VAETKI Υπολογιστής TPS

Ανοιχτά βάρη NC AI 100B παράμετροι December 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

43 κάρτες που μπορούν να το τρέξουν

818 κάρτες που κρατάμε προδιαγραφές για

Η μικρότερη κάρτα που χωράει

Radeon Instinct MI200

64 GB · Q4_K_M · 69.5 tok/s

Ταχύτερη κάρτα

B200

188 tok/s · 180 GB

Ποιες GPU μπορούν να τρέξουν VAETKI?

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

43 οι κάρτες ταιριάζουν

Υπολογισμός

					Χρειάζεται	Ποσοτικοποίηση	Καλά
188 tok/s 113–301 · χαμηλή εμπιστοσύνη	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	102.3 GB	Q8_0	Άνετο
188 tok/s 113–301 · χαμηλή εμπιστοσύνη	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	102.3 GB	Q8_0	Άνετο
150 tok/s 90–241 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	102.3 GB	Q8_0	Άνετο
150 tok/s 90–241 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	102.3 GB	Q8_0	Άνετο
141 tok/s 85–226 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	67.4 GB	Q5_K_M	Στενά
141 tok/s 85–226 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	67.4 GB	Q5_K_M	Στενά
135 tok/s 81–216 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	79.1 GB	Q6_K	Στενά
120 tok/s 72–192 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	102.3 GB	Q8_0	Στενά
115 tok/s 69–184 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	102.3 GB	Q8_0	Άνετο
115 tok/s 69–184 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	102.3 GB	Q8_0	Άνετο
115 tok/s 69–184 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	79.1 GB	Q6_K	Στενά
115 tok/s 69–184 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	79.1 GB	Q6_K	Στενά
115 tok/s 69–184 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	79.1 GB	Q6_K	Στενά
110 tok/s 66–176 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	102.3 GB	Q8_0	Άνετο
110 tok/s 66–176 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	55.8 GB	Q4_K_M	Στενά
97.7 tok/s 59–156 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	102.3 GB	Q8_0	Στενά
97.7 tok/s 59–156 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	102.3 GB	Q8_0	Άνετο
97.7 tok/s 59–156 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	102.3 GB	Q8_0	Άνετο
85.7 tok/s 51–137 · χαμηλή εμπιστοσύνη	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	67.4 GB	Q5_K_M	Στενά
85.7 tok/s 51–137 · χαμηλή εμπιστοσύνη	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	67.4 GB	Q5_K_M	Στενά
85.7 tok/s 51–137 · χαμηλή εμπιστοσύνη	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	67.4 GB	Q5_K_M	Στενά
85.7 tok/s 51–137 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	67.4 GB	Q5_K_M	Στενά
85.7 tok/s 51–137 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	67.4 GB	Q5_K_M	Στενά
85.7 tok/s 51–137 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	67.4 GB	Q5_K_M	Στενά
81.5 tok/s 49–130 · χαμηλή εμπιστοσύνη	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	67.4 GB	Q5_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: NC AI
Τύπος οργανισμού: Industry
Χώρα: Korea (Republic of)
Δημοσιευμένο: 30 December 2025

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
Αριθμητική μορφή: BF16

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: 100B
Δεδομένα εκπαίδευσης: tokens
Εποχές: 1
Μέγεθος παρτίδας: 8,000

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 H100 80G
χρησιμοποιούμενα τσιπ: 1,016
Χρόνος τοίχου: 3,238 hours (134.9 days)

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)

Πώς ταξινομείται

Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.

Γιατί παρακολουθείται: Training cost
Εγγραφή εμπιστοσύνης: Confident

Πηγές

Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.

Τελευταία ενημέρωση: 3 January 2026

Οι ακραίοι

Οι δέκα ταχύτερες GPUs που τρέχουν VAETKI

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 VAETKI

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

Radeon Instinct MI200

Μνήμη που απαιτείται

55.8 GB

Ταχύτερος

188 tok/s

VAETKI φτάνει σε αριθμό παραμέτρων του 100B. Αυτό το τοποθετεί πάνω από το καταναλωτικό υλικό, στην κατηγορία όπου μια ΚΑΡΤΑ αγοράζεται για αυτόν τον σκοπό αντί να επαναχρησιμοποιηθεί γι' αυτό. Ο αριθμός των ΚΑΡΤΩΝ που παρακολουθούμε που μπορούν να το διατηρήσουν: 43.

Το σημείο εισόδου είναι Radeon Instinct MI200, με χωρητικότητα μνήμης 64 GB, τρέχοντας το σε μια συμπίεση του Q4_K_M και παράγοντας περίπου 69.5 tokens ανά δευτερόλεπτο

Η ταχύτερη έκβαση προέρχεται από B200, γεννά προσεγγιστικά 188 tokens ανά δευτερόλεπτο με βάση τη μνήμη bandwidth ενός 8,000 GB/s.

Υπόβαθρο

VAETKI δημοσιεύθηκε από NC AI, στην χώρα καταγεγραμμένη ως Korea (Republic of), κατά τη διάρκεια December 2025. Ο εκδοτικός οργανισμός κατηγοριοποιείται ως industry.

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

Διαβάζοντας τα νούμερα απόδοσης

Σε κάθε κάρτα που μπορεί να το εκτελέσει, το μέσο της γκάμας βρίσκεται σε 85.7 δεκάδες ανά δευτερόλεπτο 41 τους

Η δαχτυλίτσα μίξης των ειδικών είναι ο λόγος που οι ταχύτητες εδώ φαίνονται υψηλές για τον αριθμό παραμέτρων. Μόνο μια μικρή κλάση διαβάζεται ανά token, αλλά όλο το πράγμα πρέπει να φορτωθεί.

Η εσωτερική του αρχιτεκτονική δεν είναι καταχωρημένη, οπότε η μνήμη προσεγγίζεται από τον αριθμό παραμέτρων και σημειώνεται αναλόγως. Αναμένετε η πραγματική τιμή να διαφέρει, περισσότερο σε μεγάλο πλαίσιο.

Εκπαίδευση και προελεύσεις

Αυτή παρακολουθείται στο υποκείμενο σύνολο δεδομένων για έναν συγκεκριμένο λόγο: training cost.

Βήμα προς βήμα

Πώς να επιλέξετε μια GPU για VAETKI

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

Αρχίστε από αυτό που πραγματικά χρειάζεται, το οποίο είναι η απαίτηση του VAETKI, χρειάζεστε γύρω 55.8 GB σε συμπίεση ενός Q4_K_M. Αυτή η τιμή, όχι η κύρια απόδοση μιας κάρτας, είναι αυτή που αποφασίζει αν θα τρέξει.
02

Αποφασίστε πόσο πολύ διαρκούν οι συνομιλίες σας

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 VAETKI.
03

Αποφασίστε πόση συμπίεση θα αποδεχθείτε

Κάθε κάρτα εκτελεί την λιγότερο συμπιεσμένη έκδοση που μπορεί να κρατήσει, φτάνοντας σε μια συμπίεση του Q4_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

Σύγκριση TPS, όχι προδιαγραφές

Η ταχύτητα παραγγελίας είναι στην ουσία μια παραγγελία με βάση το εύρος ζώνης μνήμης, για VAETKI. 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 188 τοκ/σ.
05

Ελέγξτε την απόφαση κατάλληλης εφαρμογής πριν από την αγορά

Μια σφιχτή εφαρμογή τρέχει, αλλά δεν αφήνει τίποτα ελεύθερο για μια μεγαλύτερη συζήτηση, στην περίπτωση του VAETKI. 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 όνομα κάρτας συνδέεται με τη δική της σελίδα, η οποία εκτελεί την ίδια υπολογιστική διαδικασία σε όλο τον κατάλογο μοντέλων. Μια κάρτα συνήθως αγοράζεται για περισσότερα από ένα μοντέλο, οπότε αξίζει να ρίξετε μια ματιά πριν από την αγορά για VAETKI.

Απαντήσεις

VAETKI — κοινές ερωτήσεις

VAETKI— 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.

VAETKI— πόσες παραμέτρους έχει;

Έχει αριθμό παραμέτρων 100B. Total parameters: 100B (Sparse), Active parameters: 10B per token. It uses a Mixture-of-Experts architecture with 1 shared expert and 128 total experts(top-8 routing). 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.

VAETKI— ποιος το δημιούργησε;

Δημοσιεύθηκε από NC AI, βασισμένο σε Korea (Republic of), μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.

VAETKI— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύθηκε σε December 2025.

VAETKI— για τί χρησιμοποιείται;

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

VAETKI— 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.

VAETKI— 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 12.6 GB Κάθε αριθμός εδώ υποθέτει ότι ολόκληρο το μοντέλο είναι εγκατεστημένο στην κάρτα.

VAETKI— θα τρέξουν δύο GPU πιο γρήγορα;

Η ικανότητα προστίθεται σε κάρτες; η απόδοση δεν προστίθεται. Ο αριθμός των καρτών που το κρατούν ήδη μόνες τους: 43. Έτσι, μια δεύτερη κάρτα σπάνια είναι η απάντηση εδώ.

VAETKI— 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: 4. Οι μεγαλύτερες κάρτες παίρνουν την πιο ακριβή έκδοση, και η ποιότητα του δαπέδου πάνω από τις βελονίτσες συγκρατεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.

VAETKI— 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: 113–301 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.

VAETKI— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;

Η μικρότερη κάρτα στον κατάλογό μας που το κρατάει είναι Radeon Instinct MI200, με χωρητικότητα μνήμης 64 GB. Τρέχει το μοντέλο σε συμπίεση της Q4_K_M χρησιμοποιώντας περίπου 55.8 GB, και παράγει περίπου 69.5 δεκάρια ανά δευτερόλεπτο. Ο αριθμός των καρτών που είναι ικανές να το εκτελέσουν συνολικά: 43.

VAETKI— πώς γρήγορα είναι σε μια GPU;

Εξαρτάται από την ΚΑΡΤΑ. Ο πιο γρήγορος υπολογισμός που κάνουμε είναι B200, γύρω από 188 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: 41.

VAETKI— πόσο VRAM χρειάζεται;

Χρειάζεται περίπου 55.8 GB σε συμπίεση Q4_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.

Πηγή

Αρχική δημοσίευση

Η καταγραφή ενημερώθηκε τελευταία φορά 3 January 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