T-Pro 2.0 TPS kalkulátor

Otevřít váhy T-Bank 32B parametry July 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

132 karty, které to mohou spustit

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

32B

Výcviková data
40,000,000,000 tokens

"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

Apache 2.0 https://huggingface.co/t-tech/T-pro-it-2.0

Hugging Face
t-tech

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

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.

  1. 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.

  2. 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.

  3. 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.

  4. 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

  5. 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.

  6. 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

01

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.

02

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.

03

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.

04

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.

05

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.

06

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.

07

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.

08

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.

09

T-Pro 2.0— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností T-Bank, zakládající se na Russia, organizace zařazená jako industry.

10

T-Pro 2.0— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v July 2025.

11

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.

12

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.

13

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.

14

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.

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.