VAETKI TPS kalkulátor

Otevřít váhy NC AI 100B parametry December 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

43 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Radeon Instinct MI200

64 GB · Q4_K_M · 69.5 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

188 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit VAETKI?

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.

43 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
188 tok/s 113–301 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	102.3 GB	Q8_0	Pohodlný
188 tok/s 113–301 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	102.3 GB	Q8_0	Pohodlný
150 tok/s 90–241 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	102.3 GB	Q8_0	Pohodlný
150 tok/s 90–241 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	102.3 GB	Q8_0	Pohodlný
141 tok/s 85–226 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	67.4 GB	Q5_K_M	Těsný
141 tok/s 85–226 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	67.4 GB	Q5_K_M	Těsný
135 tok/s 81–216 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	79.1 GB	Q6_K	Těsný
120 tok/s 72–192 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	102.3 GB	Q8_0	Těsný
115 tok/s 69–184 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	102.3 GB	Q8_0	Pohodlný
115 tok/s 69–184 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	102.3 GB	Q8_0	Pohodlný
115 tok/s 69–184 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	79.1 GB	Q6_K	Těsný
115 tok/s 69–184 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	79.1 GB	Q6_K	Těsný
115 tok/s 69–184 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	79.1 GB	Q6_K	Těsný
110 tok/s 66–176 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	102.3 GB	Q8_0	Pohodlný
110 tok/s 66–176 · nízká důvěra	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	55.8 GB	Q4_K_M	Těsný
97.7 tok/s 59–156 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	102.3 GB	Q8_0	Těsný
97.7 tok/s 59–156 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	102.3 GB	Q8_0	Pohodlný
97.7 tok/s 59–156 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	102.3 GB	Q8_0	Pohodlný
85.7 tok/s 51–137 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	67.4 GB	Q5_K_M	Těsný
85.7 tok/s 51–137 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	67.4 GB	Q5_K_M	Těsný
85.7 tok/s 51–137 · nízká důvěra	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	67.4 GB	Q5_K_M	Těsný
85.7 tok/s 51–137 · nízká důvěra	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	67.4 GB	Q5_K_M	Těsný
85.7 tok/s 51–137 · nízká důvěra	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	67.4 GB	Q5_K_M	Těsný
85.7 tok/s 51–137 · nízká důvěra	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	67.4 GB	Q5_K_M	Těsný
81.5 tok/s 49–130 · nízká důvěra	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	67.4 GB	Q5_K_M	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: NC AI
Typ organizace: Industry
Země: Korea (Republic of)
Publikováno: 30 December 2025

Co to dělá

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

Doména: Language
Úkol: Language modeling/generation
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: 100B
Výcviková data: tokens
Epochy: 1
Velikost dávky: 8,000

Tréninkový běh

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

Tréninkový hardware: Nvidia H100 80G
Používané čipy: 1,016
Doba reálného času: 3,238 hours (134.9 days)

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)

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: Training cost
Záznam důvěry: Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Nap poslední aktualizace: 3 January 2026

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží VAETKI

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 VAETKI

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

Radeon Instinct MI200

Potřeba paměti

55.8 GB

Nejrychlejší

188 tok/s

VAETKI dosahuje počtu parametrů 100B. To dává nad spotřebitelský hardware, do oblasti, kde je karta kupována za tímto účelem spíše než přepracována pro něj. Počet karet, které sledujeme a které to mohou pojmout: 43.

Vstupní bod je Radeon Instinct MI200, s kapacitou VRAM 64 GB, spuštění na kompresi Q4_K_M a vyrábějí kolem 69.5 tokenů za sekundu

Nejrychlejší výsledek pochází z B200, generování přibližně 188 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Pozadí

VAETKI byl zveřejněn NC AI, v zemi zaznamenané jako Korea (Republic of), během December 2025. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry.

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

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

Čtení čísel propustnosti

Uprostřed rozsahu se nachází každá karta, která to dokáže spustit, na 85.7 tokenů za sekundu 41 z nich

Směs expertů směrování je důvod, proč se zde rychlosti zdají vysoké pro počet parametrů. Jen malé procento je přečteno na token, ale celé to musí být načteno.

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

Je sledováno v základním datasetu z jednoho konkrétního důvodu: training cost.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro VAETKI

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 VAETKI, potřebující kolem 55.8 GB při kompresi Q4_K_M. 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 VAETKI.
03

Rozhodněte, jaké množství komprese přijmete

Každá KARTA spouští nejméně komprimovanou kopii, kterou může udržet., dosahující komprese Q4_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

Rychlostní řazení je v podstatě řazením podle šířky pásma paměti, pro VAETKI. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 188 tok/s
05

Zkontrolujte verdikt o vhodnosti před koupí

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

Každý název karty odkazuje na její vlastní stránku, která provádí stejný výpočet v celém katalogu modelů. Karta se obvykle kupuje pro více než jeden model, takže se vyplatí se podívat před tím, než koupíte. VAETKI.

Odpovědi

VAETKI — běžné otázky

VAETKI— 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.

VAETKI— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 100B. Total parameters: 100B (Sparse), Active parameters: 10B per token. It uses a Mixture-of-Experts architecture with 1 shared expert and 128 total experts(top-8 routing). Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

VAETKI— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností NC AI, zakládající se na Korea (Republic of), organizace zařazená jako industry.

VAETKI— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v December 2025.

VAETKI— K čemu se to používá?

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

VAETKI— 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.

VAETKI— 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 12.6 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

VAETKI— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Kapacita se sčítá napříč KARTAMI; propustnost nikoliv. Počet KARET, které ji již drží samostatně: 43. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

VAETKI— 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: 4. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

VAETKI— 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: 113–301 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

VAETKI— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Radeon Instinct MI200, s kapacitou VRAM 64 GB. Spouští model při kompresi Q4_K_M používající přibližně 55.8 GB, a produkuje přibližně 69.5 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 43.

VAETKI— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 188 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 41.

VAETKI— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 55.8 GB při kompresi Q4_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.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 3 January 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