OpenThaiGPT R1 32b / OTG-R1 (32B) TPS-Rechner

Offene Gewichte Mahidol University,AI Entrepreneurs Association of Thailand 32B Parameter April 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

132 Karten, die es ausführen können

818 Karten, für die wir Spezifikationen haben

Kleinste Karte, die passt

RTX A4500

20 GB · Q3_K_M · 22.9 tok/s

Schnellste Karte

B200

106 tok/s · 180 GB

Welche GPUs können laufen OpenThaiGPT R1 32b / OTG-R1 (32B)?

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.

132 Karten passen

Berechnung

					Braucht	Quantisierung	Passend
106 tok/s 64–169 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	35.0 GB	Q8_0	Komfortabel
106 tok/s 64–169 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	35.0 GB	Q8_0	Komfortabel
84.6 tok/s 51–135 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	35.0 GB	Q8_0	Komfortabel
84.6 tok/s 51–135 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	35.0 GB	Q8_0	Komfortabel
67.6 tok/s 41–108 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	35.0 GB	Q8_0	Komfortabel
64.7 tok/s 39–104 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	35.0 GB	Q8_0	Komfortabel
64.7 tok/s 39–104 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	35.0 GB	Q8_0	Komfortabel
61.9 tok/s 37–99 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	35.0 GB	Q8_0	Komfortabel
55.0 tok/s 33–88 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	35.0 GB	Q8_0	Komfortabel
55.0 tok/s 33–88 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	35.0 GB	Q8_0	Komfortabel
55.0 tok/s 33–88 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	35.0 GB	Q8_0	Komfortabel
52.2 tok/s 31–83 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Komfortabel
44.5 tok/s 27–71 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Komfortabel
44.5 tok/s 27–71 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	35.0 GB	Q8_0	Komfortabel
44.5 tok/s 27–71 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Komfortabel
44.5 tok/s 27–71 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Komfortabel
44.5 tok/s 27–71 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Komfortabel
40.9 tok/s 25–66 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	20.1 GB	Q4_K_M	knapp
37.3 tok/s 22–60 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	20.1 GB	Q4_K_M	knapp
36.0 tok/s 22–58 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	27.5 GB	Q6_K	knapp
36.0 tok/s 22–58 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	27.5 GB	Q6_K	knapp
34.4 tok/s 21–55 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	27.5 GB	Q6_K	knapp
34.4 tok/s 21–55 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	27.5 GB	Q6_K	knapp
33.9 tok/s 20–54 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	35.0 GB	Q8_0	Komfortabel
33.9 tok/s 20–54 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	35.0 GB	Q8_0	Komfortabel

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: Mahidol University,AI Entrepreneurs Association of Thailand
Organisationsart: Academia
Land: Thailand
Veröffentlicht: 2 April 2025
Autoren: Sumeth Yuenyong, Thodsaporn Chay-intr, Kobkrit Viriyayudhakorn

Was es tut

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

Domain: Language
Aufgabe: Language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning
Basis-Modell: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

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: 32B
Trainingsdaten: tokens
Epochen: 3

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 H100 SXM5 80GB
Verwendete Chips: 8
Stromverbrauch: 11.0 kW

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)
Training-Code: Unreleased
Hugging Face: openthaigpt

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

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz: OpenThaiGPT 1.6 and R1: Thai-Centric Open Source and Reasoning Large Language Models
Zuletzt aktualisiert: 11 February 2026

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. OpenThaiGPT R1 32b / OTG-R1 (32B)

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 OpenThaiGPT R1 32b / OTG-R1 (32B)

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 Sie benötigen, um es auszuführen

Minimale Karte

RTX A4500

Benötigter Speicher

16.3 GB

Schnellste

106 tok/s

OpenThaiGPT R1 32b / OTG-R1 (32B) erreicht eine Parameteranzahl von 32B. Das landet im Bereich, den eine ernsthafte Desktop-KARTE bewältigen kann, sobald die GEWICHTE komprimiert sind. Die Anzahl der KARTE, die wir verfolgen, die es ausführen kann: 132.

Die minimal benötigte Hardware, die funktioniert, ist RTX A4500, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 20 GB, es mit einer Kompression von Q3_K_M und produziert etwa 22.9 Token pro Sekunde

Spitzenklasse ist B200, generieren ungefähr 106 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.

Was dieses Modell ist

OpenThaiGPT R1 32b / OTG-R1 (32B) wurde veröffentlicht von Mahidol University,AI Entrepreneurs Association of Thailand, im Land aufgezeichnet als Thailand, während April 2025. Die veröffentlichende Organisation ist als academia.

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning.

Es basiert auf DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B. Das ist der Grund, warum es die allgemeine Form und Größe des Basis-Modells teilt.

Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie auf deiner eigenen Hardware unbegrenzt, offline und ohne angehängtes Konto heruntergeladen und ausgeführt werden kann. Es ist unter der Organisation auf Hugging Face veröffentlicht. openthaigpt.

Was entscheidet die Geschwindigkeit

Das mediane Ergebnis liegt bei etwa 20.7 Token pro Sekunde. 103 von ihnen

Jedes Gewicht beteiligt sich hier an jedem Token, daher ist die Bandbreite die gesamte Geschichte: Das Ranking unten ist effektiv ein Ranking des Speicher-Durchsatzes.

Die interne Architektur ist nicht in unserer Datenbank, daher wird der Speicher basierend auf der Anzahl der Parameter approximiert und entsprechend gekennzeichnet. Erwarten Sie, dass die tatsächliche Zahl abweicht, insbesondere bei langen Kontexten.

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für OpenThaiGPT R1 32b / OTG-R1 (32B)

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.

Jede Karte hier wurde geprüft gegen OpenThaiGPT R1 32b / OTG-R1 (32B), benötigt ungefähr 16.3 GB bei einer Kompression von Q3_K_M. Kein Maß an Rechenleistung kompensiert eine Karte, die es nicht halten kann.
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. OpenThaiGPT R1 32b / OTG-R1 (32B).
03

Entscheiden Sie, wie viel Kompression Sie akzeptieren werden.

Die Quantisierungs-Spalte variiert nach Karte, da eine größere Karte eine genauere Kopie hält., 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 Durchsatz und nicht nach Spezifikationen sortieren

Nach Geschwindigkeit sortieren, um zu sehen, wie die CARDS eingestuft sind für OpenThaiGPT R1 32b / OTG-R1 (32B). 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 106 tok/s
05

Überprüfen Sie das Passurteil, bevor Sie kaufen.

Tight bedeutet, dass es lädt und ohne Spielraum funktioniert, um den Kontext später zu erhöhen, im Fall von OpenThaiGPT R1 32b / OTG-R1 (32B). 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

Das Folgen einer Karte zu ihrer eigenen Seite zeigt jedes andere Modell, das sie halten kann, was die Frage ist, die folgt, sobald Sie sich festgelegt haben. OpenThaiGPT R1 32b / OTG-R1 (32B).

Antworten

OpenThaiGPT R1 32b / OTG-R1 (32B) — Häufige Fragen

OpenThaiGPT R1 32b / OTG-R1 (32B)— 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 5.7 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

OpenThaiGPT R1 32b / OTG-R1 (32B)— 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: 132. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

OpenThaiGPT R1 32b / OTG-R1 (32B)— 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: 5. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.

OpenThaiGPT R1 32b / OTG-R1 (32B)— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?

Dies sind Schätzungen mit realen Fehlerbalken, und jede von ihnen könnte vernünftigerweise irgendwo in ihrem veröffentlichten Bereich landen, abhängig davon, welches Runtime Sie verwenden. Das schnellste Ergebnis hier: 64–169 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

OpenThaiGPT R1 32b / OTG-R1 (32B)— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist RTX A4500, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 20 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von Q3_K_M verwenden von etwa 16.3 GB, und produziert ungefähr 22.9 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 132.

OpenThaiGPT R1 32b / OTG-R1 (32B)— wie schnell ist es auf einer GPU?

Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 106 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: 103.

OpenThaiGPT R1 32b / OTG-R1 (32B)— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 16.3 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.

OpenThaiGPT R1 32b / OTG-R1 (32B)— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 24 GB?

Ja. Die GPU-Karte GeForce RTX 5090 D V2, halten 24 GB, führt es mit einer Kompression von Q4_K_M, verwenden von etwa 20.1 GB und generieren grob 40.9 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.

OpenThaiGPT R1 32b / OTG-R1 (32B)— 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.

OpenThaiGPT R1 32b / OTG-R1 (32B)— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 32B. 32b. 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.

OpenThaiGPT R1 32b / OTG-R1 (32B)— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Mahidol University,AI Entrepreneurs Association of Thailand, basiert auf Thailand, eine als kategorisierte Organisation academia.

OpenThaiGPT R1 32b / OTG-R1 (32B)— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in April 2025.

OpenThaiGPT R1 32b / OTG-R1 (32B)— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.

OpenThaiGPT R1 32b / OTG-R1 (32B)— Wo kann ich es herunterladen?

Seine Gewichte sind auf Hugging Face veröffentlicht, unter der Organisation openthaigpt. Wir hosten keine Modell-Dateien — diese Seite berechnet, welche Hardware benötigt wird, um sie auszuführen.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 11 February 2026

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