XuanYuan 2.0 TPS-Rechner

Offene Gewichte Du Xiaoman 176.2B Parameter May 2023

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 · Q4_K_M · 14.2 tok/s

Schnellste Karte

Radeon Instinct MI300

28.4 tok/s · 128 GB

Welche GPUs können laufen XuanYuan 2.0?

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
28.4 tok/s 17–45 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	107.3 GB	Q4_K_M	knapp
27.9 tok/s 17–45 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	148.3 GB	Q6_K	knapp
27.1 tok/s 16–43 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	107.3 GB	Q4_K_M	knapp
27.1 tok/s 16–43 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	107.3 GB	Q4_K_M	knapp
23.1 tok/s 14–37 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	107.3 GB	Q4_K_M	knapp
19.2 tok/s 12–31 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	189.3 GB	Q8_0	Komfortabel
15.4 tok/s 9–25 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	189.3 GB	Q8_0	Komfortabel
15.4 tok/s 9–25 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	189.3 GB	Q8_0	Komfortabel
14.5 tok/s 9–23 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	148.3 GB	Q6_K	knapp
14.5 tok/s 9–23 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	148.3 GB	Q6_K	knapp
14.2 tok/s 9–23 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	107.3 GB	Q4_K_M	knapp
14.2 tok/s 9–23 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	107.3 GB	Q4_K_M	knapp
11.8 tok/s 7–19 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	107.3 GB	Q4_K_M	knapp
11.6 tok/s 7–19 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	107.3 GB	Q4_K_M	knapp
11.3 tok/s 7–18 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	189.3 GB	Q8_0	Komfortabel
1.5 tok/s 1–2 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	GB10 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Oct 2025	107.3 GB	Q4_K_M	knapp
1.5 tok/s 1–2 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Jetson T5000 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Aug 2025	107.3 GB	Q4_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: Du Xiaoman
Organisationsart: Industry
Land: China
Veröffentlicht: 19 May 2023
Autoren: Xuanyu Zhang, Qing Yang, Dongliang Xu

Was es tut

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

Domain: Language
Aufgabe: Language modeling/generation, Chat
Basis-Modell: BLOOM-176B

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: 176.2B
Trainingsdaten: 366,000,000,000 tokens

Training-Compute

Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.

Feinabstimmung Rechenleistung: 1.4 × 10²² FLOP

Der Trainingslauf

Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.

Trainingshardware: NVIDIA A100 SXM4 80 GB

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 (restricted use)

Wie es klassifiziert ist

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

Aufzeichnungsgenauigkeit: Confident
Zitationen: 161

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz: XuanYuan 2.0: A Large Chinese Financial Chat Model with Hundreds of Billions Parameters
Zuletzt aktualisiert: 25 May 2026

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. XuanYuan 2.0

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 XuanYuan 2.0

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

Was die Zahlen bedeuten

Hardware-Anforderungen in der Praxis

Minimale Karte

Radeon Instinct MI250

Benötigter Speicher

107.3 GB

Schnellste

28.4 tok/s

XuanYuan 2.0 erreicht eine Parameteranzahl von 176.2B. Das platziert es über Consumer-Hardware, in den Bereich, wo eine Karte für diesen Zweck gekauft wird, anstatt dafür umfunktioniert zu werden. Die Anzahl der Karten, die wir verfolgen, die es halten können: 17.

Der Einstiegspunkt ist Radeon Instinct MI250, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 128 GB, es mit einer Kompression von Q4_K_M und produziert etwa 14.2 Token pro Sekunde

Die schnellste Berechnung dafür ist Radeon Instinct MI300, generieren ungefähr 28.4 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 6,550 GB/s.

Über dieses Modell

XuanYuan 2.0 wurde veröffentlicht von Du Xiaoman, im Land aufgezeichnet als China, während May 2023. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry.

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation, Chat.

Anstatt von Grund auf neu trainiert zu werden, ist es abgeleitet von BLOOM-176B. Die meisten Modelle in diesem Bereich sind von einer bestehenden Basis abgeleitet, anstatt aus dem Nichts erstellt zu werden.

Da seine Gewichte veröffentlicht wurden, hängt nichts davon ab, es auszuführen, dass ein Anbieter verfügbar bleibt – es gehört dir, sobald es heruntergeladen ist.

Wie schnell es läuft und warum

Die Hälfte der CARDS, die es halten, schaffen mehr als 14.5 Token pro Sekunde. Text schneller produzieren, als die meisten Menschen ihn lesen. 15 von ihnen

Es ist ein dichtes Modell, daher wird jeder Parameter für jedes produzierte Token gelesen. Das macht die Geschwindigkeit fast genau bandbreitengebunden – eine Karte mit der doppelte Bandbreite erzeugt ungefähr doppelt so schnell.

Ohne das Attention-Layout in der Datei ist die Speicher-Spalte eine Annäherung. Sie ist nah genug, um Hardware auszuwählen, und am wenigsten zuverlässig bei langem CONTEXT.

Training und Herkunft

Der Trainingssatz lief auf etwa 366,000,000,000 Text-Tokens

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für XuanYuan 2.0

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

Überprüfen Sie, was es benötigt, bevor alles andere.

Die Tabelle listet jede Karte auf, die in der Lage ist, zu halten XuanYuan 2.0, benötigt ungefähr 107.3 GB bei einer Kompression von Q4_K_M. Diese Zahl, nicht die Überschriftleistung einer Karte, entscheidet darüber, ob sie läuft.
02

Passen Sie den Kontext an Ihre tatsächliche Verwendung an

Das Gespräch belegt ebenfalls Speicher und wächst, während es fortschreitet. Stellen Sie den Regler auf die Länge ein, die Sie erwarten, denn bei langem CONTEXT kann eine KARTE, die kurze Fragen mühelos verarbeitet, entfernt werden. XuanYuan 2.0.
03

Wähle, wie weit du es komprimieren möchtest.

Jede Karte läuft die am wenigsten komprimierte Kopie, die sie halten kann., eine Kompression von Q4_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 XuanYuan 2.0. Es wird nicht mit einer Gaming-Bestellung übereinstimmen, da die Generation durch MEMORY-BANDWIDTH gebunden ist. Die Karte, die die Liste anführt, ist Radeon Instinct MI300, bei 28.4 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 XuanYuan 2.0. 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

Öffnen Sie die Karte, die Sie ausgewählt haben

Jede Karten-Seite wiederholt diesen Ablauf für jedes Modell, das wir in unserem Bestand haben, und beantwortet, wofür die Hardware darüber hinaus noch gut ist. XuanYuan 2.0.

Antworten

XuanYuan 2.0 — Häufige Fragen

XuanYuan 2.0— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Du Xiaoman, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry.

XuanYuan 2.0— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in May 2023. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

XuanYuan 2.0— Wofür wird es verwendet?

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

XuanYuan 2.0— 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.

XuanYuan 2.0— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?

Es kann zwischen der GPU-Karte und dem Systemspeicher aufgeteilt werden, aber es wird auf diese Weise schmerzhaft langsam erzeugt. Die nächste verpasste Berechnung bleibt hinter 20.9 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

XuanYuan 2.0— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?

Eine zweite Karte verdoppelt grob den verfügbaren Speicher, aber nicht die Generationsrate. Die Anzahl, die bereits in der Lage ist, es allein auszuführen: 17. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

XuanYuan 2.0— Warum unterscheidet sich die Quantisierung zwischen Karten?

Jede Karte wird mit der am wenigsten komprimierten Kopie angezeigt, die sie halten kann. Die Anzahl der verschiedenen Komprimierungsstufen über die Karten, die sie passen: 3. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.

XuanYuan 2.0— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?

Jede Zahl leitet sich von VRAM-Bandbreite und Modellgröße ab, nicht benchmarked, weshalb jede als Bereich und nicht als einzelne Zahl veröffentlicht wird. Ein Beispiel: 17–45 tok/s auf Radeon Instinct MI300. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

XuanYuan 2.0— 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 Q4_K_M verwenden von etwa 107.3 GB, und produziert ungefähr 14.2 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 17.

XuanYuan 2.0— wie schnell ist es auf einer GPU?

Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist Radeon Instinct MI300, ungefähr 28.4 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.

XuanYuan 2.0— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 107.3 GB bei einer Kompression von Q4_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.

XuanYuan 2.0— 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.

XuanYuan 2.0— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 176.2B. 176.2B. 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.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 25 May 2026

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