PengCheng Mind (鹏城脑海) Υπολογιστής TPS
Κάθε κάρτα παρακάτω αξιολογείται σύμφωνα με αυτό το μοντέλο στη διάρκεια συμφραζομένων και την ελάχιστη ποιότητα που επιλέγετε. Η ταχύτητα είναι μια εκτίμηση για ένα μόνο αίτημα, υπολογισμένη από το εύρος ζώνης μνήμης της κάρτας και το μέγεθος του μοντέλου μόλις συμπιεστεί..
Υπολογίστηκε για αυτό το μοντέλο
818 κάρτες που κρατάμε προδιαγραφές για
Η μικρότερη κάρτα που χωράει
Radeon Instinct MI250
128 GB · IQ4_XS · 13.3 tok/s
Ταχύτερη κάρτα
B200
30.3 tok/s · 180 GB
Ποιες GPU μπορούν να τρέξουν PengCheng Mind (鹏城脑海)?
Ορίστε τις εισόδους, διαβάστε την απάντηση
Μια μεγαλύτερη συζήτηση χρειάζεται περισσότερη μνήμη, γεγονός που μπορεί να απομακρύνει αυτό το μοντέλο από μικρότερες κάρτες..
Κρύβει κάρτες που θα χωρούσαν μόνο το μοντέλο συμπιέζοντας το κάτω από αυτό το σημείο.
17 οι κάρτες ταιριάζουν
Υπολογισμός| Χρειάζεται | Ποσοτικοποίηση | Καλά | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
30.3
tok/s
18–48 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 145.0 GB | Q5_K_M | Στενά |
|
26.6
tok/s
16–43 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 110.1 GB | IQ4_XS | Στενά |
|
23.9
tok/s
14–38 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 121.7 GB | Q4_K_M | Στενά |
|
23.9
tok/s
14–38 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 121.7 GB | Q4_K_M | Στενά |
|
21.6
tok/s
13–35 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 110.1 GB | IQ4_XS | Στενά |
|
16.9
tok/s
10–27 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 214.8 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
13.5
tok/s
8–22 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 214.8 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
13.5
tok/s
8–22 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 214.8 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
13.3
tok/s
8–21 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 110.1 GB | IQ4_XS | Στενά |
|
13.3
tok/s
8–21 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 110.1 GB | IQ4_XS | Στενά |
|
12.8
tok/s
8–20 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 168.3 GB | Q6_K | Στενά |
|
12.8
tok/s
8–20 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 168.3 GB | Q6_K | Στενά |
|
11.1
tok/s
7–18 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 110.1 GB | IQ4_XS | Στενά |
|
10.9
tok/s
7–17 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 110.1 GB | IQ4_XS | Στενά |
|
9.9
tok/s
6–16 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 214.8 GB | Q8_0 | Στενά |
|
1.4
tok/s
1–2 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
GB10 NVIDIA | 128 GB | 273 GB/s | Oct 2025 | 110.1 GB | IQ4_XS | Στενά |
|
1.4
tok/s
1–2 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Jetson T5000 NVIDIA | 128 GB | 273 GB/s | Aug 2025 | 110.1 GB | IQ4_XS | Στενά |
Οι ταχύτητες είναι εκτιμήσεις για ένα μόνο αίτημα — μία συνομιλία τη φορά — υπολογισμένες από την μνήμη, το μέγεθος του μοντέλου και την ποσοτικοποίηση. Η πραγματική διακύμανση έξοδου ποικίλλει με τον χρόνο εκτέλεσης συμπερασμάτων και την έκδοσή του. Οι αριθμοί που δημοσιεύονται από τους προμηθευτές υλικού μετρούν πολλές ταυτόχρονες αιτήσεις και είναι πολύ υψηλότεροι..
Σε καταγραφή
Πλήρης προδιαγραφή
Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..
Προέλευση
Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.
- Οργάνωση
- Peng Cheng Laboratory
- Τύπος οργανισμού
- Academia
- Χώρα
- China
- Δημοσιευμένο
- 21 September 2023
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Language
- Εργασία
- Chat, Code generation, Translation
Μέγεθος
Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.
- παράμετροι
- 200B
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- tokens
"PengCheng.Mind 又称鹏城·脑海是鹏城实验室开发、开源、开放的基于Transformer架构的自回归式语言模型,目前包含7B、200B两个版本"
~1 trillion tokens 当前模型已完成训练1T Tokens数据量,仍在持续训练迭代中。 (Completed training on 1T tokens, still ongoing iterative training. But it was completed on 1T)
Η εκπαίδευση run
Τι απαιτήθηκε φυσικά για την εκπαίδευση: ποιες κάρτες, πόσες, για πόσο καιρό, και τι αυτό απαιτούσε από το ρεύμα.
- Υλικό εκπαίδευσης
- Ascend (昇腾) 910
- χρησιμοποιούμενα τσιπ
- 144
- Κέντρο δεδομένων
- PengCheng Cloud Brain II
Διαθεσιμότητα
Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στο δικό σας υλικό, το οποίο αποφασίζει αν οποιαδήποτε από τις αριθμούς της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύει.
- Βάρη
- Open — downloadable
- Πρόσβαση μοντέλου
- Open weights (restricted use)
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Confident
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- OpenI启智社区/PengCheng.Mind
- Τελευταία ενημέρωση
- 11 February 2026
Οι ακραίοι
Οι δέκα ταχύτερες GPUs που τρέχουν PengCheng Mind (鹏城脑海)
Καταταγμένο κατά εκτιμώμενα tokens ανά δευτερόλεπτο, η νέα κάρτα πρώτα όπου οι ταχύτητες ισοφαρίζουν. Επειδή η γενιά εξαρτάται από την μνήμη μπάδνγουθ, αυτή η ταξινόμηση ακολουθεί την μπάδνγουθ παρά οποιοδήποτε benchmark παιχνιδιού..
- 01 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q5_K_M 30.3 tok/s
- 02 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · IQ4_XS 26.6 tok/s
- 03 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q4_K_M 23.9 tok/s
- 04 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q4_K_M 23.9 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · IQ4_XS 21.6 tok/s
- 06 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 16.9 tok/s
- 07 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 13.5 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 13.5 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI250 128 GB · 3,280 GB/s · IQ4_XS 13.3 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI250X 128 GB · 3,280 GB/s · IQ4_XS 13.3 tok/s
Οι μικρότερες GPUs που ακόμη λειτουργούν PengCheng Mind (鹏城脑海)
Η φθηνότερη διαδρομή, κατά χωρητικότητα μνήμης. Μια σφιχτή εφαρμογή τρέχει το μοντέλο αλλά δεν αφήνει τίποτα επιπλέον για μια μεγαλύτερη συνομιλία..
- 01 GB10 128 GB · Χρειάζεται 110.1 GB · IQ4_XS · Στενά 1.4 tok/s
- 02 Jetson T5000 128 GB · Χρειάζεται 110.1 GB · IQ4_XS · Στενά 1.4 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI300A 128 GB · Χρειάζεται 110.1 GB · IQ4_XS · Στενά 21.6 tok/s
- 04 Data Center GPU Max 1550 128 GB · Χρειάζεται 110.1 GB · IQ4_XS · Στενά 11.1 tok/s
- 05 Data Center GPU Max Subsystem 128 GB · Χρειάζεται 110.1 GB · IQ4_XS · Στενά 10.9 tok/s
- 06 Radeon Instinct MI300 128 GB · Χρειάζεται 110.1 GB · IQ4_XS · Στενά 26.6 tok/s
- 07 Radeon Instinct MI250 128 GB · Χρειάζεται 110.1 GB · IQ4_XS · Στενά 13.3 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI250X 128 GB · Χρειάζεται 110.1 GB · IQ4_XS · Στενά 13.3 tok/s
- 09 H200 NVL 141 GB · Χρειάζεται 121.7 GB · Q4_K_M · Στενά 23.9 tok/s
- 10 H200 SXM 141 GB 141 GB · Χρειάζεται 121.7 GB · Q4_K_M · Στενά 23.9 tok/s
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Τι χρειάζεσαι για να το τρέξεις
Ελάχιστη κάρτα
Radeon Instinct MI250
Μνήμη που απαιτείται
110.1 GB
Ταχύτερος
30.3 tok/s
PengCheng Mind (鹏城脑海) φτάνει σε αριθμό παραμέτρων του 200B. Αυτό είναι πέρα από ό,τι κρατάει οποιαδήποτε μεμονωμένη κάρτα γραφικών. Η εκτέλεσή του σημαίνει είτε να το χωρίσετε σε αρκετές κάρτες είτε να νοικιάσετε υλικό κατασκευασμένο για τη δουλειά, και κάθε κάρτα που μπορεί να το κρατήσει μόνη της είναι μέρος ενός datacentre. Ο αριθμός που μπορεί: 17.
Ο ελάχιστος εξοπλισμός που λειτουργεί είναι Radeon Instinct MI250, με χωρητικότητα μνήμης 128 GB, τρέχοντας το σε μια συμπίεση του IQ4_XS και παράγοντας περίπου 13.3 tokens ανά δευτερόλεπτο
Στην άλλη άκρη κάθεται B200, γεννά προσεγγιστικά 30.3 tokens ανά δευτερόλεπτο με βάση τη μνήμη bandwidth ενός 8,000 GB/s.
Τι είναι αυτό το μοντέλο
PengCheng Mind (鹏城脑海) δημοσιεύθηκε από Peng Cheng Laboratory, στην χώρα καταγεγραμμένη ως China, κατά τη διάρκεια September 2023. Προέρχεται από έναν οργανισμό που κατατάσσεται ως academia.
Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του chat, Code generation, Translation.
Επειδή τα βάρη του απελευθερώθηκαν, τίποτα σχετικά με την εκτέλεσή του δεν εξαρτάται από το να παραμείνει διαθέσιμος ένας προμηθευτής - είναι δικό σας μόλις το κατεβάσετε.
Τι αποφασίζει την ταχύτητα
Η διάμεση τιμή είναι γύρω από 13.3 δεκάδες ανά δευτερόλεπτο 14 τους
Είναι ένα πυκνό μοντέλο, οπότε κάθε παράμετρος διαβάζεται για κάθε τοκέτο που παράγεται. Αυτό καθιστά την ταχύτητα να παρακολουθεί σχεδόν ακριβώς τη μνήμη μπάκανθ — μια κάρτα με διπλάσια μπάκανθ παράγει περίπου διπλάσια γρήγορα.
Η μνήμη εδώ εκτιμάται από το μέγεθος παρά υπολογίζεται από την αρχιτεκτονική, η οποία δεν έχει καταγραφεί για αυτό το μοντέλο — οι αριθμοί είναι ενδεικτικοί παρά ακριβείς.
Βήμα προς βήμα
Πώς να επιλέξετε μια GPU για PengCheng Mind (鹏城脑海)
Ο πίνακας παραπάνω έχει ήδη αξιολογήσει κάθε κάρτα για την οποία έχουμε προδιαγραφές σε σχέση με αυτό το μοντέλο. Η εύρεση της απάντησής σας απαιτεί έξι βήματα.
-
01
Διάβασε πρώτα την εικόνα μνήμης
Ο πίνακας παραθέτει κάθε κάρτα που μπορεί να κρατήσει PengCheng Mind (鹏城脑海), χρειάζεστε γύρω 110.1 GB σε συμπίεση ενός IQ4_XS. Η Χωρητικότητα είναι η πύλη — μια κάρτα είτε την κρατά είτε δεν την κρατά.
-
02
Ταιριάξτε το πλαίσιο με την πραγματική σας χρήση
Οι μεγαλύτερες συνομιλίες κοστίζουν μνήμη επιπλέον από εκείνη που χρειάζονται τα βάρη. Μετακινήστε τον διακόπτη στο πραγματικό σας μήκος εργασίας πριν εμπιστευτείτε οποιαδήποτε γραμμή για PengCheng Mind (鹏城脑海).
-
03
Ορίστε ένα ποιοτικό κατώφλι
Η Συμπίεση είναι αυτό που καθιστά ένα μοντέλο συμβατό με μικρότερες κάρτες, με κάποιο κόστος στην ακρίβεια., φτάνοντας σε μια συμπίεση του IQ4_XS στην μικρότερη κάρτα που χωρά. Η ρύθμιση μιας ελάχιστης ποιότητας απορρίπτει τις κάρτες που το διαχειρίζονται μόνο σφίγγοντας περισσότερο από αυτό που θα θέλατε, και διατηρεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.
-
04
Κατάταξη με βάση την απόδοση αντί για το φύλλο προδιαγραφών
Η κατάταξη κατά τους αριθμούς ανά δευτερόλεπτο ακολουθεί την εύρος μνήμης αντί για τον αριθμό πυρήνων, για PengCheng Mind (鹏城脑海). Δεν θα ταιριάξει σε μια παραγγελία παιχνιδιών, επειδή η γενιά περιορίζεται από το memory bandwidth. Η κάρτα που είναι στην κορυφή της λίστας είναι B200, σε 30.3 τοκ/σ.
-
05
Κοίτα τον χώρο, όχι μόνο την εφαρμογή
Το "Tight" σημαίνει ότι φορτώνει και λειτουργεί χωρίς περιθώριο να αυξηθεί το context αργότερα, στην περίπτωση του PengCheng Mind (鹏城脑海). Άνετο σημαίνει ότι μπορείτε να επεκτείνετε το context αργότερα. Αυτή η διαφορά έχει μεγαλύτερη σημασία από μερικά tokens ανά δευτερόλεπτο, οπότε αγοράστε για άνετο αν το περιμένετε.
-
06
Δες τι άλλο τρέχει αυτή η κάρτα
Ακολουθώντας μια κάρτα μέχρι τη δική της σελίδα δείχνει κάθε άλλο μοντέλο που μπορεί να κρατήσει, το οποίο είναι το ερώτημα που προκύπτει μόλις αποφασίσετε για PengCheng Mind (鹏城脑海).
Απαντήσεις
PengCheng Mind (鹏城脑海) — κοινές ερωτήσεις
PengCheng Mind (鹏城脑海)— πόσο ακριβείς είναι αυτές οι εκτιμήσεις ταχύτητας;
Υπολογίζονται από προδιαγραφές και όχι μετρήσεις, και κάθε μία φέρει μια γκάμα. Ένα παράδειγμα: 18–48 tok/s στον B200. Το ίδιο μοντέλο και κάρτα διαφέρουν κατά τριάντα έως πενήντα τοις εκατό ανάλογα με το λογισμικό συμπερασμού και την έκδοσή του.
PengCheng Mind (鹏城脑海)— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;
Η μικρότερη κάρτα στον κατάλογό μας που το κρατάει είναι Radeon Instinct MI250, με χωρητικότητα μνήμης 128 GB. Τρέχει το μοντέλο σε συμπίεση της IQ4_XS χρησιμοποιώντας περίπου 110.1 GB, και παράγει περίπου 13.3 δεκάρια ανά δευτερόλεπτο. Ο αριθμός των καρτών που είναι ικανές να το εκτελέσουν συνολικά: 17.
PengCheng Mind (鹏城脑海)— πώς γρήγορα είναι σε μια GPU;
Εξαρτάται από την ΚΑΡΤΑ. Ο πιο γρήγορος υπολογισμός που κάνουμε είναι B200, γύρω από 30.3 tokens ανά δευτερόλεπτο; ο πιο αργός που εξακολουθεί να τρέχει διαχειρίζεται σημαντικά λιγότερα. Η ταχύτητα ανάγνωσης είναι γύρω από δέκα tokens ανά δευτερόλεπτο, και ο αριθμός των καρτών που καθαρίζουν αυτό: 14.
PengCheng Mind (鹏城脑海)— πόσο VRAM χρειάζεται;
Χρειάζεται περίπου 110.1 GB σε συμπίεση IQ4_XS, ποια είναι η μικρότερη κάρτα που το τρέχει. Λιγότερη συμπίεση χρειάζεται περισσότερα: οι αριθμοί στη στήλη μνήμης παραπάνω υπολογίζονται ξανά για κάθε κάρτα, επειδή κάθε μία κρατά την λιγότερο συμπιεσμένη έκδοση που μπορεί.
PengCheng Mind (鹏城脑海)— είναι ανοιχτού κώδικα;
Οι βάσεις του είναι δημοσιευμένες, οπότε μπορεί να κατέβει και να τρέξει σε δικό σας υλικό. Σημειώστε ότι τα open weights δεν είναι το ίδιο με το open source με την πλήρη έννοια — δεν λέει τίποτα για τα δεδομένα εκπαίδευσης, τον κώδικα εκπαίδευσης ή τους εμπορικούς όρους που συσχετίζονται.
PengCheng Mind (鹏城脑海)— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 200B. "PengCheng.Mind 又称鹏城·脑海是鹏城实验室开发、开源、开放的基于Transformer架构的自回归式语言模型,目前包含7B、200B两个版本". Αυτή η φιγούρα είναι το σύνολο, και είναι αυτό που αποφασίζει πόση μνήμη χρειάζεται το μοντέλο - περίπου μισό γιγαμπάιτ ανά δισεκατομμύριο με τη συμπίεση που χρησιμοποιεί το πιο πολλοί άνθρωποι.
PengCheng Mind (鹏城脑海)— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από Peng Cheng Laboratory, βασισμένο σε China, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως academia.
PengCheng Mind (鹏城脑海)— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε September 2023. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.
PengCheng Mind (鹏城脑海)— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του chat, Code generation, Translation. Ένα ΜΟΝΤΕΛ μπορεί να φέρει πολλά από το καθένα, οπότε αυτές είναι οι περιοχές για τις οποίες κατασκευάστηκε παρά περιορισμός σε ό,τι θα προσπαθήσει.
PengCheng Mind (鹏城脑海)— πού μπορώ να το κατεβάσω;
Οι παράμετροι είναι δημοσιευμένες, αν και δεν κρατάμε σύνδεσμο αποθετηρίου γι' αυτό. Αυτή η ιστοσελίδα υπολογίζει τις απαιτήσεις υλικού αντί να φιλοξενεί αρχεία μοντέλων.
PengCheng Mind (鹏城脑海)— μπορώ να το τρέξω αν δεν χωράει στην GPU μου;
Μπορεί να χωριστεί μεταξύ της κάρτας και της μνήμης του συστήματος, αλλά παράγει επώδυνα αργά με αυτόν τον τρόπο. Η πλησιέστερη αποτυχία που υπολογίζουμε υπολείπεται κατά 35.3 GB Κάθε αριθμός εδώ υποθέτει ότι ολόκληρο το μοντέλο είναι εγκατεστημένο στην κάρτα.
PengCheng Mind (鹏城脑海)— θα τρέξουν δύο GPU πιο γρήγορα;
Μια δεύτερη ΚΑΡΤΑ περίπου διπλασιάζει τη διαθέσιμη ΜΝΗΜΗ αλλά όχι το ρυθμό παραγωγής. Ο αριθμός που είναι ήδη ικανός να το τρέξει μόνος του: 17. Έτσι, μια δεύτερη κάρτα σπάνια είναι η απάντηση εδώ.
PengCheng Mind (鹏城脑海)— γιατί διαφέρει η ποσοτικοποίηση μεταξύ των καρτών;
Επειδή η χωρητικότητα διαφέρει, έτσι διαφέρει και πόσο σφιχτά πρέπει να συμπιεστεί. Ο αριθμός των διακριτών επιπέδων στον παραπάνω πίνακα: 5. Οι μεγαλύτερες κάρτες παίρνουν την πιο ακριβή έκδοση, και η ποιότητα του δαπέδου πάνω από τις βελονίτσες συγκρατεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.
Η άλλη κατεύθυνση
Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;
Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.