Inkling TPS kalkulátor

Otevřít váhy Thinking Machines 975B parametry July 2026

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

0 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Které GPU mohou spustit Inkling?

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.

0 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
Žádná GPU karta v našem katalogu nemůže spustit tento model s těmito nastaveními..

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: Thinking Machines
Typ organizace: Industry
Země: United States of America
Publikováno: 15 July 2026

Co to dělá

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

Doména: Language, Multimodal, Audio, Video, Vision
Úkol: Language modeling/generation, Chat

Velikost

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

parametry: 975B
Výcviková data: 45,000,000,000,000 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: 1.8 × 10²⁴ FLOP

Tréninkový běh

Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.

Tréninkový hardware: NVIDIA GB300 (Blackwell Ultra)

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)
Hugging Face: thinkingmachines

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: Discretionary
Záznam důvěry: Likely

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: Inkling: Our open-weights model
Nap poslední aktualizace: 18 July 2026

Co čísla znamenají

Co potřebujete k tomu, abyste to spustili

Inkling dosahuje počtu parametrů 975B. To je nad rámec toho, co jakákoliv jednotlivá GPU karta pojme. Spuštění znamená buď rozdělení na několik karet, nebo pronájem hardwaru určeného k této práci, a každá karta schopná to unést samostatně je součástí datacentra. Počet, který může: 0.

Co je tento MODEL

Inkling byl zveřejněn Thinking Machines, v zemi zaznamenané jako United States of America, během July 2026. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.

funguje v oblasti Language, Multimodal, Audio, Video, Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation, Chat.

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 thinkingmachines.

Trénink a původ

Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 1.8 × 10²⁴ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA GB300 (Blackwell Ultra). Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Bylo to trénováno na korpusu asi 45,000,000,000,000 tokeny textu

Jeho kritérium zahrnutí: discretionary.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Inkling

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 Inkling. Tato čísla, nikoli hlavní výkon karty, rozhodují o tom, zda běží.
02

Rozhodněte, jak dlouho vaše konverzace běží

Delší konverzace spotřebovávají paměť navíc k tomu, co potřebují váhy. Posuňte jezdec na svou skutečnou pracovního délku, než důvěřujete jakémukoliv řádku pro Inkling.
03

Nastavte minimální kvalitu

Sloupec kvantizace se liší podle KARTY, protože větší KARTA má přesnější kopii.. 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

Seřaďte podle rychlosti, abyste viděli, jak si karty vedou. Inkling. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti.
05

Přečtěte si poslední sloupec fit

Sloupec vhodnosti odděluje karty, které to jen tak tak zvládají, od těch, které mají místo navíc, v případě Inkling. 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 Inkling.

Odpovědi

Inkling — běžné otázky

Inkling— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Kapacita se sčítá napříč KARTAMI; propustnost nikoliv. Počet KARET, které ji již drží samostatně: 0. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

Inkling— 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: 1. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

Inkling— 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: rozsah pod každou hodnotou Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

Inkling— 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.

Inkling— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 975B. 975B total, 41B active. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Inkling— Kdo to vytvořil?

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

Inkling— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v July 2026.

Inkling— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, Multimodal, Audio, Video, Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Chat. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.

Inkling— kde si to mohu stáhnout?

Jeho váhy jsou publikovány na Hugging Face, pod organizací thinkingmachines. Na našem webu nenabízíme soubory modelů — tento web vypočítává, jaký hardware je potřebný pro jejich spuštění.

Inkling— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 1.8 × 10²⁴ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA GB300 (Blackwell Ultra). 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.

Inkling— 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 263.3 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 18 July 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