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FacebookAI/roberta-large
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参数量
353.5M
上下文
514
下载量
11.4M
点赞
319
架构
roberta
24 layers · head 64 · hidden 1024
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 | 3.7 GB RAM 32.0 · Disk 40.0 | 8.4 GB RAM 32.0 · Disk 66.0 | 39.3 GB RAM 59.0 · Disk 105.0 |
| FP88bit | 3.2 GB RAM 32.0 · Disk 39.5 | 7.9 GB RAM 32.0 · Disk 65.5 | 38.9 GB RAM 58.3 · Disk 104.5 |
| INT88bit | 3.2 GB RAM 32.0 · Disk 39.5 | 7.9 GB RAM 32.0 · Disk 65.5 | 38.9 GB RAM 58.3 · Disk 104.5 |
| AWQ4bit | 3.0 GB RAM 32.0 · Disk 39.3 | 7.7 GB RAM 32.0 · Disk 65.3 | 38.6 GB RAM 58.0 · Disk 104.3 |
| GPTQ4bit | 3.0 GB RAM 32.0 · Disk 39.3 | 7.7 GB RAM 32.0 · Disk 65.3 | 38.6 GB RAM 58.0 · Disk 104.3 |
| GGUF4bit | 3.0 GB RAM 32.0 · Disk 39.3 | 7.7 GB RAM 32.0 · Disk 65.3 | 38.6 GB RAM 58.0 · Disk 104.3 |
GPU 推荐
Best ValueBEST
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16 GB VRAM
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Cheapest
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16 GB VRAM
$19.9/月
≈ 0 tok/s (N/A — benchmark unavailable)
可用生产吞吐 ≈ 0 tok/s
score 0.6179
Performance
8× H200 SXM
1128 GB VRAM
$20,440/月
≈ 90352.9 tok/s
可用生产吞吐 ≈ 63247 tok/s
score 0.2197
Min Complexity
1× RTX 5060 Ti
8 GB VRAM
$40.4/月
≈ 2635.3 tok/s
可用生产吞吐 ≈ 1844.7 tok/s
score 0.639
💬 社区 —— 真实部署经验
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单卡可运行的 GPU
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16 GB VRAM
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8 GB VRAM
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