February 2025
Autorzy: Omar Sanseviero, Andreas Steiner

Co to robi

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

Domena: Vision, Multimodal, Language
Zadanie: Image captioning, Visual question answering, Object detection, Object recognition, Image segmentation, Character recognition (OCR)
Model bazowy: PaliGemma 2 3B Mix 224

Rozmiar

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

parametry: 2.9B
Dane treningowe: 51,200,000,000 tokens

Przebieg szkolenia

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

Sprzęt do trenowania: Google TPU v5e
Zastosowane chipy: 256
Pobór mocy: 113.1 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 (non-commercial)
Kod treningowy: Unreleased
Hugging Face: google

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: Introducing PaliGemma 2 mix: A vision-language model for multiple tasks
Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają PaliGemma 2 3B Mix 448

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 PaliGemma 2 3B Mix 448

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

Co oznaczają liczby

Co potrzebujesz, aby go uruchomić

Minimalna karta

Tesla C1080

Pamięć potrzebna

3.1 GB

Najszybszy

1,160 tok/s

PaliGemma 2 3B Mix 448 osiąga liczbę parametrów równą 2.9B. 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.

Najmniejszy sprzęt, który działa, to Tesla C1080, o pojemności pamięci 4 GB, uruchomienie go przy kompresji Q6_K i produkując około 18.3 tokeny na sekundę

Na drugim końcu siedzi B200, generowanie w przybliżeniu 1,160 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Skąd to pochodzi

PaliGemma 2 3B Mix 448 został opublikowany przez Google, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas February 2025. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.

Działa w dziedzinie Vision, Multimodal, Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie image captioning, Visual question answering, Object detection, Object recognition, Image segmentation, Character recognition (OCR).

Opiera się na PaliGemma 2 3B Mix 224. Dlatego dzieli ogólny kształt i rozmiar modelu bazowego.

Opublikowane wagi oznaczają, że model działa na twojej maszynie, a nie na czyjejś, co sprawia, że poniższe pytanie dotyczące sprzętu jest w ogóle możliwe do odpowiedzi. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją google.

Zrozumienie prędkości

Połowa kart, które go trzymają, osiąga więcej niż 36.8 tokenów na sekundę. Przekraczając prędkość czytania bezpośrednio: 783 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.

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.

Co poszło w budowę tego

Został wytrenowany na korpusie około 51,200,000,000 Tokeny tekstu.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do PaliGemma 2 3B Mix 448

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 PaliGemma 2 3B Mix 448, potrzebując około 3.1 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. PaliGemma 2 3B Mix 448.
03

Ustal minimalną jakość

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 PaliGemma 2 3B Mix 448. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 1,160 tok/s
05

Sprawdź werdykt dopasowania przed zakupem

Kolumna dopasowania oddziela karty, które ledwo dają radę, od tych, które mają zapas w przypadku PaliGemma 2 3B Mix 448. 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

Śledzenie karty do jej własnej strony pokazuje każdy inny model, który może pomieścić, co jest pytaniem, które pojawia się po podjęciu decyzji o PaliGemma 2 3B Mix 448.

Odpowiedzi

PaliGemma 2 3B Mix 448 — częste pytania

PaliGemma 2 3B Mix 448— 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 3.8 GB i generując w przybliżeniu 194 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

PaliGemma 2 3B Mix 448— 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.

PaliGemma 2 3B Mix 448— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 2.9B. https://huggingface.co/google/paligemma-3b-mix-448. 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.

PaliGemma 2 3B Mix 448— kto to stworzył?

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

PaliGemma 2 3B Mix 448— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w February 2025.

PaliGemma 2 3B Mix 448— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Vision, Multimodal, Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie image captioning, Visual question answering, Object detection, Object recognition, Image segmentation, Character recognition (OCR). Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.

PaliGemma 2 3B Mix 448— Gdzie mogę to pobrać?

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

PaliGemma 2 3B Mix 448— 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.

PaliGemma 2 3B Mix 448— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Pojemność sumuje się w kartach; przepustowość nie. Liczba kart, które już same ją posiadają: 818. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

PaliGemma 2 3B Mix 448— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Większa KARTA przechowuje dokładniejszą kopię. Liczba poziomów kompresji używanych w KARTACH, które ją uruchamiają: 2. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

PaliGemma 2 3B Mix 448— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

Są obliczane na podstawie specyfikacji, a nie mierzone, i każdy ma zakres. Jeden przykład: 696–1,857 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

PaliGemma 2 3B Mix 448— 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 3.1 GB, i produkuje w przybliżeniu 18.3 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 818.

PaliGemma 2 3B Mix 448— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 1,160 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 783.

PaliGemma 2 3B Mix 448— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 3.1 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.

PaliGemma 2 3B Mix 448— 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 3.8 GB i generując w przybliżeniu 216 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

PaliGemma 2 3B Mix 448— 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 3.8 GB i generując w przybliżeniu 132 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

PaliGemma 2 3B Mix 448— 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 3.8 GB i generując w przybliżeniu 164 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