Stable Diffusion 3.5 Medium 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 · Q8_0 · 14.8 tok/s
Najszybsza karta
B200
1,355 tok/s · 180 GB
Które GPU mogą uruchomić Stable Diffusion 3.5 Medium?
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 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
1,355
tok/s
813–2,168 · niska pewność |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 3.4 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
1,355
tok/s
813–2,168 · niska pewność |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 3.4 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
1,082
tok/s
649–1,732 · niska pewność |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 3.4 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
1,082
tok/s
649–1,732 · niska pewność |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 3.4 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
866
tok/s
519–1,385 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 3.4 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
828
tok/s
497–1,325 · niska pewność |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 3.4 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
828
tok/s
497–1,325 · niska pewność |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 3.4 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
793
tok/s
476–1,269 · niska pewność |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 3.4 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
704
tok/s
422–1,126 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 3.4 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
704
tok/s
422–1,126 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 3.4 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
704
tok/s
422–1,126 · niska pewność |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 3.4 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
667
tok/s
400–1,068 · niska pewność |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 3.4 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
569
tok/s
342–911 · niska pewność |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.4 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
569
tok/s
342–911 · niska pewność |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 3.4 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
569
tok/s
342–911 · niska pewność |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.4 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
569
tok/s
342–911 · niska pewność |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.4 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
569
tok/s
342–911 · niska pewność |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.4 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
433
tok/s
260–693 · niska pewność |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 3.4 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
433
tok/s
260–693 · niska pewność |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 3.4 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
361
tok/s
217–578 · niska pewność |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 3.4 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
353
tok/s
212–566 · niska pewność |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 3.4 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
346
tok/s
207–553 · niska pewność |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 3.4 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
346
tok/s
207–553 · niska pewność |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 3.4 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
346
tok/s
207–553 · niska pewność |
A800 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Aug 2022 | 3.4 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
346
tok/s
207–553 · niska pewność |
H100 CNX NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Mar 2023 | 3.4 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
- Stability AI
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Opublikowany
- 29 October 2024
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Image generation
- Zadanie
- Image generation, Text-to-image
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 2.5B
- Dane treningowe
- tokens
2.5B
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 (restricted use)
- Kod treningowy
- Unreleased
- Hugging Face
- stabilityai
Stability AI Community License: Free for research, non-commercial, and commercial use for organisations or individuals with less than $1M annual revenue. You only need a paid Enterprise license if your yearly revenues exceed USD$1M and you use Stability AI models in commercial products or services. https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-3.5-medium MIT license https://github.com/Stability-AI/sd3.5
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP
- Yes
- Zapisz pewność
- Confident
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Introducing Stable Diffusion 3.5
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Ekstremy
Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Stable Diffusion 3.5 Medium
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 1,355 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 1,355 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 1,082 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 1,082 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 866 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 828 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 828 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 793 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 704 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 704 tok/s
Najmniejsze GPU, które nadal działają Stable Diffusion 3.5 Medium
Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..
- 01 GeForce RTX 4010 4 GB · potrzeby 3.4 GB · Q8_0 · Wąski 16.3 tok/s
- 02 RTX A400 4 GB · potrzeby 3.4 GB · Q8_0 · Wąski 16.3 tok/s
- 03 RTX 500 Mobile Ada Generation 4 GB · potrzeby 3.4 GB · Q8_0 · Wąski 21.7 tok/s
- 04 GeForce RTX 3050 A Mobile 4 GB · potrzeby 3.4 GB · Q8_0 · Wąski 32.5 tok/s
- 05 Jetson Orin Nano 4 GB 4 GB · potrzeby 3.4 GB · Q8_0 · Wąski 5.8 tok/s
- 06 Radeon RX 6450M 4 GB · potrzeby 3.4 GB · Q8_0 · Wąski 16.9 tok/s
- 07 Radeon RX 6550M 4 GB · potrzeby 3.4 GB · Q8_0 · Wąski 19.0 tok/s
- 08 Radeon RX 6550S 4 GB · potrzeby 3.4 GB · Q8_0 · Wąski 16.9 tok/s
- 09 Arc A310 4 GB · potrzeby 3.4 GB · Q8_0 · Wąski 13.7 tok/s
- 10 Arc Pro A30M 4 GB · potrzeby 3.4 GB · Q8_0 · Wąski 14.1 tok/s
Co oznaczają liczby
Co jest potrzebne, aby uruchomić ten model
Minimalna karta
Tesla C1080
Pamięć potrzebna
3.4 GB
Najszybszy
1,355 tok/s
Stable Diffusion 3.5 Medium osiąga liczbę parametrów równą 2.5B. 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 Q8_0 i produkując około 14.8 tokeny na sekundę
Najwyższa półka to B200, generowanie w przybliżeniu 1,355 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.
Co to jest model?
Stable Diffusion 3.5 Medium został opublikowany przez Stability AI, w kraju zapisanym jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, podczas October 2024. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Image generation, i jest zapisany jako wykonujący zadanie image generation, Text-to-image.
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 stabilityai.
Co decyduje o szybkości
Mediana wyniku wynosi około 38.1 tokenów na sekundę. Przekraczając prędkość czytania bezpośrednio: 783 ich
Będąc gęstym, odczytuje każdą swoją część po tokenie, dlatego poniższe uporządkowanie według szybkości tak ściśle pokrywa się z uporządkowaniem według 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 Stable Diffusion 3.5 Medium
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 Stable Diffusion 3.5 Medium, potrzebując około 3.4 GB przy kompresji Q8_0. Pojemność to brama — karta albo ją trzyma, albo nie.
-
02
Ustaw długość kontekstu, z którą będziesz pracować
Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz tego, co potrzebują wagi. Przesuń suwak do swojej rzeczywistej długości roboczej przed zaufaniem jakiejkolwiek linii dla Stable Diffusion 3.5 Medium.
-
03
Ustal minimalną jakość
Kompresja to to, co sprawia, że model mieści się w mniejszych KARTACH, kosztem pewnej dokładności., osiągnięcie kompresji Q8_0 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 Stable Diffusion 3.5 Medium. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 1,355 tok/s
-
05
Zwróć uwagę na margines, a nie tylko na dopasowanie
Tight oznacza, że ładowanie i działanie odbywa się bez miejsca na późniejsze zwiększenie długości kontekstu, w przypadku Stable Diffusion 3.5 Medium. 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 Stable Diffusion 3.5 Medium.
Odpowiedzi
Stable Diffusion 3.5 Medium — częste pytania
Stable Diffusion 3.5 Medium— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 2.5B. 2.5B. 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.
Stable Diffusion 3.5 Medium— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Stability AI, oparty na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Stable Diffusion 3.5 Medium— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w October 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Stable Diffusion 3.5 Medium— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Image generation, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie image generation, Text-to-image. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
Stable Diffusion 3.5 Medium— Gdzie mogę to pobrać?
Jego wagi są publikowane na Hugging Face, pod organizacją stabilityai. Nie hostujemy plików modelu — ta strona oblicza, jaki sprzęt jest potrzebny do ich uruchomienia.
Stable Diffusion 3.5 Medium— 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.
Stable Diffusion 3.5 Medium— 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.
Stable Diffusion 3.5 Medium— 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: 1. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.
Stable Diffusion 3.5 Medium— Jak dokładne są te szacunki prędkości?
Są obliczane na podstawie specyfikacji, a nie mierzone, i każdy ma zakres. Jeden przykład: 813–2,168 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.
Stable Diffusion 3.5 Medium— 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 Q8_0 używając około 3.4 GB, i produkuje w przybliżeniu 14.8 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 818.
Stable Diffusion 3.5 Medium— jak szybko działa na GPU?
To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 1,355 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.
Stable Diffusion 3.5 Medium— Ile VRAM-u potrzebuje?
Potrzebuje około 3.4 GB przy kompresji Q8_0, 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.
Stable Diffusion 3.5 Medium— 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 3.4 GB i generując w przybliżeniu 252 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.
Stable Diffusion 3.5 Medium— 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 3.4 GB i generując w przybliżeniu 155 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.
Stable Diffusion 3.5 Medium— 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 3.4 GB i generując w przybliżeniu 191 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.
Stable Diffusion 3.5 Medium— 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 3.4 GB i generując w przybliżeniu 227 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.
Stable Diffusion 3.5 Medium— 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.
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.