LLMPhiMIT

Phi-3.5 Mini 3.8B

microsoft/Phi-3.5-mini-instruct

3.8B 迷你模型,任何设备都能跑。

参数量

3.8B

上下文

128K

下载量

610K

点赞

1.2K

架构

transformer

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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
14.0 GB
RAM 32.0 · Disk 50.1
30.1 GB
RAM 45.2 · Disk 76.1
127.4 GB
RAM 191.1 · Disk 115.1
FP88bit
9.5 GB
RAM 32.0 · Disk 44.6
25.4 GB
RAM 38.1 · Disk 70.6
122.5 GB
RAM 183.8 · Disk 109.6
INT88bit
9.5 GB
RAM 32.0 · Disk 44.6
25.4 GB
RAM 38.1 · Disk 70.6
122.5 GB
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AWQ4bit
7.3 GB
RAM 32.0 · Disk 41.9
23.1 GB
RAM 34.7 · Disk 67.9
120.2 GB
RAM 180.2 · Disk 106.9
GPTQ4bit
7.3 GB
RAM 32.0 · Disk 41.9
23.2 GB
RAM 34.8 · Disk 67.9
120.2 GB
RAM 180.3 · Disk 106.9
GGUF4bit
7.4 GB
RAM 32.0 · Disk 42.0
23.2 GB
RAM 34.8 · Disk 68.0
120.2 GB
RAM 180.4 · Disk 107.0

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score 0.6905

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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 0.6395

Deploy on vast ↗
Performance

8× H200 SXM

1128 GB VRAM

$20,440/月

≈ 8302.7 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 5811.9 tok/s

score 0.2197

Min Complexity

1× RTX 3090

24 GB VRAM

$78.7/月

≈ 505.9 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 354.1 tok/s

score 0.6417

Deploy on vast ↗

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24 GB VRAM

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24 GB VRAM

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