Granite Vision 3.2 2B kalkulator TPS

Otwórz wagi IBM 3B 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 · 18.0 tok/s

Najszybsza karta

B200

1,137 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić Granite Vision 3.2 2B?

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
1,137 tok/s 682–1,819 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	3.9 GB	Q8_0	Wygodny
1,137 tok/s 682–1,819 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	3.9 GB	Q8_0	Wygodny
908 tok/s 545–1,453 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.9 GB	Q8_0	Wygodny
908 tok/s 545–1,453 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.9 GB	Q8_0	Wygodny
726 tok/s 436–1,162 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	3.9 GB	Q8_0	Wygodny
695 tok/s 417–1,112 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.9 GB	Q8_0	Wygodny
695 tok/s 417–1,112 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.9 GB	Q8_0	Wygodny
665 tok/s 399–1,064 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	3.9 GB	Q8_0	Wygodny
590 tok/s 354–945 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.9 GB	Q8_0	Wygodny
590 tok/s 354–945 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.9 GB	Q8_0	Wygodny
590 tok/s 354–945 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.9 GB	Q8_0	Wygodny
560 tok/s 336–896 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	3.9 GB	Q8_0	Wygodny
478 tok/s 287–764 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.9 GB	Q8_0	Wygodny
478 tok/s 287–764 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	3.9 GB	Q8_0	Wygodny
478 tok/s 287–764 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.9 GB	Q8_0	Wygodny
478 tok/s 287–764 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.9 GB	Q8_0	Wygodny
478 tok/s 287–764 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.9 GB	Q8_0	Wygodny
364 tok/s 218–582 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.9 GB	Q8_0	Wygodny
364 tok/s 218–582 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.9 GB	Q8_0	Wygodny
303 tok/s 182–485 · niska pewność	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	3.9 GB	Q8_0	Wygodny
297 tok/s 178–474 · niska pewność	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	3.9 GB	Q8_0	Wygodny
290 tok/s 174–464 · niska pewność	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	3.9 GB	Q8_0	Wygodny
290 tok/s 174–464 · niska pewność	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	3.9 GB	Q8_0	Wygodny
290 tok/s 174–464 · niska pewność	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	3.9 GB	Q8_0	Wygodny
290 tok/s 174–464 · 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: IBM
Typ organizacji: Industry
Kraj: United States of America
Opublikowany: 14 February 2025
Autorzy: Granite Vision Team: Leonid Karlinsky, Assaf Arbelle, Abraham Daniels, Ahmed Nassar, Amit Alfassi, Bo Wu, Eli Schwartz, Dhiraj Joshi, Jovana Kondic, Nimrod Shabtay, Pengyuan Li, Roei Herzig, Shafiq Abedin, Shaked Perek, Sivan Harary, Udi Barzelay, Adi Raz Goldfarb, Aude Oliva, Ben Wieles, Bishwaranjan Bhattacharjee, Brandon Huang, Christoph Auer, Dan Gutfreund, David Beymer, David Wood, Hilde Kueh…

Co to robi

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

Domena: Language, Multimodal, Vision
Zadanie: Mathematical reasoning, Quantitative reasoning, Language modeling/generation, Question answering, Visual question answering
Model bazowy: Granite 3.1 2B,SigLIP 400M

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

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: ibm-granite

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: Granite Vision: a lightweight, open-source multimodal model for enterprise Intelligence
Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Granite Vision 3.2 2B

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 Granite Vision 3.2 2B

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

1,137 tok/s

Granite Vision 3.2 2B 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.

Najmniejsza karta, która to utrzymuje, to Tesla C1080, o pojemności pamięci 4 GB, uruchomienie go przy kompresji Q6_K i produkując około 18.0 tokeny na sekundę

Na drugim końcu siedzi B200, generowanie w przybliżeniu 1,137 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

O tym modelu

Granite Vision 3.2 2B został opublikowany przez IBM, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas February 2025. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.

Działa w dziedzinie Language, Multimodal, Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie mathematical reasoning, Quantitative reasoning, Language modeling/generation, Question answering, Visual question answering.

Zamiast być trenowanym od podstaw, pochodzi z Granite 3.1 2B,SigLIP 400M. To jest zwykły sposób produkcji wyspecjalizowanego modelu.

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

Jak szybko działa i dlaczego

Na każdej karcie, która może go uruchomić, środek zakresu plasuje się w 36.1 tokenów na sekundę. Przekraczając prędkość czytania bezpośrednio: 783 ich

Każda waga uczestniczy w każdym tokenie tutaj, więc szerokość pasma jest całą historią: poniższa lista to w rzeczywistości ranking przepustowości pamięci.

Bez układu uwagi na rekordzie, kolumna pamięci jest przybliżeniem. Jest wystarczająco bliska, aby wybrać sprzęt, i najmniej wiarygodna przy długim kontekście.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do Granite Vision 3.2 2B

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

01

Sprawdź, co potrzebuje przed wszystkim innym.

Tabela zawiera każdą kartę, która jest w stanie pomieścić Granite Vision 3.2 2B, 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

Dopasuj kontekst do swojego rzeczywistego użycia

Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz tego, co potrzebują wagi. Przesuń suwak do swojej rzeczywistej długości roboczej przed zaufaniem jakiejkolwiek linii dla Granite Vision 3.2 2B.
03

Ustal minimalną jakość

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

Ranking według tokenów na sekundę podąża za przepustowością pamięci, a nie liczbą rdzeni, dla Granite Vision 3.2 2B. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 1,137 tok/s
05

Przeczytaj kolumnę dopasowania jako ostatnią

Kolumna dopasowania oddziela karty, które ledwo dają radę, od tych, które mają zapas w przypadku Granite Vision 3.2 2B. 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

Otwórz kartę, na którą się zdecydowałeś

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 Granite Vision 3.2 2B.

Odpowiedzi

Granite Vision 3.2 2B — częste pytania

Granite Vision 3.2 2B— 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.

Granite Vision 3.2 2B— 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.

Granite Vision 3.2 2B— 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.

Granite Vision 3.2 2B— 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: 682–1,819 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

Granite Vision 3.2 2B— 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 18.0 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 818.

Granite Vision 3.2 2B— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 1,137 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.

Granite Vision 3.2 2B— 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.

Granite Vision 3.2 2B— 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 212 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

Granite Vision 3.2 2B— 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 130 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

Granite Vision 3.2 2B— 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 161 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

Granite Vision 3.2 2B— 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 190 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

Granite Vision 3.2 2B— 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.

Granite Vision 3.2 2B— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 3B. 2.98B. 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.

Granite Vision 3.2 2B— kto to stworzył?

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

Granite Vision 3.2 2B— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w February 2025.

Granite Vision 3.2 2B— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, Multimodal, Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie mathematical reasoning, Quantitative reasoning, Language modeling/generation, Question answering, Visual question answering. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.

Granite Vision 3.2 2B— Gdzie mogę to pobrać?

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

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