R1 1776 υπολογιστής TPS
Κάθε κάρτα παρακάτω αξιολογείται με βάση αυτό το μοντέλο στο μήκος συμφραζομένων και την ελάχιστη ποιότητα που επιλέγετε. Η ταχύτητα είναι μια εκτίμηση για ένα μόνο αίτημα, υπολογιζόμενη από το εύρος ζώνης μνήμης της κάρτας και το μέγεθος του μοντέλου μόλις συμπιεστεί..
Υπολογίστηκε για αυτό το μοντέλο
818 χάρτες για τους οποίους διαθέτουμε προδιαγραφές
Ποιες GPUs μπορούν να τρέξουν R1 1776?
Ορίστε τις εισόδους, διαβάστε την απάντηση
Μια μεγαλύτερη συνομιλία απαιτεί περισσότερη μνήμη, η οποία μπορεί να αναγκάσει αυτό το μοντέλο να ξεπεράσει τις δυνατότητες μικρότερων καρτών.
Κρύβει τις κάρτες που θα ταιριάζουν μόνο στο μοντέλο, συμπιέζοντάς το κάτω από αυτό το σημείο.
0 ταυτότητα καρτών
Υπολογισμός| Ανάγκες | Ποσοτικοποίηση | Κατάλληλο | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
Δεν υπάρχει κάρτα στον κατάλογό μας που να μπορεί να τρέξει αυτό το μοντέλο με αυτές τις ρυθμίσεις. |
|||||||
Οι ταχύτητες είναι εκτιμήσεις για ένα μόνο αίτημα — μία συνομιλία κάθε φορά — που υπολογίζονται από το εύρος ζώνης μνήμης, το μέγεθος του μοντέλου και την ποσοτικοποίηση. Ο πραγματικός ρυθμός επεξεργασίας διαφέρει με το χρόνο εκτέλεσης της inference και την έκδοσή του. Τα στοιχεία που δημοσιεύονται από τους κατασκευαστές υλικού μετρούν πολλαπλά ταυτόχρονα αιτήματα και είναι πολύ υψηλότερα.
Σε εγγραφή
Πλήρης προδιαγραφή
Όλα τα δεδομένα σχετικά με αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα περιγράφουν πώς εκπαιδεύτηκε παρά πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την αξιολόγηση του πόσο δουλειά απαιτήθηκε και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα.
Προέλευση
Ποιος δημιούργησε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε;
- Οργάνωση
- Perplexity
- Τύπος οργάνωσης
- Industry
- Χώρα
- United States of America
- Δημοσιευμένο
- 18 February 2025
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες κατασκευάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να περιέχει αρκετές από κάθε μία.
- Τομέας
- Language
- Εντολή
- Language modeling/generation, Question answering, Chat
- Βασικό μοντέλο
- DeepSeek-R1
Μέγεθος
Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα εκπαιδεύτηκε. Οι παράμετροι είναι το νούμερο που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.
- Παραμέτροι
- 671B
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- tokens
671B params
40k multilingual prompts assuming ~1000 tokens per prompt -> 40M tokens
Υπολογιστική εκπαίδευση
Η αριθμητική που εκτελείται για την εκπαίδευση του μοντέλου, μετρημένη σε αριθμητικές πράξεις κινητής υποδιαστολής. Είναι ένα μέτρο του κόστους της εκπαίδευσης, όχι πόσο γρήγορα απαντά το ολοκληρωμένο μοντέλο.
- Πώς ιδρύθηκε
- Operation counting
- Καλή ρύθμιση υπολογισμού
- 8.9 × 10¹⁸ FLOP
Deepseek R1 has 37B active parameters fine-tuning dataset is speculatively estimated to be 40M tokens (see dataset size notes) 6 FLOP / token / parameter * 37 * 10^9 paramters * 40*10^6 tokens = 8.88e+18 FLOP
Διαθεσιμότητα
Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το εκτελέσετε στον δικό σας εξοπλισμό, κάτι που αποφασίζει αν κάποια από τα στοιχεία της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα εφαρμόζονται.
- Βάρη
- Open — downloadable
- Πρόσβαση μοντέλου
- Open weights (unrestricted)
- Κώδικας εκπαίδευσης
- Unreleased
- Hugging Face
- perplexity-ai
MIT license https://huggingface.co/perplexity-ai/r1-1776
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες που εφαρμόζει το πηγαίο σύνολο δεδομένων κατά την παρακολούθηση σημαντικών μοντέλων, και πόσο σίγουρο είναι για την είσοδο.
- Καταγραφή εμπιστοσύνης
- Speculative
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία.
- Αναφορά
- Open-sourcing R1 1776
- Τελευταία ενημέρωση
- 28 November 2025
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Απαιτήσεις υλικού στην πράξη
At 671B parameters, R1 1776 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
R1 1776 was published by Perplexity, in United States of America, in February 2025. industry is the category the publisher falls under.
It works in Language, and is recorded as doing language modeling/generation, Question answering, Chat.
It builds on DeepSeek-R1, which is why it shares that model's general shape and size.
Published weights mean the model runs on your machine rather than someone else's, which is what makes the hardware question below answerable at all. It is published under the perplexity-ai organisation on Hugging Face.
Βήμα προς βήμα
Πώς να επιλέξετε μια GPU για R1 1776
Ο παραπάνω πίνακας έχει ήδη αξιολογήσει κάθε κάρτα που διαθέτουμε τις προδιαγραφές της σε αυτό το μοντέλο. Η προσέγγιση της απάντησής σας απαιτεί έξι βήματα..
-
01
Διάβασε πρώτα την εικόνα μνήμης
The table lists every card that can hold R1 1776. That figure, not the card's headline performance, is what decides whether it runs.
-
02
Ορίστε το μήκος του πλαισίου στο οποίο θα εργαστείτε
The conversation occupies memory too, and grows as it goes. Set the slider to the length you expect: at long context R1 1776 can slip off a card that handles short questions easily.
-
03
Επιλέξτε πόσο μακριά θα το συμπιέσετε
Compression is what makes R1 1776 fit smaller cards, at some cost in accuracy. A minimum quality removes the ones that go too far.
-
04
Σύγκρινε TPS, όχι προδιαγραφές.
Sort by speed to see how cards rank for R1 1776. It will not match a gaming ordering — generation is bound by memory bandwidth.
-
05
Κοίτα τον χώρο, όχι μόνο την εφαρμογή
The fit column separates cards that just manage R1 1776 from those with room to spare. Buy for the second if the context might grow.
-
06
Έλεγξε την κάρτα από την άλλη πλευρά
Following a card through to its own page shows every other model it can hold, which is the question that follows once R1 1776 is settled.
Απαντήσεις
R1 1776 — Συχνές ερωτήσεις
Can I run R1 1776 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 R1 1776 is rarely worth using — the nearest miss we calculate is short by 147.5 GB. Every figure here assumes the whole model is on the card.
Would two GPUs run R1 1776 faster?
A second card roughly doubles the memory available but not the generation rate. With 0 cards already able to run R1 1776 alone, the case for pairing is weak.
Why does the quantisation differ between cards for R1 1776?
Because capacity varies, so does how hard R1 1776 has to be squeezed — 1 distinct levels appear in the table above. Set a minimum quality to compare at one.
How accurate are these R1 1776 speed estimates?
Every figure is derived from memory bandwidth and model size, not benchmarked. That is why each is published as a range such as the range beneath each figure rather than a single number.
Is R1 1776 open source?
Its weights are published, so R1 1776 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.
How many parameters does R1 1776 have?
R1 1776 has 671B parameters. 671B params. 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 R1 1776?
R1 1776 was published by Perplexity, based in United States of America, categorised as industry.
When was R1 1776 released?
R1 1776 was published in February 2025.
What is R1 1776 used for?
R1 1776 works in Language, and is recorded as handling language modeling/generation, Question answering, Chat. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
Where can I download R1 1776?
Its weights are published under the perplexity-ai organisation on Hugging Face. We do not host model files — this site calculates what hardware is needed to run them.
Η άλλη κατεύθυνση
Βλέποντάς το από την άλλη πλευρά;
Αυτή η σελίδα ξεκινάει από το μοντέλο. Αν ήδη διαθέτετε μια κάρτα και θέλετε να γνωρίζετε όλα όσα θα τρέξει, Ξεκινήστε από το υλικό αντί..