Orion Star (猎户星空大模型) calculadora TPS

Abre pesos Beijing OrionStar Technology Co., Ltd. 14B parámetros January 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

306 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

P102-101

10 GB · IQ4_XS · 20.2 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

242 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Orion Star (猎户星空大模型)?

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.

306 las tarjetas coinciden

Calculando

					Necesita	Cuantización	Ajustar
242 tok/s 145–387 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
242 tok/s 145–387 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
193 tok/s 116–309 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
193 tok/s 116–309 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
155 tok/s 93–247 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
148 tok/s 89–237 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
148 tok/s 89–237 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
142 tok/s 85–227 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
126 tok/s 75–201 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
126 tok/s 75–201 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
126 tok/s 75–201 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
119 tok/s 72–191 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
116 tok/s 70–185 · baja confianza	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.4 GB	IQ4_XS	Ajustado
102 tok/s 61–163 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
102 tok/s 61–163 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
102 tok/s 61–163 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
102 tok/s 61–163 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
102 tok/s 61–163 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
77.4 tok/s 46–124 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
77.4 tok/s 46–124 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
64.5 tok/s 39–103 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
63.1 tok/s 38–101 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
61.7 tok/s 37–99 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
61.7 tok/s 37–99 · baja confianza	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
61.7 tok/s 37–99 · baja confianza	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	15.7 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: Beijing OrionStar Technology Co., Ltd.
Tipo de Organización: Industry
País: China
Publicado: 21 January 2024

Lo que hace

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

Dominio: Language
Tarea: Language modeling/generation, Chat, Text summarization, Code generation

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: 14B
Datos de entrenamiento: tokens

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)
Hugging Face: OrionStarAI

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

Fuentes

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

Última actualización: 11 February 2026

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan Orion Star (猎户星空大模型)

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 Orion Star (猎户星空大模型)

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

P102-101

Memoria necesaria

8.4 GB

Más rápido

242 tok/s

Orion Star (猎户星空大模型) llega a un recuento de parámetros de 14B. 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: 306.

El hardware mínimo que funciona es P102-101, con una capacidad de memoria de 10 GB, ejecutándolo a una compresión de IQ4_XS y produciendo alrededor 20.2 tokens por segundo

Lo más rápido que calculamos para ello es B200, generando aproximadamente 242 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Acerca de este modelo

Orion Star (猎户星空大模型) fue publicado por Beijing OrionStar Technology Co., Ltd., en el país registrado como China, durante January 2024. Sale de una organización categorizada como industry.

Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Chat, Text summarization, Code generation.

El hecho de que los pesos sean abiertos es lo que coloca esta página en la calculadora en lugar de solo en el catálogo: es un modelo que puedes sostener. En Hugging Face está publicado bajo la organización OrionStarAI.

Qué tan rápido corre, y por qué

La mitad de las tarjetas que lo sostienen gestionan más de 20.4 tokens por segundo. Produciendo texto más rápido de lo que la mayoría de las personas lo leen. 268 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.

Su arquitectura interna no está en nuestra base de datos, por lo que la memoria se aproxima a partir del conteo de parámetros y se marca en consecuencia. Se espera que la cifra real difiera, más aún en contextos largos.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para Orion Star (猎户星空大模型)

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 Orion Star (猎户星空大模型), necesitando alrededor 8.4 GB a una compresión de IQ4_XS. La capacidad es la puerta: una tarjeta o la sostiene o no la sostiene.
02

Establece la longitud de contexto en la que trabajarás.

Las conversaciones más largas consumen memoria además de lo que los pesos necesitan. Mueve el control deslizante a tu longitud de trabajo real antes de confiar en cualquier fila para Orion Star (猎户星空大模型).
03

Decide cuánto compresión aceptarás

Cada tarjeta ejecuta la copia menos comprimida que puede contener., alcanzando una compresión de IQ4_XS 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

Clasifica por rendimiento en lugar de la hoja de especificaciones.

Ordenar por velocidad para ver cómo se clasifican las tarjetas por Orion Star (猎户星空大模型). 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 242 tok/s
05

Lee la columna de ajuste al final

Tight significa que se carga y funciona sin espacio para aumentar el contexto más tarde, en el caso de Orion Star (猎户星空大模型). 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

Revisa la tarjeta del otro lado

Cada página de tarjeta repite este barrido para cada modelo que tenemos, respondiendo a qué más es bueno el hardware más allá de Orion Star (猎户星空大模型).

Respuestas

Orion Star (猎户星空大模型) — preguntas comunes

Orion Star (猎户星空大模型)— ¿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 15.7 GB y generando aproximadamente 40.5 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Orion Star (猎户星空大模型)— ¿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.

Orion Star (猎户星空大模型)— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 14B. 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.

Orion Star (猎户星空大模型)— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Beijing OrionStar Technology Co., Ltd., basado en China, una organización categorizada como industry.

Orion Star (猎户星空大模型)— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en January 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.

Orion Star (猎户星空大模型)— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Chat, Text summarization, Code generation. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.

Orion Star (猎户星空大模型)— ¿Dónde puedo descargarlo?

Sus pesos están publicados en Hugging Face, bajo la organización OrionStarAI. No alojamos archivos de modelo — este sitio calcula qué hardware se necesita para ejecutarlos.

Orion Star (猎户星空大模型)— ¿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. El fallo más cercano que calculamos se queda corto por 2.0 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

Orion Star (猎户星空大模型)— ¿Correrían dos GPUS más rápido?

La capacidad se suma entre las tarjetas; el rendimiento no. El número de tarjetas que ya lo tienen por sí solas: 306. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

Orion Star (猎户星空大模型)— ¿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: 5. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

Orion Star (猎户星空大模型)— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?

Se calculan a partir de especificaciones en lugar de ser medidas, y cada una tiene un rango. Un ejemplo: 145–387 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.

Orion Star (猎户星空大模型)— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es P102-101, con una capacidad de memoria de 10 GB. Funciona el modelo a una compresión de IQ4_XS usando alrededor 8.4 GB, y produce aproximadamente 20.2 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 306.

Orion Star (猎户星空大模型)— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 242 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: 268.

Orion Star (猎户星空大模型)— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 8.4 GB a una compresión de IQ4_XS, 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.

Orion Star (猎户星空大模型)— ¿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 Q5_K_M, usando alrededor 10.8 GB y generando aproximadamente 49.3 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Orion Star (猎户星空大模型)— ¿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 Q6_K, usando alrededor 12.4 GB y generando aproximadamente 49.7 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 11 February 2026

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