Openai

openai/clip-vit-large-patch14

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参数量

424.9M

上下文

77

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7.1M

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2.1K

架构

clip

12 layers · head 64 · hidden 768

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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
3.5 GB
RAM 32.0 · Disk 40.2
5.7 GB
RAM 32.0 · Disk 66.2
20.6 GB
RAM 32.0 · Disk 105.2
FP88bit
3.0 GB
RAM 32.0 · Disk 39.6
5.2 GB
RAM 32.0 · Disk 65.6
20.1 GB
RAM 32.0 · Disk 104.6
INT88bit
3.0 GB
RAM 32.0 · Disk 39.6
5.2 GB
RAM 32.0 · Disk 65.6
20.1 GB
RAM 32.0 · Disk 104.6
AWQ4bit
2.7 GB
RAM 32.0 · Disk 39.3
4.9 GB
RAM 32.0 · Disk 65.3
19.8 GB
RAM 32.0 · Disk 104.3
GPTQ4bit
2.7 GB
RAM 32.0 · Disk 39.3
5.0 GB
RAM 32.0 · Disk 65.3
19.8 GB
RAM 32.0 · Disk 104.3
GGUF4bit
2.7 GB
RAM 32.0 · Disk 39.3
5.0 GB
RAM 32.0 · Disk 65.3
19.8 GB
RAM 32.0 · Disk 104.3

GPU 推荐

Best ValueBEST

1× RTX 5080

16 GB VRAM

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≈ 4571.4 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 3200 tok/s

score 0.5776

Deploy on vast ↗
Cheapest

1× Tesla V100

16 GB VRAM

$19.9/月

≈ 0 tok/s (N/A — benchmark unavailable)

可用生产吞吐 ≈ 0 tok/s

score 0.5719

Deploy on vast ↗
Performance

8× H200 SXM

1128 GB VRAM

$20,440/月

≈ 73142.9 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 51200 tok/s

score 0.2197

Min Complexity

1× RTX 5060 Ti

8 GB VRAM

$40.4/月

≈ 2133.3 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 1493.3 tok/s

score 0.657

Deploy on vast ↗

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单卡可运行的 GPU

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16 GB VRAM

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$40.4

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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

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