T-Pro 2.0 TPS kalkulátor
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 máme specifikace pro
Nejmenší karta, která se vejde
RTX A4500
20 GB · Q3_K_M · 22.9 tok/s
Nejrychlejší karta
B200
106 tok/s · 180 GB
Které GPU mohou spustit T-Pro 2.0?
Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď
Delší konverzace potřebuje více paměti, což může tento model vytlačit z menších karet..
Skrývá karty, které by se do modelu vešly pouze jeho stlačením pod tento bod.
132 karty odpovídají
Vypočítávání| Potřebuje | Kvantisace | Pohodlné | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
106
tok/s
64–169 · nízká důvěra |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 35.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
106
tok/s
64–169 · nízká důvěra |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 35.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
84.6
tok/s
51–135 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 35.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
84.6
tok/s
51–135 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 35.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
67.6
tok/s
41–108 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 35.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
64.7
tok/s
39–104 · nízká důvěra |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 35.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
64.7
tok/s
39–104 · nízká důvěra |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 35.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
61.9
tok/s
37–99 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 35.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
55.0
tok/s
33–88 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 35.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
55.0
tok/s
33–88 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 35.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
55.0
tok/s
33–88 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 35.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
52.2
tok/s
31–83 · nízká důvěra |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 35.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
44.5
tok/s
27–71 · nízká důvěra |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 35.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
44.5
tok/s
27–71 · nízká důvěra |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 35.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
44.5
tok/s
27–71 · nízká důvěra |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 35.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
44.5
tok/s
27–71 · nízká důvěra |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 35.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
44.5
tok/s
27–71 · nízká důvěra |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 35.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
40.9
tok/s
25–66 · nízká důvěra |
GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA | 24 GB | 1,340 GB/s | Aug 2025 | 20.1 GB | Q4_K_M | Těsný |
|
37.3
tok/s
22–60 · nízká důvěra |
A30X NVIDIA | 24 GB | 1,220 GB/s | Apr 2021 | 20.1 GB | Q4_K_M | Těsný |
|
36.0
tok/s
22–58 · nízká důvěra |
DRIVE A100 PROD NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 27.5 GB | Q6_K | Těsný |
|
36.0
tok/s
22–58 · nízká důvěra |
GRID A100A NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 27.5 GB | Q6_K | Těsný |
|
34.4
tok/s
21–55 · nízká důvěra |
GeForce RTX 5090 NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 27.5 GB | Q6_K | Těsný |
|
34.4
tok/s
21–55 · nízká důvěra |
GeForce RTX 5090 D NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 27.5 GB | Q6_K | Těsný |
|
33.9
tok/s
20–54 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 35.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
33.9
tok/s
20–54 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 35.0 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
- T-Bank
- Typ organizace
- Industry
- Země
- Russia
- Publikováno
- 18 July 2025
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning
- Základní model
- Qwen3-32B
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 32B
- Výcviková data
- 40,000,000,000 tokens
32B
"Instruction Pre-Training: 40B tokens of instruction data, with one-third focused on reasoning tasks. Supervised Fine-Tuning (SFT): ~500K high-quality and diverse instructions with balanced complexity. Reasoning tasks make up about 20% of the dataset. Preference Tuning: ~100K carefully selected instructions, filtered by length and type for general tasks and with domain-balanced selection for reasoning tasks."
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.
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting
- Ladění výpočtů
- 7.7 × 10²¹ FLOP
6 FLOP / token / parameter * 32 * 10^9 parameters * 40 * 10^9 tokens = 7.68e+21 FLOP
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
- Hugging Face
- t-tech
Apache 2.0 https://huggingface.co/t-tech/T-pro-it-2.0
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
- T-pro-it-2.0 is a model built upon the Qwen 3 model family and incorporates both continual pre-training and alignment techniques.
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Extrémy
Deset nejrychlejších GPU, které běží T-Pro 2.0
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..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 106 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 106 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 84.6 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 84.6 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 67.6 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 64.7 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 64.7 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 61.9 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 55.0 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 55.0 tok/s
Nejmenší GPU, které ještě běží T-Pro 2.0
Nejlevnější cesta dovnitř, podle kapacity paměti. Těsný fit spustí model, ale nenechá nic navíc na delší konverzaci..
- 01 RTX 4000 Ada Generation 20 GB · Potřebuje 16.3 GB · Q3_K_M · Těsný 12.9 tok/s
- 02 RTX 4000 SFF Ada Generation 20 GB · Potřebuje 16.3 GB · Q3_K_M · Těsný 10.0 tok/s
- 03 Radeon RX 7900 XT 20 GB · Potřebuje 16.3 GB · Q3_K_M · Těsný 22.3 tok/s
- 04 A10M 20 GB · Potřebuje 16.3 GB · Q3_K_M · Těsný 17.9 tok/s
- 05 GeForce RTX 3080 Ti 20 GB 20 GB · Potřebuje 16.3 GB · Q3_K_M · Těsný 27.2 tok/s
- 06 RTX A4500 20 GB · Potřebuje 16.3 GB · Q3_K_M · Těsný 22.9 tok/s
- 07 Arc Pro B60 24 GB · Potřebuje 20.1 GB · Q4_K_M · Těsný 9.1 tok/s
- 08 GeForce RTX 5090 D V2 24 GB · Potřebuje 20.1 GB · Q4_K_M · Těsný 40.9 tok/s
- 09 RTX PRO 4000 Blackwell SFF 24 GB · Potřebuje 20.1 GB · Q4_K_M · Těsný 13.2 tok/s
- 10 GeForce RTX 5090 Mobile 24 GB · Potřebuje 20.1 GB · Q4_K_M · Těsný 27.4 tok/s
Co čísla znamenají
Hardwareová stránka
Minimum karta
RTX A4500
Potřeba paměti
16.3 GB
Nejrychlejší
106 tok/s
T-Pro 2.0 dosahuje počtu parametrů 32B. To přistane v oblasti, kterou může zvládnout seriózní desktopová KARTA, jakmile jsou VÁHY zkomprimovány. Počet KARET, které sledujeme a které to mohou spustit: 132.
Na nízkém konci se to řeší pomocí RTX A4500, s kapacitou VRAM 20 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 22.9 tokenů za sekundu
Nejrychlejší, jak to pro to počítáme, je B200, generování přibližně 106 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.
Pozadí
T-Pro 2.0 byl zveřejněn T-Bank, v zemi zaznamenané jako Russia, během July 2025. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning.
Jeho výchozím bodem byl existující základní model, Qwen3-32B. To je obvyklý způsob, jak je specializovaný model vytvářen.
Váhy jsou zveřejněny, takže si je můžete stáhnout a spustit na své vlastní hardwaru neomezeně, offline, bez připojeného účtu. Na Hugging Face je publikováno pod organizací t-tech.
Čtení čísel propustnosti
Mediánový výsledek je kolem 20.7 tokens za sekundu. Překračující rychlost čtení rovnou: 103 z nich
Je to hustý model, takže každý parametr je čten pro každý token vyprodukovaný. To dělá rychlost téměř přesně sledovat paměťovou šířku pásma — karta s dvojnásobnou šířkou pásma generuje přibližně dvojnásobně rychle.
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.
Trénink a původ
Trénink spotřeboval korpus kolem 40,000,000,000 tokeny textu
Krok za krokem
Jak vybrat GPU pro T-Pro 2.0
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
Začněte od toho, co skutečně potřebuje, což je požadavek na T-Pro 2.0, potřebující kolem 16.3 GB při kompresi Q3_K_M. Kapacita je brána — karta buď ji má, nebo ne.
-
02
Rozhodněte, jak dlouho vaše konverzace běží
Konverzace také zabírá MEMORY a roste, jak pokračuje. Nastavte posuvník na délku, kterou očekáváte, protože při dlouhém CONTEXT může být KARTA, která snadno zvládá krátké dotazy, odmítnuta. T-Pro 2.0.
-
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 T-Pro 2.0. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 106 tok/s
-
05
Přečtěte si poslední sloupec fit
Tight znamená, že se načítá a funguje bez možnosti později zvýšit context length, v případě T-Pro 2.0. 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
Každá stránka karty opakuje tento postup pro každý model, který máme, a odpovídá na to, k čemu je hardware dobrý kromě T-Pro 2.0.
Odpovědi
T-Pro 2.0 — běžné otázky
T-Pro 2.0— 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: 5. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.
T-Pro 2.0— 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: 64–169 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.
T-Pro 2.0— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je RTX A4500, s kapacitou VRAM 20 GB. Spouští model při kompresi Q3_K_M používající přibližně 16.3 GB, a produkuje přibližně 22.9 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 132.
T-Pro 2.0— jak rychle je to na GPU?
Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 106 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 103.
T-Pro 2.0— kolik VRAM potřebuje?
Potřebuje asi 16.3 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.
T-Pro 2.0— mohu to spustit na GPU držící 24 GB?
Ano. GPU kartu GeForce RTX 5090 D V2, držení 24 GB, provozuje ho při kompresi Q4_K_M, používající přibližně 20.1 GB a generováním zhruba 40.9 tokenů za sekundu. Fit je těsný.
T-Pro 2.0— 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.
T-Pro 2.0— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 32B. 32B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
T-Pro 2.0— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností T-Bank, zakládající se na Russia, organizace zařazená jako industry.
T-Pro 2.0— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v July 2025.
T-Pro 2.0— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
T-Pro 2.0— kde si to mohu stáhnout?
Jeho váhy jsou publikovány na Hugging Face, pod organizací t-tech. Na našem webu nenabízíme soubory modelů — tento web vypočítává, jaký hardware je potřebný pro jejich spuštění.
T-Pro 2.0— 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 5.7 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.
T-Pro 2.0— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?
Dvě karty koupit paměť spíše než rychlost, což záleží pouze pokud jedna karta to nemůže udržet. Číslo, které může: 132. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.
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.