Ring-1T TPS-Rechner
Jede Karte unten wird gegen dieses Modell in der gewählten Kontextlänge und minimalen Qualität bewertet. Die Geschwindigkeit ist eine Schätzung für eine einzelne Anfrage, berechnet aus der Speicherbandbreite der Karte und der Größe des Modells, nachdem es komprimiert wurde..
Für dieses Modell berechnet
Welche GPUs können laufen Ring-1T?
Setze die Eingaben, lies die Antwort
Ein längerer Dialog benötigt mehr Speicher, was dieses Modell von kleineren Karten drängen kann..
Versteckt Karten, die nur für das Modell passen würden, indem es unter diesen Punkt komprimiert wird..
0 Karten stimmen überein
Berechnen| Benötigt | Quantisierung | Fit | |||||
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Kein Modell in unserem Katalog kann dieses Modell mit diesen Einstellungen ausführen.. |
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Die Geschwindigkeiten sind Schätzungen für eine einzelne Anfrage – ein Gespräch zur Zeit – berechnet aus der Speicherbandbreite, der Modellgröße und der Quantisierung. Der tatsächliche Durchsatz variiert mit der Inferenzlaufzeit und deren Version. Die von Hardwareanbietern veröffentlichten Zahlen messen viele gleichzeitige Anfragen und sind wesentlich höher..
Aufzeichnen
Vollständige Spezifikation
Alles, was für dieses Modell aufgezeichnet wurde. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft – nützlicher Kontext, um zu beurteilen, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in unterschiedlichem Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell erstellt, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Ant Group
- Typ der Organisation
- Industry
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 10 October 2025
Was es tut
Die Problembereiche, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen.
- Domäne
- Language
- Aufgabe
- Language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Code generation
- Basis Modell
- Ling-1T
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten es trainiert wurde. Parameter sind die Werte, die entscheiden, ob es auf eine bestimmte Grafikkarte passt.
- Parameter
- 1T
- Modell/Modelle können auf der GPU nicht passen. Eng = kaum auszuführen, komfortabel = läuft problemlos mit Spielraum.
- tokens
1 trillion total parameters with 50 billion activated parameters
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell erhalten und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, was entscheidet, ob eine der Grafikkartenfiguren auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Open — downloadable
- Modellzugriff
- Open weights (unrestricted)
- Trainingscode
- Unreleased
- Hugging Face
- inclusionAI
MIT license https://huggingface.co/inclusionAI/Ring-1T
Wie es klassifiziert ist
Labels, die auf das Quell-Dataset angewendet werden, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Modell/Modelle können auf der GPU ausgeführt werden. Es passt nicht / wird nicht passen. Eng = kaum ausführbar, komfortabel = läuft problemlos mit Spielraum.
- Confident
Model/Modelle laufen nicht / wird nicht passen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Ring-1T, flow state leads to sudden enlightenment
- Modell/Modelle können von der GPU nicht ausgeführt werden. Es passt nicht. Zu eng. Lauffähig. Bequem.
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Was Sie benötigen, um es auszuführen
At 1T parameters, Ring-1T is beyond what any single graphics card holds. Running it means either splitting it across several cards or renting hardware built for the job — 0 of the cards we track can hold it on their own, and all of them are datacentre parts.
Über dieses Modell
Ring-1T was published by Ant Group, in China, in October 2025. It comes out of industry.
It works in Language, and is recorded as doing language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Code generation.
Its starting point was Ling-1T — most models at this scale are adapted from an existing base rather than built from nothing.
Because its weights were released, nothing about running it depends on a provider staying available — it is yours once downloaded. It is published under the inclusionAI organisation on Hugging Face.
Schritt für Schritt
Wie man eine GPU für Ring-1T
Die obige Tabelle hat bereits jede Karte, für die wir Spezifikationen haben, mit diesem Modell bewertet. Um zu Ihrer Antwort zu gelangen, sind sechs Schritte erforderlich..
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01
Start von der Speicher-Spalte
The table lists every card that can hold Ring-1T. That figure, not the card's headline performance, is what decides whether it runs.
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02
Passen Sie den Kontext an Ihre aktuelle Verwendung an
Set the context to what you will actually use. The cache grows with the conversation, and it is the usual reason Ring-1T stops fitting a card that seemed fine.
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03
Entscheiden Sie, wie viel Kompression Sie akzeptieren.
Compression is what makes Ring-1T fit smaller cards, at some cost in accuracy. A minimum quality removes the ones that go too far.
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04
Rang nach Durchsatz statt Datenblatt
Ranking by tokens per second for Ring-1T follows memory bandwidth, not core counts.
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05
Modelle passen nicht / werden nicht passen.
Tight means Ring-1T loads and works, with no room to raise the context later. Comfortable means you can. The difference matters more than a few tokens per second.
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06
Sieh dir an, was diese Karte noch laufen kann.
Each card page repeats this sweep for every model we hold. It answers what else the hardware is good for, beyond Ring-1T.
Antworten
Ring-1T — Häufige Fragen
How many parameters does Ring-1T have?
Ring-1T has 1T parameters. 1 trillion total parameters with 50 billion activated parameters. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created Ring-1T?
Ring-1T was published by Ant Group, based in China, categorised as industry.
When was Ring-1T released?
Ring-1T was published in October 2025.
What is Ring-1T used for?
Ring-1T works in Language, and is recorded as handling language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Code generation. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
Where can I download Ring-1T?
Its weights are published under the inclusionAI organisation on Hugging Face. We do not host model files — this site calculates what hardware is needed to run them.
Can I run Ring-1T if it does not fit in my GPU?
Partly. Layers that do not fit sit in system memory and run at a fraction of the speed, so a mostly-offloaded Ring-1T is rarely worth using — the nearest miss we calculate is short by 346.5 GB. Every figure here assumes the whole model is on the card.
Would two GPUs run Ring-1T faster?
A second card roughly doubles the memory available but not the generation rate. With 0 cards already able to run Ring-1T alone, the case for pairing is weak.
Why does the quantisation differ between cards for Ring-1T?
Because capacity varies, so does how hard Ring-1T has to be squeezed — 1 distinct levels appear in the table above. Set a minimum quality to compare at one.
How accurate are these Ring-1T speed estimates?
Sie werden aus Spezifikationen berechnet, anstatt gemessen zu werden, und jeder hat einen Bereich – den Bereich unter jeder Zahl, zum Beispiel. Das gleiche Modell und die gleiche Karte variieren je nach Inference-Software und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.
Is Ring-1T open source?
Its weights are published, so Ring-1T can be downloaded and run on your own hardware. Note that open weights is not the same as open source in the full sense — it says nothing about the training data, the training code, or the commercial terms attached.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite betrachten?
Diese Seite beginnt vom Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles erfahren möchten, was sie ausführen kann., Modell/Modelle laufen GPU AI-Modell. passt nicht/wird nicht passen. eng = kaum lauffähig, komfortabel = läuft problemlos mit Spielraum..