Ling-lite-1.5 ("Bailing") Υπολογιστής TPS

Ανοιχτά βάρη Ant Group 16.8B παράμετροι March 2025

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

306 κάρτες που μπορούν να το τρέξουν

818 κάρτες που κρατάμε προδιαγραφές για

Η μικρότερη κάρτα που χωράει

P102-101

10 GB · Q3_K_M · 18.5 tok/s

Ταχύτερη κάρτα

B200

202 tok/s · 180 GB

Ποιες GPU μπορούν να τρέξουν Ling-lite-1.5 ("Bailing")?

Ορίστε τις εισόδους, διαβάστε την απάντηση

Μήκος συμφραζομένων μουσικά κομμάτια

Μια μεγαλύτερη συζήτηση χρειάζεται περισσότερη μνήμη, γεγονός που μπορεί να απομακρύνει αυτό το μοντέλο από μικρότερες κάρτες..

Ελάχιστη ποιότητα

Κρύβει κάρτες που θα χωρούσαν μόνο το μοντέλο συμπιέζοντας το κάτω από αυτό το σημείο.

Αναζήτηση καρτών

Μνήμη κάρτας

Επίσης δείξτε κάρτες που δεν μπορούν να το τρέξουν

306 οι κάρτες ταιριάζουν

Υπολογισμός

					Χρειάζεται	Ποσοτικοποίηση	Καλά
202 tok/s 121–323 · χαμηλή εμπιστοσύνη	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	18.7 GB	Q8_0	Άνετο
202 tok/s 121–323 · χαμηλή εμπιστοσύνη	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	18.7 GB	Q8_0	Άνετο
161 tok/s 97–258 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	18.7 GB	Q8_0	Άνετο
161 tok/s 97–258 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	18.7 GB	Q8_0	Άνετο
129 tok/s 77–206 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	18.7 GB	Q8_0	Άνετο
123 tok/s 74–197 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	18.7 GB	Q8_0	Άνετο
123 tok/s 74–197 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	18.7 GB	Q8_0	Άνετο
118 tok/s 71–189 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	18.7 GB	Q8_0	Άνετο
106 tok/s 64–170 · χαμηλή εμπιστοσύνη	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.9 GB	Q3_K_M	Στενά
105 tok/s 63–168 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	18.7 GB	Q8_0	Άνετο
105 tok/s 63–168 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	18.7 GB	Q8_0	Άνετο
105 tok/s 63–168 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	18.7 GB	Q8_0	Άνετο
99.3 tok/s 60–159 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	18.7 GB	Q8_0	Άνετο
84.7 tok/s 51–136 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	18.7 GB	Q8_0	Άνετο
84.7 tok/s 51–136 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	18.7 GB	Q8_0	Άνετο
84.7 tok/s 51–136 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	18.7 GB	Q8_0	Άνετο
84.7 tok/s 51–136 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	18.7 GB	Q8_0	Άνετο
84.7 tok/s 51–136 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	18.7 GB	Q8_0	Άνετο
64.5 tok/s 39–103 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	18.7 GB	Q8_0	Άνετο
64.5 tok/s 39–103 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	18.7 GB	Q8_0	Άνετο
56.5 tok/s 34–90 · χαμηλή εμπιστοσύνη	GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA	12 GB	912 GB/s	Jan 2022	9.9 GB	IQ4_XS	Στενά
56.5 tok/s 34–90 · χαμηλή εμπιστοσύνη	GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA	12 GB	912 GB/s	May 2021	9.9 GB	IQ4_XS	Στενά
53.8 tok/s 32–86 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	18.7 GB	Q8_0	Άνετο
52.6 tok/s 32–84 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	18.7 GB	Q8_0	Άνετο
51.7 tok/s 31–83 · χαμηλή εμπιστοσύνη	CMP 90HX NVIDIA	10 GB	760 GB/s	Jul 2021	8.9 GB	Q3_K_M	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: Ant Group
Τύπος οργανισμού: Industry
Χώρα: China
Δημοσιευμένο: 10 March 2025
Συγγραφείς: Ling Team, Binwei Zeng, Chao Huang, Chao Zhang, Changxin Tian, Cong Chen, Dingnan Jin, Feng Yu, Feng Zhu, Feng Yuan, Fakang Wang, Gangshan Wang, Guangyao Zhai, Haitao Zhang, Huizhong Li, Jun Zhou, Jia Liu, Junpeng Fang, Junjie Ou, Jun Hu, Ji Luo, Ji Zhang, Jian Liu, Jian Sha, Jianxue Qian, Jiewei Wu, Junping Zhao, Jianguo Li, Jubao Feng, Jingchao Di, Junming Xu, Jinghua Yao, Kuan Xu, Kewei Du, Lon…

Τι κάνει

Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.

τομέας: Language
Εργασία: Language modeling/generation, Question answering, Code generation

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: 16.8B
Δεδομένα εκπαίδευσης: 9,000,000,000,000 tokens

Εκπαίδευση υπολογιστών

Η αριθμητική που πραγματοποιήθηκε για την εκπαίδευση του μοντέλου, μετρημένη σε πράξεις κινητής υποδιαστολής. Είναι ένα μέτρο του κόστους της προπόνησης, όχι της ταχύτητας με την οποία το ολοκληρωμένο μοντέλο σας απαντά.

Εκπαίδευση υπολογιστών: 1.5 × 10²³ FLOP
Πώς ιδρύθηκε: Operation counting

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: inclusionAI

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: Every FLOP Counts: Scaling a 300B Mixture-of-Experts LING LLM without Premium GPUs
Τελευταία ενημέρωση: 11 February 2026

Οι ακραίοι

Οι δέκα ταχύτερες GPUs που τρέχουν Ling-lite-1.5 ("Bailing")

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..

Οι μικρότερες GPUs που ακόμη λειτουργούν Ling-lite-1.5 ("Bailing")

Η φθηνότερη διαδρομή, κατά χωρητικότητα μνήμης. Μια σφιχτή εφαρμογή τρέχει το μοντέλο αλλά δεν αφήνει τίποτα επιπλέον για μια μεγαλύτερη συνομιλία..

Τι σημαίνουν οι αριθμοί

Απαιτήσεις υλικού στην πράξη

Ελάχιστη κάρτα

P102-101

Μνήμη που απαιτείται

8.9 GB

Ταχύτερος

202 tok/s

Ling-lite-1.5 ("Bailing") φτάνει σε αριθμό παραμέτρων του 16.8B. Αυτό είναι αρκετά μικρό ώστε το υλικό σπάνια να είναι το εμπόδιο, συμπεριλαμβανομένων καρτών αρκετών ετών. Ο αριθμός των καρτών που παρακολουθούμε που μπορούν να το τρέξουν: 306.

Το σημείο εισόδου είναι P102-101, με χωρητικότητα μνήμης 10 GB, τρέχοντας το σε μια συμπίεση του Q3_K_M και παράγοντας περίπου 18.5 tokens ανά δευτερόλεπτο

Η ταχύτερη έκβαση προέρχεται από B200, γεννά προσεγγιστικά 202 tokens ανά δευτερόλεπτο με βάση τη μνήμη bandwidth ενός 8,000 GB/s.

Τι είναι αυτό το μοντέλο

Ling-lite-1.5 ("Bailing") δημοσιεύθηκε από Ant Group, στην χώρα καταγεγραμμένη ως China, κατά τη διάρκεια March 2025. Η κατηγορία στην οποία υπάγεται ο εκδότης είναι industry.

Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του language modeling/generation, Question answering, Code generation.

Οι δημοσιευμένοι σταθμισμένοι παράμετροι σημαίνουν ότι το μοντέλο εκτελείται στον υπολογιστή σας αντί για κάποιου άλλου, το οποίο είναι αυτό που καθιστά την ερώτηση για το υλικό παρακάτω απαντήσιμη σε κάθε περίπτωση. Στο Hugging Face δημοσιεύεται υπό την οργάνωση inclusionAI.

Τι αποφασίζει την ταχύτητα

Η διάμεση τιμή είναι γύρω από 20.8 δεδομένα ανά δευτερόλεπτο 268 τους

Κάθε βάρος συμμετέχει σε κάθε τόκεν εδώ, έτσι το εύρος ζώνης είναι ολόκληρη η ιστορία: η κατάταξη παρακάτω είναι ουσιαστικά μια κατάταξη της ροής μνήμης.

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.

Τι χρειάστηκε για την κατασκευή του

Η παραγωγή του απαιτούσε αριθμητική που ανήλθε περίπου 1.5 × 10²³ FLOP. Αυτή η τιμή μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν έχει σχέση με το πόσο γρήγορα απαντά.

Εκπαιδεύτηκε σε ένα σώμα περίπου 9,000,000,000,000 κωδικοί κειμένου

Βήμα προς βήμα

Πώς να επιλέξετε μια GPU για Ling-lite-1.5 ("Bailing")

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

Έλεγξε τι χρειάζεται πριν από οτιδήποτε άλλο

Ο πίνακας παραθέτει κάθε κάρτα που μπορεί να κρατήσει Ling-lite-1.5 ("Bailing"), χρειάζεστε γύρω 8.9 GB σε συμπίεση ενός Q3_K_M. Η Χωρητικότητα είναι η πύλη — μια κάρτα είτε την κρατά είτε δεν την κρατά.
02

Αποφασίστε πόσο πολύ διαρκούν οι συνομιλίες σας

Ρυθμίστε το πλαίσιο σε αυτό που θα χρησιμοποιήσετε πραγματικά. Η μνήμη αυξάνεται με την συνομιλία, και είναι ο συνηθισμένος λόγος που μια κάρτα που φαινόταν εντάξει σταματά να ταιριάζει. Ling-lite-1.5 ("Bailing").
03

Αποφασίστε πόση συμπίεση θα αποδεχθείτε

Η στήλη ποσοτικοποίησης διαφέρει ανά κάρτα, διότι μια μεγαλύτερη κάρτα κρατά μια πιο ακριβή αντιγραφή., 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 κατάταξη κατά τους αριθμούς ανά δευτερόλεπτο ακολουθεί την εύρος μνήμης αντί για τον αριθμό πυρήνων, για Ling-lite-1.5 ("Bailing"). 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 202 τοκ/σ.
05

Διαβάστε την τελευταίο στήλη εφαρμογής

Το "Tight" σημαίνει ότι φορτώνει και λειτουργεί χωρίς περιθώριο να αυξηθεί το context αργότερα, στην περίπτωση του Ling-lite-1.5 ("Bailing"). 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

Κάθε σελίδα κάρτας επαναλαμβάνει αυτή τη διαδικασία για κάθε μοντέλο που διαθέτουμε, απαντώντας σε το τι άλλο είναι καλό για το υλικό πέρα από Ling-lite-1.5 ("Bailing").

Απαντήσεις

Ling-lite-1.5 ("Bailing") — κοινές ερωτήσεις

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— 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.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— πόσες παραμέτρους έχει;

Έχει αριθμό παραμέτρων 16.8B. 16.8 billion parameters with 2.75 billion activated parameters. 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.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— ποιος το δημιούργησε;

Δημοσιεύθηκε από Ant Group, βασισμένο σε China, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύθηκε σε March 2025.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— για τί χρησιμοποιείται;

Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του language modeling/generation, Question answering, Code generation. Αυτές είναι οι περιοχές γύρω από τις οποίες σχεδιάστηκε; Περιγράφουν την πρόθεση παρά ένα αυστηρό όριο.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— πού μπορώ να το κατεβάσω;

Τα βάρη του είναι δημοσιευμένα στο Hugging Face, υπό την οργάνωση inclusionAI. Δεν φιλοξενούμε αρχεία μοντέλων — αυτός ο ιστότοπος υπολογίζει ποιο υλικό απαιτείται για να τα εκτελέσετε.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— πόσο υπολογιστική ισχύς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευσή του;

Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 1.5 × 10²³ FLOP. Αυτό μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν λέει τίποτα για το πόσο γρήγορα απαντά μόλις εκπαιδευτεί — η ταχύτητα συμπερασμάτων προέρχεται από τον δίαυλο μνήμης, όχι από τον προϋπολογισμό εκπαίδευσης.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— μπορώ να το τρέξω αν δεν χωράει στην GPU μου;

Μερικώς. Οι στρώσεις που δεν χωρούν βρίσκονται στη μνήμη του συστήματος και λειτουργούν με κλάσμα της ταχύτητας, οπότε ένα μοντέλο που είναι κυρίως εκφορτωμένο σπάνια αξίζει να χρησιμοποιηθεί. Η πλησιέστερη αποτυχία που υπολογίζουμε υπολείπεται κατά 3.7 GB Κάθε αριθμός εδώ υποθέτει ότι ολόκληρο το μοντέλο είναι εγκατεστημένο στην κάρτα.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— θα τρέξουν δύο GPU πιο γρήγορα;

Δύο κάρτες αγοράζουν μνήμη rather than ταχύτητα, η οποία έχει σημασία μόνο αν μία κάρτα δεν μπορεί να το κρατήσει. Ο αριθμός που μπορεί: 306. Έτσι, μια δεύτερη κάρτα σπάνια είναι η απάντηση εδώ.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— 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.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— 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: 121–323 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.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;

Η μικρότερη κάρτα στον κατάλογό μας που το κρατάει είναι P102-101, με χωρητικότητα μνήμης 10 GB. Τρέχει το μοντέλο σε συμπίεση της Q3_K_M χρησιμοποιώντας περίπου 8.9 GB, και παράγει περίπου 18.5 δεκάρια ανά δευτερόλεπτο. Ο αριθμός των καρτών που είναι ικανές να το εκτελέσουν συνολικά: 306.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— πώς γρήγορα είναι σε μια GPU;

Εξαρτάται από την ΚΑΡΤΑ. Ο πιο γρήγορος υπολογισμός που κάνουμε είναι B200, γύρω από 202 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: 268.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— πόσο VRAM χρειάζεται;

Χρειάζεται περίπου 8.9 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.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— μπορώ να το τρέξω σε μια GPU holding 12 GB?

Ναι. Η GPU GeForce RTX 3080 Ti, κρατώντας 12 ΓΒ, το τρέχει με συμπίεση από IQ4_XS, χρησιμοποιώντας περίπου 9.9 GB και παράγοντας περίπου 56.5 οι τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι σφιχτή.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— μπορώ να το τρέξω σε μια GPU holding 16 GB?

Ναι. Η GPU Tesla V100 SXM2 16 GB, κρατώντας 16 ΓΒ, το τρέχει με συμπίεση από Q5_K_M, χρησιμοποιώντας περίπου 12.8 GB και παράγοντας περίπου 50.9 οι τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι σφιχτή.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— 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 Q8_0, χρησιμοποιώντας περίπου 18.7 GB και παράγοντας περίπου 33.8 οι τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι σφιχτή.

Πηγή

Αρχική δημοσίευση

Η καταγραφή ενημερώθηκε τελευταία φορά 11 February 2026

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.

Όλα τα μοντέλα AI