NTele-R1-32B-V1 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
RTX A4500
20 GB · Q3_K_M · 22.3 tok/s
Ταχύτερη κάρτα
B200
103 tok/s · 180 GB
Ποιες GPU μπορούν να τρέξουν NTele-R1-32B-V1?
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.
132 οι κάρτες ταιριάζουν
Υπολογισμός| Χρειάζεται | Ποσοτικοποίηση | Καλά | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
103
tok/s
62–165 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 35.8 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
103
tok/s
62–165 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 35.8 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
82.5
tok/s
49–132 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 35.8 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
82.5
tok/s
49–132 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 35.8 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
66.0
tok/s
40–106 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 35.8 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
63.1
tok/s
38–101 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 35.8 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
63.1
tok/s
38–101 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 35.8 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
60.4
tok/s
36–97 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 35.8 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
53.6
tok/s
32–86 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 35.8 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
53.6
tok/s
32–86 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 35.8 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
53.6
tok/s
32–86 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 35.8 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
50.9
tok/s
31–81 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 35.8 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
43.4
tok/s
26–69 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 35.8 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
43.4
tok/s
26–69 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 35.8 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
43.4
tok/s
26–69 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 35.8 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
43.4
tok/s
26–69 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 35.8 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
43.4
tok/s
26–69 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 35.8 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
40.0
tok/s
24–64 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA | 24 GB | 1,340 GB/s | Aug 2025 | 20.5 GB | Q4_K_M | Στενά |
|
36.4
tok/s
22–58 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
A30X NVIDIA | 24 GB | 1,220 GB/s | Apr 2021 | 20.5 GB | Q4_K_M | Στενά |
|
35.1
tok/s
21–56 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
DRIVE A100 PROD NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 28.2 GB | Q6_K | Στενά |
|
35.1
tok/s
21–56 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
GRID A100A NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 28.2 GB | Q6_K | Στενά |
|
33.6
tok/s
20–54 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
GeForce RTX 5090 NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 28.2 GB | Q6_K | Στενά |
|
33.6
tok/s
20–54 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
GeForce RTX 5090 D NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 28.2 GB | Q6_K | Στενά |
|
33.0
tok/s
20–53 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 35.8 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
33.0
tok/s
20–53 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 35.8 GB | Q8_0 | Άνετο |
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
- ZTE
- Τύπος οργανισμού
- Industry
- Χώρα
- China
- Δημοσιευμένο
- 12 May 2025
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Mathematics, Language
- Εργασία
- Code generation, Mathematical reasoning, Language modeling/generation, Question answering
- Βασικό μοντέλο
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
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
- 32.8B
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- tokens
- Εποχές
- 10
800 training data
Η εκπαίδευση run
Τι απαιτήθηκε φυσικά για την εκπαίδευση: ποιες κάρτες, πόσες, για πόσο καιρό, και τι αυτό απαιτούσε από το ρεύμα.
- Υλικό εκπαίδευσης
- NVIDIA H800 SXM5
- χρησιμοποιούμενα τσιπ
- 8
- Κατανάλωση ενέργειας
- 11.0 kW
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 (unrestricted)
- Κωδικός εκπαίδευσης
- Unreleased
- Αγκαλιάζοντας το Πρόσωπο
- ZTE-AIM
Apache 2.0 https://huggingface.co/ZTE-AIM/NTele-R1-32B-V1
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
- Achieving Superior Performance over Qwen3-32B and QwQ-32B Using Only 800 Strategically Curated Samples
- Τελευταία ενημέρωση
- 28 November 2025
Οι ακραίοι
Οι δέκα ταχύτερες GPUs που τρέχουν NTele-R1-32B-V1
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 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 103 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 103 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 82.5 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 82.5 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 66.0 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 63.1 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 63.1 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 60.4 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 53.6 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 53.6 tok/s
Οι μικρότερες GPUs που ακόμη λειτουργούν NTele-R1-32B-V1
Η φθηνότερη διαδρομή, κατά χωρητικότητα μνήμης. Μια σφιχτή εφαρμογή τρέχει το μοντέλο αλλά δεν αφήνει τίποτα επιπλέον για μια μεγαλύτερη συνομιλία..
- 01 RTX 4000 Ada Generation 20 GB · Χρειάζεται 16.7 GB · Q3_K_M · Στενά 12.5 tok/s
- 02 RTX 4000 SFF Ada Generation 20 GB · Χρειάζεται 16.7 GB · Q3_K_M · Στενά 9.8 tok/s
- 03 Radeon RX 7900 XT 20 GB · Χρειάζεται 16.7 GB · Q3_K_M · Στενά 21.7 tok/s
- 04 A10M 20 GB · Χρειάζεται 16.7 GB · Q3_K_M · Στενά 17.4 tok/s
- 05 GeForce RTX 3080 Ti 20 GB 20 GB · Χρειάζεται 16.7 GB · Q3_K_M · Στενά 26.5 tok/s
- 06 RTX A4500 20 GB · Χρειάζεται 16.7 GB · Q3_K_M · Στενά 22.3 tok/s
- 07 Arc Pro B60 24 GB · Χρειάζεται 20.5 GB · Q4_K_M · Στενά 8.8 tok/s
- 08 GeForce RTX 5090 D V2 24 GB · Χρειάζεται 20.5 GB · Q4_K_M · Στενά 40.0 tok/s
- 09 RTX PRO 4000 Blackwell SFF 24 GB · Χρειάζεται 20.5 GB · Q4_K_M · Στενά 12.9 tok/s
- 10 GeForce RTX 5090 Mobile 24 GB · Χρειάζεται 20.5 GB · Q4_K_M · Στενά 26.7 tok/s
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Απαιτήσεις υλικού στην πράξη
Ελάχιστη κάρτα
RTX A4500
Μνήμη που απαιτείται
16.7 GB
Ταχύτερος
103 tok/s
NTele-R1-32B-V1 φτάνει σε αριθμό παραμέτρων του 32.8B. Αυτό προσγειώνεται στο εύρος που μπορεί να χειριστεί μια σοβαρή επιτραπέζια κάρτα μόλις τα βάρη συμπιεστούν. Ο αριθμός των καρτών που παρακολουθούμε που μπορούν να το εκτελέσουν: 132.
Το σημείο εισόδου είναι RTX A4500, με χωρητικότητα μνήμης 20 GB, τρέχοντας το σε μια συμπίεση του Q3_K_M και παράγοντας περίπου 22.3 tokens ανά δευτερόλεπτο
Ο ταχύτερος υπολογισμός που κάνουμε γι 'αυτό είναι B200, γεννά προσεγγιστικά 103 tokens ανά δευτερόλεπτο με βάση τη μνήμη bandwidth ενός 8,000 GB/s.
Τι είναι αυτό το μοντέλο
NTele-R1-32B-V1 δημοσιεύθηκε από ZTE, στην χώρα καταγεγραμμένη ως China, κατά τη διάρκεια May 2025. Προέρχεται από έναν οργανισμό που κατατάσσεται ως industry.
Λειτουργεί στον τομέα της Mathematics, Language, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του code generation, Mathematical reasoning, Language modeling/generation, Question answering.
Αντί να εκπαιδευτεί από την αρχή, προέρχεται από DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B. Οι περισσότεροι μοντέλα σε αυτή την κλίμακα προσαρμόζονται από μια υπάρχουσα βάση παρά κατασκευάζονται από το μηδέν.
Τα ανοιχτά βάρη είναι αυτά που τοποθετούν αυτή τη σελίδα στον υπολογιστή αντί να είναι μόνο στον κατάλογο: είναι ένα μοντέλο που μπορείς να κρατήσεις πραγματικά. Στο Hugging Face δημοσιεύεται υπό την οργάνωση ZTE-AIM.
Τι αποφασίζει την ταχύτητα
Σε κάθε κάρτα που μπορεί να το εκτελέσει, το μέσο της γκάμας βρίσκεται σε 20.1 δεκάδες ανά δευτερόλεπτο 101 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.
Χωρίς τη διάταξη προσοχής σε αρχείο, η στήλη μνήμης είναι μια προσέγγιση. Είναι αρκετά κοντά για να επιλέξετε υλικό, και λιγότερο αξιόπιστη σε μεγάλο context.
Βήμα προς βήμα
Πώς να επιλέξετε μια GPU για NTele-R1-32B-V1
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
Αρχίστε από τη στήλη μνήμης
Κάθε κάρτα εδώ έχει ελεγχθεί σε σχέση με NTele-R1-32B-V1, χρειάζεστε γύρω 16.7 GB σε συμπίεση ενός Q3_K_M. Η Χωρητικότητα είναι η πύλη — μια κάρτα είτε την κρατά είτε δεν την κρατά.
-
02
Ρύθμισε το context length που θα εργαστείς.
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 NTele-R1-32B-V1.
-
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 Q3_K_M 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
Ταξινόμηση κατά ταχύτητα
Η ταχύτητα παραγγελίας είναι στην ουσία μια παραγγελία με βάση το εύρος ζώνης μνήμης, για NTele-R1-32B-V1. 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 103 τοκ/σ.
-
05
Ελέγξτε την απόφαση κατάλληλης εφαρμογής πριν από την αγορά
Το "Tight" σημαίνει ότι φορτώνει και λειτουργεί χωρίς περιθώριο να αυξηθεί το context αργότερα, στην περίπτωση του NTele-R1-32B-V1. 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
Έλεγξε την κάρτα από την άλλη πλευρά
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 NTele-R1-32B-V1.
Απαντήσεις
NTele-R1-32B-V1 — κοινές ερωτήσεις
NTele-R1-32B-V1— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από ZTE, βασισμένο σε China, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.
NTele-R1-32B-V1— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε May 2025.
NTele-R1-32B-V1— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Mathematics, Language, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του code generation, Mathematical reasoning, Language modeling/generation, Question answering. Αυτές είναι οι περιοχές γύρω από τις οποίες σχεδιάστηκε; Περιγράφουν την πρόθεση παρά ένα αυστηρό όριο.
NTele-R1-32B-V1— πού μπορώ να το κατεβάσω;
Τα βάρη του είναι δημοσιευμένα στο Hugging Face, υπό την οργάνωση ZTE-AIM. Δεν φιλοξενούμε αρχεία μοντέλων — αυτός ο ιστότοπος υπολογίζει ποιο υλικό απαιτείται για να τα εκτελέσετε.
NTele-R1-32B-V1— 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 6.1 GB Κάθε αριθμός εδώ υποθέτει ότι ολόκληρο το μοντέλο είναι εγκατεστημένο στην κάρτα.
NTele-R1-32B-V1— 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: 132. Έτσι, μια δεύτερη κάρτα σπάνια είναι η απάντηση εδώ.
NTele-R1-32B-V1— γιατί διαφέρει η ποσοτικοποίηση μεταξύ των καρτών;
Κάθε κάρτα εμφανίζεται τρέχοντας την λιγότερο συμπιεσμένη έκδοση που μπορεί να κρατήσει. Ο αριθμός των διακριτών επιπέδων συμπίεσης στις κάρτες που ταιριάζουν σε αυτήν: 5. Οι μεγαλύτερες κάρτες παίρνουν την πιο ακριβή έκδοση, και η ποιότητα του δαπέδου πάνω από τις βελονίτσες συγκρατεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.
NTele-R1-32B-V1— πόσο ακριβείς είναι αυτές οι εκτιμήσεις ταχύτητας;
Κάθε νούμερο προκύπτει από το εύρος ζώνης μνήμης και το μέγεθος του μοντέλου, χωρίς να έχουν αξιολογηθεί, γι' αυτό και κάθε ένα δημοσιεύεται ως εύρος αντί για έναν μόνο αριθμό. Ένα παράδειγμα: 62–165 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.
NTele-R1-32B-V1— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;
Η μικρότερη κάρτα στον κατάλογό μας που το κρατάει είναι RTX A4500, με χωρητικότητα μνήμης 20 GB. Τρέχει το μοντέλο σε συμπίεση της Q3_K_M χρησιμοποιώντας περίπου 16.7 GB, και παράγει περίπου 22.3 δεκάρια ανά δευτερόλεπτο. Ο αριθμός των καρτών που είναι ικανές να το εκτελέσουν συνολικά: 132.
NTele-R1-32B-V1— πώς γρήγορα είναι σε μια GPU;
Εξαρτάται από την ΚΑΡΤΑ. Ο πιο γρήγορος υπολογισμός που κάνουμε είναι B200, γύρω από 103 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: 101.
NTele-R1-32B-V1— πόσο VRAM χρειάζεται;
Χρειάζεται περίπου 16.7 GB σε συμπίεση Q3_K_M, 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.
NTele-R1-32B-V1— μπορώ να το τρέξω σε μια GPU holding 24 GB?
Ναι. Η GPU GeForce RTX 5090 D V2, κρατώντας 24 ΓΒ, το τρέχει με συμπίεση από Q4_K_M, χρησιμοποιώντας περίπου 20.5 GB και παράγοντας περίπου 40.0 οι τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι σφιχτή.
NTele-R1-32B-V1— 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.
NTele-R1-32B-V1— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 32.8B. 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.
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.