Yi
FacebookAI/xlm-roberta-large
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参数量
558M
上下文
514
下载量
6.3M
点赞
525
架构
xlm-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 | 4.1 GB RAM 32.0 · Disk 40.6 | 8.9 GB RAM 32.0 · Disk 66.6 | 39.8 GB RAM 59.8 · Disk 105.6 |
| FP88bit | 3.5 GB RAM 32.0 · Disk 39.8 | 8.2 GB RAM 32.0 · Disk 65.8 | 39.1 GB RAM 58.7 · Disk 104.8 |
| INT88bit | 3.5 GB RAM 32.0 · Disk 39.8 | 8.2 GB RAM 32.0 · Disk 65.8 | 39.1 GB RAM 58.7 · Disk 104.8 |
| AWQ4bit | 3.2 GB RAM 32.0 · Disk 39.4 | 7.8 GB RAM 32.0 · Disk 65.4 | 38.8 GB RAM 58.2 · Disk 104.4 |
| GPTQ4bit | 3.2 GB RAM 32.0 · Disk 39.4 | 7.8 GB RAM 32.0 · Disk 65.4 | 38.8 GB RAM 58.2 · Disk 104.4 |
| GGUF4bit | 3.2 GB RAM 32.0 · Disk 39.4 | 7.8 GB RAM 32.0 · Disk 65.4 | 38.8 GB RAM 58.2 · Disk 104.4 |
GPU 推荐
Best ValueBEST
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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 0.6201
Performance
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1128 GB VRAM
$20,440/月
≈ 56888.9 tok/s
可用生产吞吐 ≈ 39822.2 tok/s
score 0.2197
Min Complexity
1× RTX 5060 Ti
8 GB VRAM
$40.4/月
≈ 1659.3 tok/s
可用生产吞吐 ≈ 1161.5 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
$40.4
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