Distilled Grandmaster calculadora TPS

Abre pesos DeepMind 270M parámetros February 2024

Cada tarjeta a continuación se evalúa en función de este modelo en la longitud de contexto y calidad mínima que elijas. La velocidad es una estimación para una sola solicitud, calculada a partir del ancho de banda de memoria de la tarjeta y el tamaño del modelo una vez comprimido..

Calculado para este modelo

818 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 137 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

12,549 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Distilled Grandmaster?

Establecer las entradas, leer la respuesta

Longitud del contexto tokens

Una conversación más larga necesita más VRAM, lo que puede expulsar este modelo de tarjetas más pequeñas..

Calidad mínima

Oculta tarjetas que solo se ajustarían al modelo comprimiéndolo por debajo de este punto..

Buscar tarjetas

Memoria de la tarjeta

También muestra tarjetas que no pueden ejecutarlo.

818 las tarjetas coinciden

Calculando

					Necesita	Cuantización	Ajustar
12,549 tok/s 7,529–20,078 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
12,549 tok/s 7,529–20,078 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
10,021 tok/s 6,012–16,033 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
10,021 tok/s 6,012–16,033 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
8,014 tok/s 4,808–12,823 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
7,671 tok/s 4,602–12,273 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
7,671 tok/s 4,602–12,273 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
7,341 tok/s 4,405–11,746 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
6,515 tok/s 3,909–10,424 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
6,515 tok/s 3,909–10,424 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
6,515 tok/s 3,909–10,424 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
6,180 tok/s 3,708–9,889 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
5,271 tok/s 3,162–8,433 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
5,271 tok/s 3,162–8,433 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
5,271 tok/s 3,162–8,433 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
5,271 tok/s 3,162–8,433 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
5,271 tok/s 3,162–8,433 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
4,013 tok/s 2,408–6,421 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
4,013 tok/s 2,408–6,421 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
3,344 tok/s 2,007–5,351 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
3,273 tok/s 1,964–5,237 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
3,200 tok/s 1,920–5,120 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
3,200 tok/s 1,920–5,120 · baja confianza	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
3,200 tok/s 1,920–5,120 · baja confianza	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
3,200 tok/s 1,920–5,120 · baja confianza	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo

Las velocidades son estimaciones para una sola solicitud — una conversación a la vez — calculadas a partir del ancho de banda de memoria, el tamaño del modelo y la cuantificación. El rendimiento real varía con el tiempo de inferencia y su versión. Las cifras publicadas por los proveedores de hardware miden muchas solicitudes simultáneas y son mucho más altas..

En registro

especificación completa

Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..

Origen

Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.

Organización: DeepMind
Tipo de Organización: Industry
País: United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
Publicado: 7 February 2024
Autores: Anian Ruoss, Grégoire Delétang, Sourabh Medapati, Jordi Grau-Moya, Li Kevin Wenliang, Elliot Catt, John Reid, Tim Genewein

Lo que hace

Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.

Dominio: Games
Tarea: Chess
Enfoque: Supervised

Tamaño

Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.

parámetros: 270M
Datos de entrenamiento: 1,194,960,000,000 tokens

Cómputo de entrenamiento

La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.

Cómputo de entrenamiento: 1 × 10²² FLOP
Cómo se estableció: Operation counting

Disponibilidad

Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.

Pesos: Open — downloadable
Acceso al modelo: Open weights (unrestricted)
Código de entrenamiento: Open source

Cómo está clasificado

Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.

Confianza de registro: Confident
Citas: 44

Fuentes

De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.

Referencia: Grandmaster-Level Chess Without Search
Última actualización: 25 May 2026

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan Distilled Grandmaster

Clasificado por tokens estimados por segundo, la tarjeta más nueva primero donde las velocidades están empatadas. Debido a que la generación está limitada por el ancho de banda de memoria, este orden sigue el ancho de banda en lugar de cualquier referencia de juego..

Las GPUs más pequeñas que aún funcionan Distilled Grandmaster

La ruta más barata para entrar, por capacidad de memoria. Un ajuste apretado ejecuta el modelo pero no deja nada de sobra para una conversación más larga..

Qué significan los números

Lo que necesitas para ejecutar esto

Mínima tarjeta

Tesla C1080

Memoria necesaria

1.0 GB

Más rápido

12,549 tok/s

Distilled Grandmaster llega a un recuento de parámetros de 270M. Eso es lo suficientemente pequeño como para que el hardware rara vez sea el obstáculo, incluso en tarjetas de varios años. El número de tarjetas que rastreamos que pueden ejecutarlo: 818.

El hardware mínimo que funciona es Tesla C1080, con una capacidad de memoria de 4 GB, ejecutándolo a una compresión de Q8_0 y produciendo alrededor 137 tokens por segundo

Lo más rápido que calculamos para ello es B200, generando aproximadamente 12,549 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

De dónde vino

Distilled Grandmaster fue publicado por DeepMind, en el país registrado como United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durante February 2024. Sale de una organización categorizada como industry.

Funciona en el dominio de Games, y se registra como realizando la tarea de chess.

Debido a que sus pesos fueron liberados, nada sobre ejecutar el modelo depende de un proveedor que permanezca disponible — es tuyo una vez descargado.

Entendiendo las velocidades

En cada tarjeta que puede ejecutarlo, el medio del rango se sitúa en 352.4 tokens por segundo. Produciendo texto más rápido de lo que la mayoría de las personas lo leen. 818 de ellos.

Siendo denso, lee todo de sí mismo por token, razón por la cual el orden según velocidad a continuación sigue tan de cerca el orden por ancho de banda de memoria.

La memoria aquí se estima a partir del tamaño en lugar de calcularse a partir de la arquitectura, que no se registra para este modelo — los números son indicativos en lugar de exactos.

Entrenamiento y procedencia

El entrenamiento consumió alrededor de 1 × 10²² FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.

El entrenamiento consumió un corpus de alrededor de 1,194,960,000,000 tokens de texto

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para Distilled Grandmaster

La tabla de arriba ya ha evaluado cada tarjeta para la que tenemos especificaciones en contra de este modelo. Llegar a tu respuesta toma seis pasos..

01

Comienza desde la columna de memoria

Empieza desde lo que realmente necesita, que es el requerimiento de Distilled Grandmaster, necesitando alrededor 1.0 GB a una compresión de Q8_0. Esa cifra, no el rendimiento principal de una CARD, es lo que decide si se ejecuta.
02

Establece la longitud de contexto en la que trabajarás.

La conversación ocupa memoria también, y crece a medida que avanza. Ajusta el controlador a la longitud que esperas, porque en un contexto largo una CARD que maneja preguntas cortas fácilmente puede no encajar. Distilled Grandmaster.
03

Decide cuánto compresión aceptarás

La compresión es lo que hace que un modelo quepa en tarjetas más pequeñas, a costa de cierta precisión., alcanzando una compresión de Q8_0 en la tarjeta más pequeña que cabe. Establecer una calidad mínima elimina las tarjetas que solo la manejan apretando más de lo que desearías, y mantiene la comparación en un nivel.
04

Compara tokens por segundo, no especificaciones

Ordenar por velocidad para ver cómo se clasifican las tarjetas por Distilled Grandmaster. No se ajustará a un pedido de gaming, porque la generación está limitada por el ancho de banda de memoria. La tarjeta que encabeza la lista es B200, en 12,549 tok/s
05

Mira el margen, no solo la compatibilidad.

Tight significa que se carga y funciona sin espacio para aumentar el contexto más tarde, en el caso de Distilled Grandmaster. Cómodo significa que puedes aumentar el contexto más adelante. Esa diferencia importa más que unos pocos tokens por segundo, así que compra por cómodo si esperas hacerlo.
06

Mira qué más ejecuta esa tarjeta

Seguir un GPU a su propia página muestra cada otro modelo que puede contener, que es la pregunta que sigue una vez que te has decidido por. Distilled Grandmaster.

Respuestas

Distilled Grandmaster — preguntas comunes

Distilled Grandmaster— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 16 GB?

Sí. La tarjeta Tesla V100 SXM2 16 GB, sosteniendo 16 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 1.0 GB y generando aproximadamente 1,773 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Distilled Grandmaster— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 24 GB?

Sí. La tarjeta GeForce RTX 5090 D V2, sosteniendo 24 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 1.0 GB y generando aproximadamente 2,102 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Distilled Grandmaster— ¿Es de código abierto?

Sus pesos están publicados, por lo que se pueden descargar y ejecutar en su propio hardware. Tenga en cuenta que OPEN WEIGHTS no es lo mismo que OPEN SOURCE en el sentido completo: no dice nada sobre los datos de entrenamiento, el código de entrenamiento o los términos comerciales adjuntos.

Distilled Grandmaster— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 270M. "Our largest model has roughly 270 million parameters.". Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.

Distilled Grandmaster— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por DeepMind, basado en United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, una organización categorizada como industry.

Distilled Grandmaster— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en February 2024. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.

Distilled Grandmaster— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Games, y se registra como manejando la tarea de chess. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.

Distilled Grandmaster— ¿Dónde puedo descargarlo?

Los pesos están publicados, aunque no tenemos un enlace de repositorio para ello. Este sitio calcula los requisitos de hardware en lugar de alojar archivos de modelo.

Distilled Grandmaster— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 1 × 10²² FLOP. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.

Distilled Grandmaster— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?

Se puede dividir entre la tarjeta y la memoria del sistema, pero se genera muy lentamente de esa manera. Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

Distilled Grandmaster— ¿Correrían dos GPUS más rápido?

Dos tarjetas compran memoria en lugar de velocidad, lo cual solo importa si una tarjeta no puede contenerlo. El número que puede: 818. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

Distilled Grandmaster— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Cada tarjeta se muestra ejecutando la copia menos comprimida que puede contener. El número de niveles de compresión distintos entre las tarjetas que lo soportan: 1. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

Distilled Grandmaster— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?

Estas son estimaciones con barras de error reales, y cualquiera de ellas podría razonablemente situarse en cualquier parte de su rango publicado dependiendo del runtime que utilices. El resultado más rápido aquí: 7,529–20,078 tok/s en B200. El mismo modelo y tarjeta varían entre el treinta y el cincuenta por ciento dependiendo del software de inferencia y su versión.

Distilled Grandmaster— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es Tesla C1080, con una capacidad de memoria de 4 GB. Funciona el modelo a una compresión de Q8_0 usando alrededor 1.0 GB, y produce aproximadamente 137 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 818.

Distilled Grandmaster— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 12,549 tokens por segundo; el más lento que aún lo ejecuta consigue considerablemente menos. La velocidad de lectura es de alrededor de diez tokens por segundo, y el número de cards que logran eso: 818.

Distilled Grandmaster— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 1.0 GB a una compresión de Q8_0, cuál es la tarjeta más pequeña que lo ejecuta. Menos compresión necesita más: las cifras en la columna de memoria anterior se recalculan para cada tarjeta, porque cada una sostiene la versión menos comprimida que puede.

Distilled Grandmaster— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 8 GB?

Sí. La tarjeta CMP 170HX 8 GB, sosteniendo 8 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 1.0 GB y generando aproximadamente 2,337 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Distilled Grandmaster— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 12 GB?

Sí. La tarjeta GeForce RTX 3080 Ti, sosteniendo 12 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 1.0 GB y generando aproximadamente 1,431 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 25 May 2026

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