Nomos 1 TPS kalkulátor

Otevřít váhy Nous Research 30B parametry December 2025

Každá karta níže je hodnocena podle tohoto modelu na základě délky kontextu a minimální kvality, kterou si zvolíte. Rychlost je odhad pro jednotlivý požadavek, vypočítaná z paměťové šířky karty a velikosti modelu po kompresi..

Vypočteno pro tento model

241 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Xeon Phi 7120P

16 GB · Q3_K_M · 48.4 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

627 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit Nomos 1?

Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď

Délka kontextu tokeny

Delší konverzace potřebuje více paměti, což může tento model vytlačit z menších karet..

Minimální kvalita

Skrývá karty, které by se do modelu vešly pouze jeho stlačením pod tento bod.

Hledat karty

Paměť karty

Také zobrazit karty, které to nemohou spustit.

241 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
627 tok/s 376–1,004 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	31.2 GB	Q8_0	Pohodlný
627 tok/s 376–1,004 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	31.2 GB	Q8_0	Pohodlný
501 tok/s 301–802 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	31.2 GB	Q8_0	Pohodlný
501 tok/s 301–802 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	31.2 GB	Q8_0	Pohodlný
401 tok/s 240–641 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	31.2 GB	Q8_0	Pohodlný
384 tok/s 230–614 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	31.2 GB	Q8_0	Pohodlný
384 tok/s 230–614 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	31.2 GB	Q8_0	Pohodlný
367 tok/s 220–587 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	31.2 GB	Q8_0	Pohodlný
326 tok/s 195–521 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	31.2 GB	Q8_0	Pohodlný
326 tok/s 195–521 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	31.2 GB	Q8_0	Pohodlný
326 tok/s 195–521 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	31.2 GB	Q8_0	Pohodlný
309 tok/s 185–494 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	31.2 GB	Q8_0	Pohodlný
264 tok/s 158–422 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	31.2 GB	Q8_0	Pohodlný
264 tok/s 158–422 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	31.2 GB	Q8_0	Pohodlný
264 tok/s 158–422 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	31.2 GB	Q8_0	Pohodlný
264 tok/s 158–422 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	31.2 GB	Q8_0	Pohodlný
264 tok/s 158–422 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	31.2 GB	Q8_0	Pohodlný
239 tok/s 143–383 · nízká důvěra	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	1,130 GB/s	Nov 2019	13.7 GB	Q3_K_M	Těsný
213 tok/s 128–341 · nízká důvěra	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	24.2 GB	Q6_K	Těsný
213 tok/s 128–341 · nízká důvěra	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	24.2 GB	Q6_K	Těsný
204 tok/s 122–326 · nízká důvěra	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	24.2 GB	Q6_K	Těsný
204 tok/s 122–326 · nízká důvěra	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	24.2 GB	Q6_K	Těsný
203 tok/s 122–325 · nízká důvěra	GeForce RTX 5080 NVIDIA	16 GB	960 GB/s	Jan 2025	13.7 GB	Q3_K_M	Těsný
201 tok/s 120–321 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	31.2 GB	Q8_0	Pohodlný
201 tok/s 120–321 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	31.2 GB	Q8_0	Pohodlný

Rychlosti jsou odhady pro jednoho žadatele — jednu konverzaci najednou — vypočítané z šířky pásma paměti, velikosti modelu a kvantizace. Skutečný průchod se liší s výkonem inference a jeho verzí. Čísla zveřejněná výrobci hardwaru měří mnoho simultánních požadavků a jsou mnohem vyšší..

Na záznamu

Plná specifikace

Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..

Původ

Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace: Nous Research
Typ organizace: Industry
Země: United States of America
Publikováno: 11 December 2025
Autoři: Nous Research

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména: Language
Úkol: Mathematical problem solving, Proof writing, Reasoning
Základní model: Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

parametry: 30B
Výcviková data: tokens

Dostupnost

Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.

Hmotnosti: Open — downloadable
Přístup k modelu: Open weights (unrestricted)
Tréninkový kód: Unreleased

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Záznam důvěry: Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: Nomos 1
Nap poslední aktualizace: 15 January 2026

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží Nomos 1

Seřazeno podle odhadovaných tokenů za sekundu, nejnovější karta první, kde se rychlosti shodují. Protože generování je omezeno šířkou pásma paměti, toto řazení následuje šířku pásma spíše než jakýkoli herní benchmark..

Nejmenší GPU, které ještě běží Nomos 1

Nejlevnější cesta dovnitř, podle kapacity paměti. Těsný fit spustí model, ale nenechá nic navíc na delší konverzaci..

Co čísla znamenají

Hardwareová stránka

Minimum karta

Xeon Phi 7120P

Potřeba paměti

13.7 GB

Nejrychlejší

627 tok/s

Nomos 1 dosahuje počtu parametrů 30B. To přistane v oblasti, kterou může zvládnout seriózní desktopová KARTA, jakmile jsou VÁHY zkomprimovány. Počet KARET, které sledujeme a které to mohou spustit: 241.

Na nízkém konci se to řeší pomocí Xeon Phi 7120P, s kapacitou VRAM 16 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 48.4 tokenů za sekundu

Špičkový model je B200, generování přibližně 627 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Odkud to přišlo

Nomos 1 byl zveřejněn Nous Research, v zemi zaznamenané jako United States of America, během December 2025. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol mathematical problem solving, Proof writing, Reasoning.

Staví na Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507. Většina modelů na této úrovni je přizpůsobena z existující základny namísto toho, aby byla vytvořena od nuly.

Otevřené váhy jsou to, co dává této stránce místo v kalkulátoru spíše než pouze v katalogu: je to model, který můžeš skutečně držet.

Porozumění rychlostem

Polovina karet, které to drží, zvládne více než 95.1 tokenů za sekundu. Producing text faster than most people read it: 239 z nich

Toto je model směsi expertů, který prochází každý token pouze částí sebe sama. Generuje tedy mnohem rychleji, než naznačuje jeho celková velikost — přičemž stále potřebuje každý parametr umístěný v MEMORY, takže je rychlý, aniž by byl levný na uchování.

Bez rozložení pozornosti v záznamu je sloupec paměti přibližný. Je dost blízko na to, aby se podle něj vybralo hardware, a je nejméně spolehlivý při dlouhém kontextu.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Nomos 1

Stůl výše již posoudil každou kartu, pro kterou máme specifikace, proti tomuto modelu. Dostání se k vaší odpovědi trvá šest kroků.

01

Začněte od sloupce paměti

Začněte od toho, co skutečně potřebuje, což je požadavek na Nomos 1, potřebující kolem 13.7 GB při kompresi Q3_K_M. Žádné množství výpočetního výkonu nenahradí kartu, která to nemůže udržet.
02

Přizpůsobte kontext svému skutečnému použití

Nastavte kontext na to, co skutečně použijete. Cache roste s konverzací a to je obvyklý důvod, proč karta, která se zdála v pořádku, přestane vejít. Nomos 1.
03

Vyberte, jak moc to budete komprimovat.

Každá KARTA spouští nejméně komprimovanou kopii, kterou může udržet., dosahující komprese Q3_K_M na nejmenší kartě, která se vejde. Nastavení minimální kvality odstraňuje karty, které pouze splňují tuto kvalitu tím, že ji dále stlačují více, než byste chtěli, a udržuje srovnání na jedné úrovni.
04

Srovnejte TPS, ne specifikace

Hodnocení podle tokenů za sekundu následuje šířku paměti spíše než počty jader, pro Nomos 1. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 627 tok/s
05

Podívejte se na rezervu, ne jen na padnutí

Tight znamená, že se načítá a funguje bez možnosti později zvýšit context length, v případě Nomos 1. Pohodlný znamená, že můžete později zvětšit kontext. Ten rozdíl má větší význam než pár tokenů za sekundu, takže kupte pro pohodlné, pokud to očekáváte.
06

Zkontrolujte kartu z druhé strany

Sledování KARTY až na její vlastní stránku ukazuje každý jiný model, který může držet, což je otázka, která následuje, jakmile se rozhodnete pro Nomos 1.

Odpovědi

Nomos 1 — běžné otázky

Nomos 1— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Každá KARTA je zobrazena, jak běží nejméně komprimovaná kopie, kterou může udržet. Počet různých úrovní komprese napříč KARTAMI, které ji vejít: 5. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

Nomos 1— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Každé číslo je odvozeno od šířky pásma VRAM a velikosti modelu, není benchmarkováno, což je důvod, proč je každé publikováno jako rozsah spíše než jako jediné číslo. Jeden příklad: 376–1,004 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

Nomos 1— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Xeon Phi 7120P, s kapacitou VRAM 16 GB. Spouští model při kompresi Q3_K_M používající přibližně 13.7 GB, a produkuje přibližně 48.4 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 241.

Nomos 1— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 627 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 239.

Nomos 1— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 13.7 GB při kompresi Q3_K_M, která je ta nejmenší karta, která to používá. Méně komprese vyžaduje více: čísla ve sloupci paměti výše jsou přepočítána pro každou kartu, protože každá drží nejméně komprimovanou verzi, kterou může.

Nomos 1— mohu to spustit na GPU držící 16 GB?

Ano. GPU kartu Tesla V100 SXM2 16 GB, držení 16 GB, provozuje ho při kompresi Q3_K_M, používající přibližně 13.7 GB a generováním zhruba 239 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

Nomos 1— mohu to spustit na GPU držící 24 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 5090 D V2, držení 24 GB, provozuje ho při kompresi Q5_K_M, používající přibližně 20.7 GB a generováním zhruba 188 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

Nomos 1— Je to OPEN SOURCE?

Jeho váhy jsou zveřejněny, takže si je lze stáhnout a spustit na vlastním hardwaru. Všimněte si, že open WEIGHTS není totéž co open SOURCE v plném smyslu — neříká nic o tréninkových datech, tréninkovém kódu nebo obchodních podmínkách připojených.

Nomos 1— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 30B. MoE specialization of Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507, reported ~3B active parameters. Designed to be used with the open-source Nomos reasoning harness. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Nomos 1— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Nous Research, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.

Nomos 1— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v December 2025.

Nomos 1— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol mathematical problem solving, Proof writing, Reasoning. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

Nomos 1— kde si to mohu stáhnout?

Váhy jsou zveřejněny, i když nemáme odkaz na repozitář. Tato stránka vypočítává hardwarové požadavky spíše než aby hostila modelové soubory.

Nomos 1— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Částečně. Vrstvy, které se nevejdou, sedí v systémové paměti a běží jen při zlomku rychlosti, takže většinou odložený model není často použitelný. Nejbližší nepřesnost, kterou vypočítáme, zaostává o 6.4 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

Nomos 1— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Druhá karta přibližně zdvojnásobí dostupnou paměť, ale ne rychlost generování. Počet, který je již schopen ji spustit sám: 241. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 15 January 2026

Druhý směr

Díváte se na to z druhé strany?

Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.

Všechny AI modely