Zidong Taichu TPS kalkulátor

Otevřít váhy Chinese Academy of Sciences,Wuhan AI Computing Center 3.2B parametry August 2021

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

818 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Tesla C1080

4 GB · Q6_K · 16.7 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

1,059 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit Zidong Taichu?

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.

818 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
1,059 tok/s 635–1,694 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	4.1 GB	Q8_0	Pohodlný
1,059 tok/s 635–1,694 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	4.1 GB	Q8_0	Pohodlný
846 tok/s 507–1,353 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	4.1 GB	Q8_0	Pohodlný
846 tok/s 507–1,353 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	4.1 GB	Q8_0	Pohodlný
676 tok/s 406–1,082 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	4.1 GB	Q8_0	Pohodlný
647 tok/s 388–1,036 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	4.1 GB	Q8_0	Pohodlný
647 tok/s 388–1,036 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	4.1 GB	Q8_0	Pohodlný
619 tok/s 372–991 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	4.1 GB	Q8_0	Pohodlný
550 tok/s 330–880 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	4.1 GB	Q8_0	Pohodlný
550 tok/s 330–880 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	4.1 GB	Q8_0	Pohodlný
550 tok/s 330–880 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	4.1 GB	Q8_0	Pohodlný
521 tok/s 313–834 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	4.1 GB	Q8_0	Pohodlný
445 tok/s 267–712 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	4.1 GB	Q8_0	Pohodlný
445 tok/s 267–712 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	4.1 GB	Q8_0	Pohodlný
445 tok/s 267–712 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	4.1 GB	Q8_0	Pohodlný
445 tok/s 267–712 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	4.1 GB	Q8_0	Pohodlný
445 tok/s 267–712 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	4.1 GB	Q8_0	Pohodlný
339 tok/s 203–542 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	4.1 GB	Q8_0	Pohodlný
339 tok/s 203–542 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	4.1 GB	Q8_0	Pohodlný
282 tok/s 169–451 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	4.1 GB	Q8_0	Pohodlný
276 tok/s 166–442 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	4.1 GB	Q8_0	Pohodlný
270 tok/s 162–432 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	4.1 GB	Q8_0	Pohodlný
270 tok/s 162–432 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	4.1 GB	Q8_0	Pohodlný
270 tok/s 162–432 · nízká důvěra	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	4.1 GB	Q8_0	Pohodlný
270 tok/s 162–432 · nízká důvěra	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	4.1 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: Chinese Academy of Sciences,Wuhan AI Computing Center
Typ organizace: Academia,Government
Země: China
Publikováno: 11 August 2021

Co to dělá

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

Doména: Multimodal, Speech, Vision, Language
Úkol: Language modeling/generation, Speech recognition (ASR), Image captioning

Velikost

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

parametry: 3.2B
Výcviková data: tokens

Výpočty pro trénink

Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.

Výpočty pro trénink: 8 × 10²⁰ FLOP
Jak bylo ustanoveno: Operation counting

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.

Proč je to sledováno: Historical significance
Záznam důvěry: Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: Zidong Ancestral multi-modal large model
Nap poslední aktualizace: 28 November 2025

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží Zidong Taichu

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 Zidong Taichu

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

Co čísla znamenají

Hardwarové požadavky v praxi

Minimum karta

Tesla C1080

Potřeba paměti

3.4 GB

Nejrychlejší

1,059 tok/s

Zidong Taichu dosahuje počtu parametrů 3.2B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 818.

Vstupní bod je Tesla C1080, s kapacitou VRAM 4 GB, spuštění na kompresi Q6_K a vyrábějí kolem 16.7 tokenů za sekundu

Na druhém konci sedí B200, generování přibližně 1,059 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Co je tento MODEL

Zidong Taichu byl zveřejněn Chinese Academy of Sciences,Wuhan AI Computing Center, v zemi zaznamenané jako China, během August 2021. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia,Government.

funguje v oblasti Multimodal, Speech, Vision, Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation, Speech recognition (ASR), Image captioning.

Váhy jsou zveřejněny, takže si je můžete stáhnout a spustit na své vlastní hardwaru neomezeně, offline, bez připojeného účtu.

Co rozhoduje o rychlosti

Polovina karet, které to drží, zvládne více než 33.6 tokens za sekundu. Překračující rychlost čtení rovnou: 779 z nich

Každá váha se účastní každého tokenu zde, takže šířka pásma je celá historie: hodnocení níže je ve skutečnosti hodnocením propustnosti paměti.

Jeho vnitřní architektura není v evidenci, takže paměť je přibližně odhadnuta z počtu parametrů a označena odpovídajícím způsobem. Očekávejte, že skutečná čísla se budou lišit, zejména u dlouhého kontextu.

Trénink a původ

Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 8 × 10²⁰ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: historical significance.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Zidong Taichu

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

01

Přečtěte si nejprve číslo paměti

Každá KARTA zde byla zkontrolována proti Zidong Taichu, potřebující kolem 3.4 GB při kompresi Q6_K. Kapacita je brána — karta buď ji má, nebo ne.
02

Rozhodněte, jak dlouho vaše konverzace běží

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. Zidong Taichu.
03

Vyberte, jak moc to budete komprimovat.

Každá KARTA spouští nejméně komprimovanou kopii, kterou může udržet., dosahující komprese Q6_K 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 Zidong Taichu. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 1,059 tok/s
05

Zkontrolujte verdikt o vhodnosti před koupí

Tight fit běží, ale nenechává nic navíc pro delší konverzaci, v případě Zidong Taichu. 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

Podívejte se, co dalšího ta karta spouští

Každá stránka karty opakuje tento postup pro každý model, který máme, a odpovídá na to, k čemu je hardware dobrý kromě Zidong Taichu.

Odpovědi

Zidong Taichu — běžné otázky

Zidong Taichu— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 3.2B. 共32亿参数 translated as A total of 3.2 billion parameters. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Zidong Taichu— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Chinese Academy of Sciences,Wuhan AI Computing Center, zakládající se na China, organizace zařazená jako academia,Government.

Zidong Taichu— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v August 2021. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

Zidong Taichu— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Multimodal, Speech, Vision, Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Speech recognition (ASR), Image captioning. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

Zidong Taichu— 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.

Zidong Taichu— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 8 × 10²⁰ FLOP. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.

Zidong Taichu— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Pouze přenosem, což je obvykle falešná ekonomika: část držená v paměti systému zpomaluje celé to. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

Zidong Taichu— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Kapacita se sčítá napříč KARTAMI; propustnost nikoliv. Počet KARET, které ji již drží samostatně: 818. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

Zidong Taichu— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Protože se kapacita liší, liší se i to, jak moc musí být stlačena. Počet odlišných úrovní v tabulce výše: 2. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

Zidong Taichu— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Jsou vypočítány ze specifikací spíše než měřeny a každá má určité rozmezí. Jeden příklad: 635–1,694 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

Zidong Taichu— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Tesla C1080, s kapacitou VRAM 4 GB. Spouští model při kompresi Q6_K používající přibližně 3.4 GB, a produkuje přibližně 16.7 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 818.

Zidong Taichu— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 1,059 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 779.

Zidong Taichu— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 3.4 GB při kompresi Q6_K, 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.

Zidong Taichu— mohu to spustit na GPU držící 8 GB?

Ano. GPU kartu CMP 170HX 8 GB, držení 8 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 4.1 GB a generováním zhruba 197 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Zidong Taichu— mohu to spustit na GPU držící 12 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 3080 Ti, držení 12 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 4.1 GB a generováním zhruba 121 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Zidong Taichu— mohu to spustit na GPU držící 16 GB?

Ano. GPU kartu Tesla V100 SXM2 16 GB, držení 16 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 4.1 GB a generováním zhruba 150 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Zidong Taichu— mohu to spustit na GPU držící 24 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 5090 D V2, držení 24 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 4.1 GB a generováním zhruba 177 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Zidong Taichu— 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.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 28 November 2025

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