Openai
openai/clip-vit-base-patch32
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参数量
148M
上下文
77
下载量
20.8M
点赞
1K
架构
clip
12 layers · head 64 · hidden 512
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 | 2.8 GB RAM 32.0 · Disk 39.4 | 4.8 GB RAM 32.0 · Disk 65.4 | 19.0 GB RAM 32.0 · Disk 104.4 |
| FP88bit | 2.6 GB RAM 32.0 · Disk 39.2 | 4.6 GB RAM 32.0 · Disk 65.2 | 18.8 GB RAM 32.0 · Disk 104.2 |
| INT88bit | 2.6 GB RAM 32.0 · Disk 39.2 | 4.6 GB RAM 32.0 · Disk 65.2 | 18.8 GB RAM 32.0 · Disk 104.2 |
| AWQ4bit | 2.5 GB RAM 32.0 · Disk 39.1 | 4.6 GB RAM 32.0 · Disk 65.1 | 18.7 GB RAM 32.0 · Disk 104.1 |
| GPTQ4bit | 2.5 GB RAM 32.0 · Disk 39.1 | 4.6 GB RAM 32.0 · Disk 65.1 | 18.7 GB RAM 32.0 · Disk 104.1 |
| GGUF4bit | 2.5 GB RAM 32.0 · Disk 39.1 | 4.6 GB RAM 32.0 · Disk 65.1 | 18.7 GB RAM 32.0 · Disk 104.1 |
GPU 推荐
Best ValueBEST
1× RTX 5080
16 GB VRAM
$90.6/月
≈ 13714.3 tok/s
可用生产吞吐 ≈ 9600 tok/s
score 0.5708
Performance
8× H200 SXM
1128 GB VRAM
$20,440/月
≈ 219428.6 tok/s
可用生产吞吐 ≈ 153600 tok/s
score 0.2197
Min Complexity
1× RTX 5070
12 GB VRAM
$75.2/月
≈ 9600 tok/s
可用生产吞吐 ≈ 6720 tok/s
score 0.5943
💬 社区 —— 真实部署经验
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单卡可运行的 GPU
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