Ring-1T TPS kalkulačka

Otevřít váhy Ant Group 1T Parametry October 2025

Každá karta níže je hodnocena podle tohoto modelu při zvolené délce kontextu a minimální kvalitě. Rychlost je odhad pro jednotlivý požadavek, vypočtený z šířky paměťové pásma karty a velikosti modelu po kompresi..

Vypočítáno pro tento model

0 modely/modelem GPU nevyhovuje / nebude vyhovovat 818 karty, které to zvládnou

Které GPU mohou běžet Ring-1T?

Nastavte vstupy, přečtěte odpověď.

Delší konverzace vyžaduje více paměti, což může způsobit, že tento model nebude fit na menších kartách..

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

0 karty se shodují

Vypočítávání
Má modely, které GPU nedokáže spustit, GPUS s nedostatečnou VRAM. GPT za 100 TPS, modely jsou těsné. Kvantizace Fit

Žádná karta v našem katalogu nemůže tento model spustit s těmito nastaveními..

Rychlosti jsou odhady pro jednotlivé požadavky - jednu konverzaci najednou - vypočítané na základě šířky pásma paměti, velikosti modelu a kvantizace. Skutečná propustnost se liší podle doby inference a její verze. Čísla zveřejněná výrobci hardwaru měří mnoho současných požadavků a jsou mnohem vyšší..

Na záznamu

Plná specifikace

Všechno je zaznamenáno pro tento model. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak běží — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do toho bylo vloženo, a jak se to srovnává s modely vytvořenými v jiném měřítku..

Origin

Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace
Ant Group
Typ organizace
Industry
Stát
China
Published
10 October 2025

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model navržen. Model může mít několik z každé.

Domain
Language
Úloha
Language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Code generation
Base model
Ling-1T

Velikost

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

Parametry
1T

1 trillion total parameters with 50 billion activated parameters

Tréninková data
tokens

Dostupnost

Zda můžete získat model a spustit ho na vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se zde uvedené hodnoty grafické karty vztahují.

Váhy
Open — downloadable
Přístup k modelu
Open weights (unrestricted)
Training code
Unreleased

MIT license https://huggingface.co/inclusionAI/Ring-1T

Hugging Face
inclusionAI

Jak je to klasifikováno

Štítky, které se aplikují na zdrojový dataset při sledování významných modelů a jakou má jistotu v tomto záznamu.

Model/modely nelze spustit. Tightly = téměř nelze spustit, comfortable = snadno spustitelné s rezervou.
Confident

Model/modely nevyhovuje / nebudou vyhovovat. Těsný = barely runnable, pohodlný = běží snadno s rezervou.

Kde tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Odkaz
Ring-1T, flow state leads to sudden enlightenment
Poslední aktualizace
28 November 2025

Co znamenají čísla

Co potřebujete k tomu, abyste to spustili

At 1T parameters, Ring-1T is beyond what any single graphics card holds. Running it means either splitting it across several cards or renting hardware built for the job — 0 of the cards we track can hold it on their own, and all of them are datacentre parts.

O tomto modelu

Ring-1T was published by Ant Group, in China, in October 2025. It comes out of industry.

It works in Language, and is recorded as doing language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Code generation.

Its starting point was Ling-1T — most models at this scale are adapted from an existing base rather than built from nothing.

Because its weights were released, nothing about running it depends on a provider staying available — it is yours once downloaded. It is published under the inclusionAI organisation on Hugging Face.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Ring-1T

Tabulka výše již vyhodnotila všechny karty, které máme, podle specifikací tohoto modelu. K dosažení vaší odpovědi je potřeba šest kroků..

  1. 01

    Start from the memory column

    The table lists every card that can hold Ring-1T. That figure, not the card's headline performance, is what decides whether it runs.

  2. 02

    Zajistit, aby model fungoval optimálně v GPU.

    Set the context to what you will actually use. The cache grows with the conversation, and it is the usual reason Ring-1T stops fitting a card that seemed fine.

  3. 03

    Rozhodněte, kolik komprese přijmete

    Compression is what makes Ring-1T fit smaller cards, at some cost in accuracy. A minimum quality removes the ones that go too far.

  4. 04

    Přiřaďte podle propustnosti, nikoli podle technických specifikací.

    Ranking by tokens per second for Ring-1T follows memory bandwidth, not core counts.

  5. 05

    Model/modely splňují požadavky, které nezačnou na GPU. Spustí AI model s omezenými parametry. GPU nemá dost VRAM, aby se podařilo spustit. Tight modely to spustí s obtížemi, ale pohodlné modely běží snadno s rezervou. Takže, co AI model může GPU spustit?

    Tight means Ring-1T loads and works, with no room to raise the context later. Comfortable means you can. The difference matters more than a few tokens per second.

  6. 06

    Zjistěte, co dalšího tato karta zvládne.

    Each card page repeats this sweep for every model we hold. It answers what else the hardware is good for, beyond Ring-1T.

Ring-1T — Běžné otázky

01

How many parameters does Ring-1T have?

Ring-1T has 1T parameters. 1 trillion total parameters with 50 billion activated parameters. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.

02

Who created Ring-1T?

Ring-1T was published by Ant Group, based in China, categorised as industry.

03

When was Ring-1T released?

Ring-1T was published in October 2025.

04

What is Ring-1T used for?

Ring-1T works in Language, and is recorded as handling language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Code generation. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.

05

Where can I download Ring-1T?

Its weights are published under the inclusionAI organisation on Hugging Face. We do not host model files — this site calculates what hardware is needed to run them.

06

Can I run Ring-1T if it does not fit in my GPU?

Partly. Layers that do not fit sit in system memory and run at a fraction of the speed, so a mostly-offloaded Ring-1T is rarely worth using — the nearest miss we calculate is short by 346.5 GB. Every figure here assumes the whole model is on the card.

07

Would two GPUs run Ring-1T faster?

A second card roughly doubles the memory available but not the generation rate. With 0 cards already able to run Ring-1T alone, the case for pairing is weak.

08

Why does the quantisation differ between cards for Ring-1T?

Because capacity varies, so does how hard Ring-1T has to be squeezed — 1 distinct levels appear in the table above. Set a minimum quality to compare at one.

09

How accurate are these Ring-1T speed estimates?

They are calculated from specifications rather than measured, and each carries a range — the range beneath each figure, for instance. The same model and card vary by thirty to fifty per cent depending on the inference software and its version.

10

Is Ring-1T open source?

Its weights are published, so Ring-1T can be downloaded and run on your own hardware. Note that open weights is not the same as open source in the full sense — it says nothing about the training data, the training code, or the commercial terms attached.