BAAI/bge-large-en-v1.5

BAAI/bge-large-en-v1.5

参数量

333.2M

上下文

512

下载量

12.4M

点赞

713

架构

bert

24 layers · head 64 · hidden 1024

在 HuggingFace 查看

GPU 需求

按量化方案和使用场景估算的显存 / 内存 / 磁盘

量化最低配置推荐配置生产配置
FP1616bit
2.1 GB
RAM 32.0 · Disk 40.0
2.3 GB
RAM 32.0 · Disk 66.0
2.7 GB
RAM 32.0 · Disk 105.0
FP88bit
1.7 GB
RAM 32.0 · Disk 39.5
1.8 GB
RAM 32.0 · Disk 65.5
2.2 GB
RAM 32.0 · Disk 104.5
INT88bit
1.7 GB
RAM 32.0 · Disk 39.5
1.8 GB
RAM 32.0 · Disk 65.5
2.2 GB
RAM 32.0 · Disk 104.5
AWQ4bit
1.4 GB
RAM 32.0 · Disk 39.3
1.6 GB
RAM 32.0 · Disk 65.3
1.9 GB
RAM 32.0 · Disk 104.3
GPTQ4bit
1.4 GB
RAM 32.0 · Disk 39.3
1.6 GB
RAM 32.0 · Disk 65.3
1.9 GB
RAM 32.0 · Disk 104.3
GGUF4bit
1.5 GB
RAM 32.0 · Disk 39.3
1.6 GB
RAM 32.0 · Disk 65.3
1.9 GB
RAM 32.0 · Disk 104.3

GPU 推荐

Best ValueBEST

1× RTX 5060 Ti

8 GB VRAM

$40.4/月

≈ 5600 vec/s

可用生产吞吐 ≈ 4480 vectors/s

score 0.5464

Deploy on vast ↗
Cheapest

1× RTX 5060 Ti

8 GB VRAM

$40.4/月

≈ 5600 vec/s

可用生产吞吐 ≈ 4480 vectors/s

score 0.5464

Deploy on vast ↗
Performance

8× RTX 5060 Ti

64 GB VRAM

$324/月

≈ 44800 vec/s

可用生产吞吐 ≈ 35840 vectors/s

score 0.3635

Deploy on vast ↗
Min Complexity

2× RTX 5060 Ti

16 GB VRAM

$80.9/月

≈ 11200 vec/s

可用生产吞吐 ≈ 8960 vectors/s

score 0.4509

Deploy on vast ↗

💬 社区 —— 真实部署经验

0 文章 · 0 实测

进入社区 →

单卡可运行的 GPU

Tesla V100

16 GB VRAM

$19.9

/月 · vast

RTX 5060 Ti

8 GB VRAM

$40.4

/月 · vast

RTX 3090

24 GB VRAM

$49.5

/月 · vast

RTX 4070S Ti

16 GB VRAM

$49.5

/月 · vast

RTX 5070

12 GB VRAM

$58.7

/月 · vast

AmciHub

AI 模型部署与算力决策平台——分析 AI 模型的硬件需求、GPU 性能、云端价格与部署成本,帮助你选择合适的部署方案。

© 2026 AmciHub. 保留所有权利。 Model → Requirement → GPU → Benchmark → Cloud → Cost → Recommendation