P1-235B-A22B TPS-Rechner

Offene Gewichte Shanghai AI Lab 235B Parameter November 2025

Jede Karte unten wird anhand dieses Modells bei der von Ihnen gewählten Kontextlänge und Mindestqualität bewertet. Geschwindigkeit ist eine Schätzung für eine einzelne Anfrage, berechnet aus der Speicherbandbreite der Karte und der Größe des Modells, sobald es komprimiert ist..

Für dieses Modell berechnet

17 Karten, die es ausführen können

818 Karten, für die wir Spezifikationen haben

Kleinste Karte, die passt

Radeon Instinct MI250

128 GB · Q3_K_M · 69.1 tok/s

Schnellste Karte

B200

143 tok/s · 180 GB

Welche GPUs können laufen P1-235B-A22B?

Setze die Eingaben, lies die Antwort

Kontextlänge Token

Ein längeres Gespräch benötigt mehr MEMORY, was dieses Modell von kleineren CARDS drängen kann..

Minimale Qualität

Blendet Karten aus, die nur durch Komprimierung unter diesen Punkt in das Modell passen würden..

Suchkarten

Karten-VRAM

Zeige auch Karten, die es nicht ausführen können.

17 Karten passen

Berechnung

					Braucht	Quantisierung	Passend
143 tok/s 86–229 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	157.1 GB	Q5_K_M	knapp
138 tok/s 83–221 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	102.4 GB	Q3_K_M	knapp
120 tok/s 72–192 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	116.0 GB	IQ4_XS	knapp
120 tok/s 72–192 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	116.0 GB	IQ4_XS	knapp
112 tok/s 67–180 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	102.4 GB	Q3_K_M	knapp
80.1 tok/s 48–128 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	239.1 GB	Q8_0	knapp
74.3 tok/s 45–119 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	157.1 GB	Q5_K_M	knapp
74.3 tok/s 45–119 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	157.1 GB	Q5_K_M	knapp
69.1 tok/s 41–111 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	102.4 GB	Q3_K_M	knapp
69.1 tok/s 41–111 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	102.4 GB	Q3_K_M	knapp
68.1 tok/s 41–109 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	184.4 GB	Q6_K	Komfortabel
64.0 tok/s 38–102 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	239.1 GB	Q8_0	knapp
64.0 tok/s 38–102 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	239.1 GB	Q8_0	knapp
57.6 tok/s 35–92 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	102.4 GB	Q3_K_M	knapp
56.4 tok/s 34–90 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	102.4 GB	Q3_K_M	knapp
7.4 tok/s 4–12 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	GB10 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Oct 2025	102.4 GB	Q3_K_M	knapp
7.4 tok/s 4–12 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Jetson T5000 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Aug 2025	102.4 GB	Q3_K_M	knapp

Die Geschwindigkeiten sind Schätzungen für eine einzelne Anfrage — ein Gespräch zur Zeit — berechnet aus BANDWIDTH, MODELLGRÖSSE und QUANTISIERUNG. Der tatsächliche Durchsatz variiert mit der INFERENZLAUFZEIT und ihrer Version. Zahlen, die von Hardwareanbietern veröffentlicht wurden, messen viele gleichzeitige Anfragen und sind viel höher..

Aufgezeichnet

Volle Spezifikation

Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..

Ursprung

Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.

Organisation: Shanghai AI Lab
Organisationsart: Academia
Land: China
Veröffentlicht: 17 November 2025
Autoren: Jiacheng Chen, Qianjia Cheng, Fangchen Yu, Haiyuan Wan, Yuchen Zhang, Shenghe Zheng, Junchi Yao, Qingyang Zhang, Haonan He, Yun Luo, Yufeng Zhao, Futing Wang, Li Sheng, Chengxing Xie, Yuxin Zuo, Yizhuo Li, Wenxauan Zeng, Yulun Wu, Rui Huang, Dongzhan Zhou, Kai Chen, Yu Qiao, Lei Bai, Yu Cheng, Ning Ding, Bowen Zhou, Peng Ye, Ganqu Cui

Was es tut

Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.

Domain: Language
Aufgabe: Question answering
Basis-Modell: Qwen3-235B-A22B

Größe

Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.

Parameter: 235B
Trainingsdaten: tokens

Verfügbarkeit

Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.

Gewichte: Open — downloadable
Modellzugang: Open weights (unrestricted)

Wie es klassifiziert ist

Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.

Warum es verfolgt wird: Discretionary
Aufzeichnungsgenauigkeit: Likely

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz: P1: Mastering Physics Olympiads with Reinforcement Learning
Zuletzt aktualisiert: 8 April 2026

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. P1-235B-A22B

Sortiert nach geschätzten Tokens pro Sekunde, neueste Karte zuerst, wenn die Geschwindigkeiten gleich sind. Da die Generierung durch die Speichermenge begrenzt ist, folgt diese Reihenfolge der Bandbreite und nicht einem Gaming-Benchmark..

Die kleinsten GPUs, die immer noch laufen P1-235B-A22B

Die günstigste Route herein, nach Speichergröße. Ein enger Fit läuft das Modell, lässt aber nichts für ein längeres Gespräch übrig..

Was die Zahlen bedeuten

Was es braucht, um dieses Modell auszuführen

Minimale Karte

Radeon Instinct MI250

Benötigter Speicher

102.4 GB

Schnellste

143 tok/s

P1-235B-A22B erreicht eine Parameteranzahl von 235B. Das übersteigt, was eine einzelne GPU-Karte hält. Es auszuführen bedeutet, entweder auf mehrere Karten aufzuteilen oder Hardware zu mieten, die für die Aufgabe gebaut ist, und jede Karte, die es alleine halten kann, ist ein Datacenter-Teil. Die Anzahl, die es kann: 17.

Die kleinste Karte, die es hält, ist Radeon Instinct MI250, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 128 GB, es mit einer Kompression von Q3_K_M und produziert etwa 69.1 Token pro Sekunde

Am anderen Ende sitzt B200, generieren ungefähr 143 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.

Über dieses Modell

P1-235B-A22B wurde veröffentlicht von Shanghai AI Lab, im Land aufgezeichnet als China, während November 2025. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia.

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet question answering.

Anstatt von Grund auf neu trainiert zu werden, ist es abgeleitet von Qwen3-235B-A22B. Das ist der Grund, warum es die allgemeine Form und Größe des Basis-Modells teilt.

Das Offen-Wiegen ist es, was diese Seite in den Rechner anstatt nur in den Katalog bringt: es ist ein Modell, das man tatsächlich halten kann.

Wie schnell es läuft und warum

Die Hälfte der CARDS, die es halten, schaffen mehr als 69.1 Tokens pro Sekunde. Überschreitung der Lesegeschwindigkeit direkt: 15 von ihnen

Die Mischung-von-Experten-Routing ist der Grund, warum die Geschwindigkeiten hier hoch für die Parameteranzahl erscheinen. Nur ein Bruchteil wird pro Token gelesen, aber das Ganze muss geladen werden.

Der Speicher hier wird basierend auf der Größe geschätzt, anstatt aus der Architektur berechnet zu werden, die für dieses Modell nicht aufgezeichnet ist — die Zahlen sind eher indikativ als genau.

Training und Herkunft

Der Grund, warum es überhaupt in diesem Katalog erscheint: discretionary.

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für P1-235B-A22B

Die obige Tabelle hat bereits jede Karte, für die wir Spezifikationen haben, mit diesem Modell verglichen. Um zu Ihrer Antwort zu gelangen, sind sechs Schritte erforderlich..

01

Beginnen Sie mit der Speicher-Spalte

Die Tabelle listet jede Karte auf, die in der Lage ist, zu halten P1-235B-A22B, benötigt ungefähr 102.4 GB bei einer Kompression von Q3_K_M. Die Kapazität ist das Tor — eine Karte hält es entweder oder sie tut es nicht.
02

Passen Sie den Kontext an Ihre tatsächliche Verwendung an

Setze den Kontext auf das, was du tatsächlich verwenden wirst. Der Cache wächst mit dem Gespräch, und es ist der übliche Grund, warum eine Karte, die anfangs passend schien, nicht mehr passt. P1-235B-A22B.
03

Wähle, wie weit du es komprimieren möchtest.

Kompression ist das, was ein Modell auf kleinere GPU-Karten passt, mit einem gewissen Verlust an Genauigkeit., eine Kompression von Q3_K_M auf der kleinsten Karte, die passt. Das Festlegen einer Mindestqualität fallen die Karten weg, die es nur schaffen, indem sie weiter gedrückt werden, als man möchte, und hält den Vergleich auf einem Niveau.
04

Nach Geschwindigkeit sortieren

Die Geschwindigkeitsreihenfolge ist effektiv eine Reihenfolge nach Speicherbandbreite, für P1-235B-A22B. Es wird nicht mit einer Gaming-Bestellung übereinstimmen, da die Generation durch MEMORY-BANDWIDTH gebunden ist. Die Karte, die die Liste anführt, ist B200, bei 143 tok/s
05

Achte auf den Spielraum, nicht nur auf das Passende.

Tight bedeutet, dass es lädt und ohne Spielraum funktioniert, um den Kontext später zu erhöhen, im Fall von P1-235B-A22B. Komfortabel bedeutet, dass Sie den Kontext später erweitern können. Dieser Unterschied zählt mehr als ein paar Token pro Sekunde, also kaufen Sie für komfortabel, wenn Sie damit rechnen.
06

Überprüfen Sie die Karte von der anderen Seite

Jede Karte verlinkt auf ihre eigene Seite, die dieselbe Berechnung über den gesamten Modellkatalog ausführt. Eine Karte wird normalerweise für mehr als ein Modell gekauft, daher lohnt sich ein Blick, bevor man kauft. P1-235B-A22B.

Antworten

P1-235B-A22B — Häufige Fragen

P1-235B-A22B— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist Radeon Instinct MI250, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 128 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von Q3_K_M verwenden von etwa 102.4 GB, und produziert ungefähr 69.1 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 17.

P1-235B-A22B— wie schnell ist es auf einer GPU?

Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 143 Tokens pro Sekunde; die langsamste, die es immer noch ausführt, schafft erheblich weniger. Die Lesegeschwindigkeit liegt bei etwa zehn Tokens pro Sekunde, und die Anzahl der Karten, die das bewältigen: 15.

P1-235B-A22B— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 102.4 GB bei einer Kompression von Q3_K_M, welche das ist, was die kleinste Karte, die es ausführt, verwendet. Weniger Kompression braucht mehr: die Zahlen in der Spalte für den Speicher oben werden für jede Karte neu berechnet, da jede die am wenigsten komprimierte Version, die sie kann, speichert.

P1-235B-A22B— Ist es Open-Source?

Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie heruntergeladen und auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden können. Beachten Sie, dass OPEN WEIGHTS nicht dasselbe wie OPEN SOURCE im vollen Sinne ist — es sagt nichts über die Trainingsdaten, den Trainingscode oder die damit verbundenen kommerziellen Bedingungen aus.

P1-235B-A22B— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 235B. MoE: P1-235B-A22B has 235B total, 22B active parameters. Lightweight variant P1-30B-A3B has 30B total, 3B active. (https://arxiv.org/abs/2511.13612). Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.

P1-235B-A22B— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Shanghai AI Lab, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation academia.

P1-235B-A22B— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in November 2025.

P1-235B-A22B— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von question answering. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.

P1-235B-A22B— Wo kann ich es herunterladen?

Die Gewichte sind veröffentlicht, obwohl wir keinen Repository-Link dafür haben. Diese Seite berechnet die Hardware-Anforderungen, anstatt Modell-Dateien zu hosten.

P1-235B-A22B— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?

Teilweise. Schichten, die nicht passen, verbleiben im System-Speicher und laufen mit einem Bruchteil der Geschwindigkeit, sodass ein überwiegend ausgelagerter Modell selten von Nutzen ist. Die nächste verpasste Berechnung bleibt hinter 43.3 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

P1-235B-A22B— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?

Zwei Karten kaufen Speicher statt Geschwindigkeit, was nur wichtig ist, wenn eine Karte es nicht halten kann. Die Anzahl, die es kann: 17. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

P1-235B-A22B— Warum unterscheidet sich die Quantisierung zwischen Karten?

Da die Kapazität variiert, variiert auch, wie sehr sie komprimiert werden muss. Die Anzahl der unterschiedlichen Ebenen in der obigen Tabelle: 5. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.

P1-235B-A22B— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?

Sie werden aus Spezifikationen berechnet, anstatt gemessen zu werden, und jede hat einen Bereich. Ein Beispiel: 86–229 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 8 April 2026

Die andere Richtung

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Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.

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