T-Pro TPS-Rechner
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
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 T-Pro?
Setze die Eingaben, lies die Antwort
Ein längeres Gespräch benötigt mehr MEMORY, was dieses Modell von kleineren CARDS drängen kann..
Blendet Karten aus, die nur durch Komprimierung unter diesen Punkt in das Modell passen würden..
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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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
- T-Bank
- Organisationsart
- Industry
- Land
- Russia
- Veröffentlicht
- 11 December 2024
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, Code generation, Mathematical reasoning
- Basis-Modell
- Qwen2.5-32B
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
- 142,000,000,000 tokens
32B
"Pre-training Stage 1: 100B tokens, consisting of diverse Russian data from Common Crawl, books, code, and proprietary datasets, mixed with re-played English data (English added as it is the primary language of the base model). Pre-training Stage 2: 40B tokens, a mix of instruction and pre-training data. Supervised Fine-Tuning (SFT): 1B tokens, a mix of diverse instruction data. Preference Tuning: 1B tokens, training the model to be helpful."
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.
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
- Feinabstimmung Rechenleistung
- 2.7 × 10²² FLOP
6 FLOP / token / parameter * 32 * 10^9 parameters * 142 * 10^9 tokens = 2.7264e+22 FLOP
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)
- Training-Code
- Unreleased
- Hugging Face
- t-tech
Apache 2.0 https://huggingface.co/t-tech/T-pro-it-1.0
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
- T-pro-it-1.0 is a model built upon the Qwen 2.5 model family and incorporates both continual pre-training and alignment techniques.
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Die Extreme
Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. T-Pro
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..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 106 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 106 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 84.6 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 84.6 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 67.6 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 64.7 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 64.7 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 61.9 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 55.0 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 55.0 tok/s
Die kleinsten GPUs, die immer noch laufen T-Pro
Die günstigste Route herein, nach Speichergröße. Ein enger Fit läuft das Modell, lässt aber nichts für ein längeres Gespräch übrig..
- 01 RTX 4000 Ada Generation 20 GB · Braucht 16.3 GB · Q3_K_M · knapp 12.9 tok/s
- 02 RTX 4000 SFF Ada Generation 20 GB · Braucht 16.3 GB · Q3_K_M · knapp 10.0 tok/s
- 03 Radeon RX 7900 XT 20 GB · Braucht 16.3 GB · Q3_K_M · knapp 22.3 tok/s
- 04 A10M 20 GB · Braucht 16.3 GB · Q3_K_M · knapp 17.9 tok/s
- 05 GeForce RTX 3080 Ti 20 GB 20 GB · Braucht 16.3 GB · Q3_K_M · knapp 27.2 tok/s
- 06 RTX A4500 20 GB · Braucht 16.3 GB · Q3_K_M · knapp 22.9 tok/s
- 07 Arc Pro B60 24 GB · Braucht 20.1 GB · Q4_K_M · knapp 9.1 tok/s
- 08 GeForce RTX 5090 D V2 24 GB · Braucht 20.1 GB · Q4_K_M · knapp 40.9 tok/s
- 09 RTX PRO 4000 Blackwell SFF 24 GB · Braucht 20.1 GB · Q4_K_M · knapp 13.2 tok/s
- 10 GeForce RTX 5090 Mobile 24 GB · Braucht 20.1 GB · Q4_K_M · knapp 27.4 tok/s
Was die Zahlen bedeuten
Hardware-Anforderungen in der Praxis
Minimale Karte
RTX A4500
Benötigter Speicher
16.3 GB
Schnellste
106 tok/s
T-Pro 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.
Der Einstiegspunkt 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
Das schnellste Ergebnis kommt von B200, generieren ungefähr 106 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.
Hintergrund
T-Pro wurde veröffentlicht von T-Bank, im Land aufgezeichnet als Russia, während December 2024. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation, Question answering, Code generation, Mathematical reasoning.
Es basiert auf Qwen2.5-32B. Das ist der Grund, warum es die allgemeine Form und Größe des Basis-Modells teilt.
Veröffentlichte Gewichte bedeuten, dass das Modell auf deinem Rechner läuft und nicht auf dem eines anderen, was die Hardwarefrage unten überhaupt beantwortbar macht. Es ist unter der Organisation auf Hugging Face veröffentlicht. t-tech.
Die Durchsatzwerte lesen
Über jede Karte, die es ausführen kann, liegt die Mitte der Reihe bei 20.7 Token pro Sekunde. Text schneller produzieren, als die meisten Menschen ihn lesen. 103 von ihnen
Da es dicht ist, liest es sich selbst pro Token, weshalb die Anordnung nach Geschwindigkeit unten so eng der Anordnung nach Speicherbandbreite folgt.
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.
Was in den Aufbau geflossen ist
Es wurde auf einem Korpus von etwa 142,000,000,000 Text-Tokens
Schritt für Schritt
Wie wählt man eine GPU für T-Pro
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
Lese zuerst die MEMORY-Zahl
Beginne mit dem, was es tatsächlich benötigt, nämlich der Anforderung von T-Pro, benötigt ungefähr 16.3 GB bei einer Kompression von Q3_K_M. Die Kapazität ist das Tor — eine Karte hält es entweder oder sie tut es nicht.
-
02
Setzen Sie die CONTEXT LENGTH, an der Sie arbeiten werden.
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. T-Pro.
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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.
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04
Nach Durchsatz und nicht nach Spezifikationen sortieren
Das Ranking nach Tokens pro Sekunde folgt der Speicherbandbreite anstelle der Kernanzahl, für T-Pro. 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
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05
Achte auf den Spielraum, nicht nur auf das Passende.
Die Passform-Spalte trennt Karten, die es gerade so schaffen, von denen mit ausreichend Platz, im Falle von T-Pro. 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.
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06
Überprüfen Sie die Karte von der anderen Seite
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. T-Pro.
Antworten
T-Pro — Häufige Fragen
T-Pro— 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.
T-Pro— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?
Sie werden aus Spezifikationen berechnet, anstatt gemessen zu werden, und jede hat einen Bereich. Ein Beispiel: 64–169 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.
T-Pro— 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.
T-Pro— 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.
T-Pro— 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.
T-Pro— 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.
T-Pro— 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.
T-Pro— 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.
T-Pro— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von T-Bank, basiert auf Russia, eine als kategorisierte Organisation industry.
T-Pro— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in December 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
T-Pro— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation, Question answering, Code generation, Mathematical reasoning. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.
T-Pro— Wo kann ich es herunterladen?
Seine Gewichte sind auf Hugging Face veröffentlicht, unter der Organisation t-tech. Wir hosten keine Modell-Dateien — diese Seite berechnet, welche Hardware benötigt wird, um sie auszuführen.
T-Pro— 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.
T-Pro— 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.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
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.