Ovis1.6-Gemma2-27B kalkulator TPS

Otwórz wagi Alibaba 28.9B parametry November 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

132 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

RTX A4500

20 GB · IQ4_XS · 23.0 tok/s

Najszybsza karta

B200

117 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić Ovis1.6-Gemma2-27B?

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
117 tok/s 70–188 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	31.6 GB	Q8_0	Wygodny
117 tok/s 70–188 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	31.6 GB	Q8_0	Wygodny
93.6 tok/s 56–150 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	31.6 GB	Q8_0	Wygodny
93.6 tok/s 56–150 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	31.6 GB	Q8_0	Wygodny
74.9 tok/s 45–120 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	31.6 GB	Q8_0	Wygodny
71.7 tok/s 43–115 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	31.6 GB	Q8_0	Wygodny
71.7 tok/s 43–115 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	31.6 GB	Q8_0	Wygodny
68.6 tok/s 41–110 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	31.6 GB	Q8_0	Wygodny
60.9 tok/s 37–97 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	31.6 GB	Q8_0	Wygodny
60.9 tok/s 37–97 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	31.6 GB	Q8_0	Wygodny
60.9 tok/s 37–97 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	31.6 GB	Q8_0	Wygodny
57.7 tok/s 35–92 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	31.6 GB	Q8_0	Wygodny
49.2 tok/s 30–79 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	31.6 GB	Q8_0	Wygodny
49.2 tok/s 30–79 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	31.6 GB	Q8_0	Wygodny
49.2 tok/s 30–79 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	31.6 GB	Q8_0	Wygodny
49.2 tok/s 30–79 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	31.6 GB	Q8_0	Wygodny
49.2 tok/s 30–79 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	31.6 GB	Q8_0	Wygodny
39.8 tok/s 24–64 · niska pewność	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	24.9 GB	Q6_K	Wąski
39.8 tok/s 24–64 · niska pewność	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	24.9 GB	Q6_K	Wąski
38.1 tok/s 23–61 · niska pewność	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	24.9 GB	Q6_K	Wąski
38.1 tok/s 23–61 · niska pewność	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	24.9 GB	Q6_K	Wąski
37.5 tok/s 23–60 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	31.6 GB	Q8_0	Wygodny
37.5 tok/s 23–60 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	31.6 GB	Q8_0	Wygodny
35.1 tok/s 21–56 · niska pewność	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	21.5 GB	Q5_K_M	Wąski
31.9 tok/s 19–51 · niska pewność	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	21.5 GB	Q5_K_M	Wąski

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: Alibaba
Typ organizacji: Industry
Kraj: China
Opublikowany: 26 November 2024

Co to robi

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

Domena: Multimodal, Language, Vision
Zadanie: Language modeling/generation, Visual question answering
Model bazowy: Gemma 2 27B,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: 28.9B
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)
Hugging Face: AIDC-AI

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: Ovis1.6-Gemma2-27B
Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Ovis1.6-Gemma2-27B

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 Ovis1.6-Gemma2-27B

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

RTX A4500

Pamięć potrzebna

16.5 GB

Najszybszy

117 tok/s

Ovis1.6-Gemma2-27B osiąga liczbę parametrów równą 28.9B. To ląduje w zakresie, który może obsłużyć poważna karta stacjonarna, gdy wagi są skompresowane. Liczba kart, które śledzimy, które mogą to uruchomić: 132.

Najmniejsza karta, która to utrzymuje, to RTX A4500, o pojemności pamięci 20 GB, uruchomienie go przy kompresji IQ4_XS i produkując około 23.0 tokeny na sekundę

Najszybszy rezultat pochodzi z B200, generowanie w przybliżeniu 117 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

O tym modelu

Ovis1.6-Gemma2-27B został opublikowany przez Alibaba, w kraju zapisanym jako China, podczas November 2024. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.

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

Opiera się na Gemma 2 27B,SigLIP 400M. To jest zwykły sposób produkcji wyspecjalizowanego modelu.

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 AIDC-AI.

Jak szybko działa i dlaczego

Na każdej karcie, która może go uruchomić, środek zakresu plasuje się w 20.3 tokenów na sekundę. Przekraczając prędkość czytania bezpośrednio: 105 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.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do Ovis1.6-Gemma2-27B

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

Tabela zawiera każdą kartę, która jest w stanie pomieścić Ovis1.6-Gemma2-27B, potrzebując około 16.5 GB przy kompresji IQ4_XS. To ta liczba, a nie nagłówkowa wydajność karty, decyduje o tym, czy można ją uruchomić.
02

Zdecyduj, jak długo trwają twoje rozmowy

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 Ovis1.6-Gemma2-27B.
03

Zdecyduj, ile kompresji zaakceptujesz

Każda KARTA uruchamia najmniej skompresowaną kopię, jaką może pomieścić., osiągnięcie kompresji IQ4_XS 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

Oceń według przepustowości, a nie kart specyfikacji

Szybkość zamawiania jest w rzeczywistości zamawianiem według pasma pamięci, dla Ovis1.6-Gemma2-27B. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 117 tok/s
05

Przeczytaj kolumnę dopasowania jako ostatnią

Tight dopasowanie działa, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę, w przypadku Ovis1.6-Gemma2-27B. 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 Ovis1.6-Gemma2-27B.

Odpowiedzi

Ovis1.6-Gemma2-27B — częste pytania

Ovis1.6-Gemma2-27B— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 16.5 GB przy kompresji IQ4_XS, 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.

Ovis1.6-Gemma2-27B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 24 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 5090 D V2, trzymanie 24 GB, uruchamia go przy kompresji Q5_K_M, używając około 21.5 GB i generując w przybliżeniu 35.1 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

Ovis1.6-Gemma2-27B— 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.

Ovis1.6-Gemma2-27B— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 28.9B. 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.

Ovis1.6-Gemma2-27B— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Alibaba, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako industry.

Ovis1.6-Gemma2-27B— kiedy to zostało wydane?

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

Ovis1.6-Gemma2-27B— do czego to służy?

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

Ovis1.6-Gemma2-27B— Gdzie mogę to pobrać?

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

Ovis1.6-Gemma2-27B— 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. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 3.8 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

Ovis1.6-Gemma2-27B— 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.

Ovis1.6-Gemma2-27B— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Większa KARTA przechowuje dokładniejszą kopię. Liczba poziomów kompresji używanych w KARTACH, które ją uruchamiają: 4. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

Ovis1.6-Gemma2-27B— 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: 70–188 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

Ovis1.6-Gemma2-27B— 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 IQ4_XS używając około 16.5 GB, i produkuje w przybliżeniu 23.0 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 132.

Ovis1.6-Gemma2-27B— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 117 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 105.

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