TranslationM2M100CC-BY-NC

M2M100-1.2B

facebook/m2m100-1.2B

Meta M2M100 多语言翻译。

参数量

1.2B

上下文

1K

下载量

310K

点赞

500

架构

m2m100

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
7.8 GB
RAM 32.0 · Disk 42.5
23.7 GB
RAM 35.5 · Disk 68.5
120.7 GB
RAM 181.0 · Disk 107.5
FP88bit
6.4 GB
RAM 32.0 · Disk 40.7
22.2 GB
RAM 33.3 · Disk 66.7
119.1 GB
RAM 178.7 · Disk 105.7
INT88bit
6.4 GB
RAM 32.0 · Disk 40.7
22.2 GB
RAM 33.3 · Disk 66.7
119.1 GB
RAM 178.7 · Disk 105.7
AWQ4bit
5.7 GB
RAM 32.0 · Disk 39.9
21.5 GB
RAM 32.2 · Disk 65.9
118.4 GB
RAM 177.6 · Disk 104.9
GPTQ4bit
5.7 GB
RAM 32.0 · Disk 39.9
21.5 GB
RAM 32.2 · Disk 65.9
118.4 GB
RAM 177.6 · Disk 104.9
GGUF4bit
5.7 GB
RAM 32.0 · Disk 39.9
21.5 GB
RAM 32.2 · Disk 65.9
118.4 GB
RAM 177.6 · Disk 104.9

GPU 推荐

Best ValueBEST

1× RTX 5090

32 GB VRAM

$244/月

≈ 3089.7 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 2162.8 tok/s

score 0.6766

Deploy on vast ↗
Cheapest

2× Tesla V100

32 GB VRAM

$42.2/月

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

可用生产吞吐 ≈ 0 tok/s

score 0.6255

Deploy on vast ↗
Performance

8× H200 SXM

1128 GB VRAM

$20,440/月

≈ 26482.8 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 18538 tok/s

score 0.2197

Min Complexity

1× RTX 3090

24 GB VRAM

$45.4/月

≈ 1613.8 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 1129.7 tok/s

score 0.6572

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

RTX 3090

24 GB VRAM

$45.4

/月 · vast

RTX 4090

24 GB VRAM

$99.0

/月 · vast

RTX 4090D

24 GB VRAM

$117

/月 · vast

A10

24 GB VRAM

$147

/月 · vast

L4

24 GB VRAM

$148

/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