Hunyuan-Large TPS kalkulátor

Otevřít váhy Tencent 389B parametry November 2024

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

4 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Radeon Instinct MI325X

256 GB · IQ4_XS · 12.5 tok/s

Nejrychlejší karta

B300

20.1 tok/s · 288 GB

Které GPU mohou spustit Hunyuan-Large?

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.

4 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
20.1 tok/s 12–32 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	236.0 GB	Q4_K_M	Těsný
16.1 tok/s 10–26 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	236.0 GB	Q4_K_M	Těsný
16.1 tok/s 10–26 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	236.0 GB	Q4_K_M	Těsný
12.5 tok/s 8–20 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	213.4 GB	IQ4_XS	Těsný

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: Tencent
Typ organizace: Industry
Země: China
Publikováno: 6 November 2024
Autoři: Xingwu Sun, Yanfeng Chen, Yiqing Huang, Ruobing Xie, Jiaqi Zhu, Kai Zhang, Shuaipeng Li, Zhen Yang, Jonny Han, Xiaobo Shu, Jiahao Bu, Zhongzhi Chen, Xuemeng Huang, Fengzong Lian, Saiyong Yang, Jianfeng Yan, Yuyuan Zeng, Xiaoqin Ren, Chao Yu, Lulu Wu, Yue Mao, Jun Xia, Tao Yang, Suncong Zheng, Kan Wu, Dian Jiao, Jinbao Xue, Xipeng Zhang, Decheng Wu, Kai Liu, Dengpeng Wu, Guanghui Xu, Shaohua Chen, …

Co to dělá

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

Doména: Language
Úkol: Language modeling/generation, Question answering, Code generation, Translation
Číselný formát: BF16

Velikost

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

parametry: 389B
Výcviková data: 7,000,000,000,000 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: 3.5 × 10²⁴ FLOP
Jak bylo ustanoveno: Operation counting

Tréninkový běh

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

Datové centrum: The paper does not mention any hardware, GPUs or any information regarding the hardware used.

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 (restricted use)
Tréninkový kód: Open (restricted use)

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Pravděpodobně nad 10²³ FLOP: Yes
Proč je to sledováno: Training cost
Záznam důvěry: Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: Hunyuan-Large: An Open-Source MoE Model with 52 Billion Activated Parameters by Tencent
Nap poslední aktualizace: 18 December 2025

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží Hunyuan-Large

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 Hunyuan-Large

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

Co čísla znamenají

Co je potřeba k provozování tohoto modelu

Minimum karta

Radeon Instinct MI325X

Potřeba paměti

213.4 GB

Nejrychlejší

20.1 tok/s

Hunyuan-Large dosahuje počtu parametrů 389B. 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: 4.

Nejmenší karta, která to pojme, je Radeon Instinct MI325X, s kapacitou VRAM 256 GB, spuštění na kompresi IQ4_XS a vyrábějí kolem 12.5 tokenů za sekundu

Nejrychlejší, jak to pro to počítáme, je B300, generování přibližně 20.1 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Co je tento MODEL

Hunyuan-Large byl zveřejněn Tencent, v zemi zaznamenané jako China, během November 2024. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation, Question answering, Code generation, Translation.

Zveřejněné váhy znamenají, že model běží na vašem stroji, nikoli na stroji někoho jiného, což činí otázku ohledně hardwaru níže odpovídatelnou.

Co rozhoduje o rychlosti

Polovina karet, které to drží, zvládne více než 16.1 tokenů za sekundu. Producing text faster than most people read it: 4 z nich

Být hustý, čte vše sám po tokenu, což je důvod, proč pořadí podle rychlosti níže úzce následuje pořadí podle šířky pásma VRAM.

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

Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 3.5 × 10²⁴ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Bylo to trénováno na korpusu asi 7,000,000,000,000 tokeny textu

Jeho kritérium zahrnutí: training cost.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Hunyuan-Large

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

01

Začněte od sloupce paměti

Začněte od toho, co skutečně potřebuje, což je požadavek na Hunyuan-Large, potřebující kolem 213.4 GB při kompresi IQ4_XS. 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 Hunyuan-Large.
03

Rozhodněte, jaké množství komprese přijmete

Každá KARTA spouští nejméně komprimovanou kopii, kterou může udržet., dosahující komprese IQ4_XS 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 Hunyuan-Large. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B300, na 20.1 tok/s
05

Zkontrolujte verdikt o vhodnosti před koupí

Tight znamená, že se načítá a funguje bez možnosti později zvýšit context length, v případě Hunyuan-Large. 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

Sledování KARTY až na její vlastní stránku ukazuje každý jiný model, který může držet, což je otázka, která následuje, jakmile se rozhodnete pro Hunyuan-Large.

Odpovědi

Hunyuan-Large — běžné otázky

Hunyuan-Large— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Tencent, zakládající se na China, organizace zařazená jako industry.

Hunyuan-Large— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v November 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

Hunyuan-Large— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Question answering, Code generation, Translation. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

Hunyuan-Large— 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.

Hunyuan-Large— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 3.5 × 10²⁴ 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.

Hunyuan-Large— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Může být rozdělen mezi GPU kartu a systémovou paměť, ale v tomto případě se generuje bolestivě pomalu. Nejbližší nepřesnost, kterou vypočítáme, zaostává o 63.2 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

Hunyuan-Large— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Druhá karta přibližně zdvojnásobí dostupnou paměť, ale ne rychlost generování. Počet, který je již schopen ji spustit sám: 4. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

Hunyuan-Large— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Větší karta obsahuje přesnější kopii. Počet úrovní komprese používaných na kartách, které ji provádějí: 2. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

Hunyuan-Large— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Jsou vypočítány ze specifikací spíše než měřeny a každá má určité rozmezí. Jeden příklad: 12–32 tok/s na B300. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

Hunyuan-Large— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Radeon Instinct MI325X, s kapacitou VRAM 256 GB. Spouští model při kompresi IQ4_XS používající přibližně 213.4 GB, a produkuje přibližně 12.5 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 4.

Hunyuan-Large— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B300, přibližně 20.1 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 4.

Hunyuan-Large— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 213.4 GB při kompresi IQ4_XS, 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.

Hunyuan-Large— 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.

Hunyuan-Large— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 389B. "a total of 389 billion parameters and 52 billion activation parameters". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 18 December 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