Ring-1T υπολογιστής TPS
Κάθε κάρτα παρακάτω αξιολογείται σύμφωνα με αυτό το μοντέλο στο μήκος πλαισίου και την ελάχιστη ποιότητα που επιλέγετε. Η ταχύτητα είναι μια εκτίμηση για ένα μόνο αίτημα, υπολογισμένη από το εύρος μνήμης της κάρτας και το μέγεθος του μοντέλου μόλις συμπιεστεί..
Υπολογίστηκε για αυτό το μοντέλο
Ποιες GPU μπορούν να τρέξουν Ring-1T?
Ορίστε τα εισερχόμενα, διάβασε την απάντηση
Μια μακρύτερη συνομιλία χρειάζεται περισσότερη μνήμη, γεγονός που μπορεί να ωθήσει αυτό το μοντέλο εκτός από μικρότερα κάρτες..
Κρύβει κάρτες που θα ταίριαζαν μόνο στο μοντέλο συμπιέζοντάς το κάτω από αυτό το σημείο.
0 οι μοντέλα μπορούν να τρέξουν στο GPU. αυτό το μοντέλο δεν ταιριάζει. τρέχει άνετα.
Υπολογισμός| Χρειάζεται | Ποσοτικοποίηση | Κατάλληλο | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
No card in our catalogue can run this model with these settings. |
|||||||
Οι ταχύτητες είναι εκτιμήσεις για μια μόνο αίτηση — μια συνομιλία τη φορά — υπολογισμένες από την εύρος ζώνης μνήμης, το μέγεθος του μοντέλου και την ποσοστοποίηση. Η πραγματική διαμεταγωγή ποικίλλει με τον χρόνο εκτέλεσης της συμπερασματολογίας και την έκδοσή της. Οι αριθμοί που δημοσιεύονται από τις εταιρείες υλικού μετρούν πολλές ταυτόχρονες αιτήσεις και είναι πολύ υψηλότεροι..
Σε καταγραφή
πλήρης προδιαγραφή
Τα πάντα είναι καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Το μεγαλύτερο μέρος περιγράφει πώς έχει εκπαιδευτεί παρά πώς εκτελείται — χρήσιμος πλαίσιο για να κρίνουμε πόση δουλειά έχει γίνει σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..
Προέλευση
Ποιος δημιούργησε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.
- Οργάνωση
- Ant Group
- Τύπος οργάνωσης
- Industry
- Χώρα
- China
- Δημοσιευμένο
- 10 October 2025
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες χτίστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να φέρει αρκετές από κάθε μία.
- Δικτύου
- Language
- Language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Code generation
- Βασικό μοντέλο
- Ling-1T
Μέγεθος
Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν θα χωρέσει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.
- παραμέτρους
- 1T
- Εκπαίδευση δεδομένων
- tokens
1 trillion total parameters with 50 billion activated parameters
Διαθεσιμότητα
Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στον δικό σας υλικό, το οποίο είναι αυτό που αποφασίζει αν κάποια από τα στοιχεία της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύουν.
- Βάρη
- Open — downloadable
- Πρόσβαση μοντέλου
- Open weights (unrestricted)
- Κωδικός εκπαίδευσης
- Unreleased
- Χαϊνγκ Φέις
- inclusionAI
MIT license https://huggingface.co/inclusionAI/Ring-1T
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες που εφαρμόζονται στο σύνολο δεδομένων προέλευσης κατά την παρακολούθηση σημαντικών μοντέλων και πόσο σίγουρο είναι για την καταχώρηση.
- Το μοντέλο δεν ταιριάζει στο VRAM του GPU.
- Confident
Ποιό μοντέλο μπορεί να τρέξει η GPU; Δεν ταιριάζει. Τρέχει άνετα.
Όταν αυτό το αρχείο δημιουργήθηκε και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- Ring-1T, flow state leads to sudden enlightenment
- Τι μοντέλο μπορεί να τρέξει η GPU; Δεν χωράει. Πολύ σφιχτό. Άνετο.
- 28 November 2025
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
What you need to run it
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.
Σχετικά με αυτό το μοντέλο
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.
Βήμα προς βήμα
Πώς να επιλέξετε μία GPU για Ring-1T
Ο πίνακας παραπάνω έχει ήδη αξιολογήσει κάθε κάρτα για την οποία έχουμε προδιαγραφές ενάντια σε αυτό το μοντέλο. Η απάντησή σας απαιτεί έξι βήματα..
-
01
Start from the memory column
The table lists every card that can hold Ring-1T. That figure, not the card's headline performance, is what decides whether it runs.
-
02
Αυτό το μοντέλο δεν ταιριάζει στην VRAM του GPU.
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.
-
03
Αποφασίστε πόση συμπίεση θα αποδεχθείτε
Compression is what makes Ring-1T fit smaller cards, at some cost in accuracy. A minimum quality removes the ones that go too far.
-
04
Βαθμολογήστε κατά απόδοση και όχι κατά προδιαγραφών
Ranking by tokens per second for Ring-1T follows memory bandwidth, not core counts.
-
05
Read the fit column last
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.
-
06
Δες τι άλλο τρέχει αυτή η κάρτα
Each card page repeats this sweep for every model we hold. It answers what else the hardware is good for, beyond Ring-1T.
Απαντήσεις
Ring-1T — Αυτό το μοντέλο δεν χωράει στη VRAM της GPU.
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?
They are calculated from specifications rather than measured, and each carries a range — the range beneath each figure, for instance. The same model and card vary by thirty to fifty per cent depending on the inference software and its version.
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.
Η άλλη κατεύθυνση
Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;
Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Εάν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να ξέρετε τα πάντα που μπορεί να εκτελέσει., δεν χωράει.