Yuan 2.0 calculadora TPS

Abre pesos Inspur 102.6B parámetros November 2023

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

43 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

Radeon Instinct MI200

64 GB · IQ4_XS · 13.0 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

33.0 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Yuan 2.0?

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.

43 las tarjetas coinciden

Calculando

					Necesita	Cuantización	Ajustar
33.0 tok/s 20–53 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	110.5 GB	Q8_0	Cómodo
33.0 tok/s 20–53 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	110.5 GB	Q8_0	Cómodo
32.0 tok/s 19–51 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	62.8 GB	Q4_K_M	Ajustado
32.0 tok/s 19–51 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	62.8 GB	Q4_K_M	Ajustado
29.1 tok/s 17–46 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	74.7 GB	Q5_K_M	Ajustado
26.4 tok/s 16–42 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	110.5 GB	Q8_0	Cómodo
26.4 tok/s 16–42 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	110.5 GB	Q8_0	Cómodo
24.8 tok/s 15–40 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	74.7 GB	Q5_K_M	Ajustado
24.8 tok/s 15–40 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	74.7 GB	Q5_K_M	Ajustado
24.8 tok/s 15–40 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	74.7 GB	Q5_K_M	Ajustado
21.1 tok/s 13–34 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	110.5 GB	Q8_0	Ajustado
20.5 tok/s 12–33 · baja confianza	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	56.8 GB	IQ4_XS	Ajustado
20.2 tok/s 12–32 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	110.5 GB	Q8_0	Ajustado
20.2 tok/s 12–32 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	110.5 GB	Q8_0	Ajustado
19.4 tok/s 12–31 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	62.8 GB	Q4_K_M	Ajustado
19.4 tok/s 12–31 · baja confianza	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	62.8 GB	Q4_K_M	Ajustado
19.4 tok/s 12–31 · baja confianza	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	62.8 GB	Q4_K_M	Ajustado
19.4 tok/s 12–31 · baja confianza	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	62.8 GB	Q4_K_M	Ajustado
19.4 tok/s 12–31 · baja confianza	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	62.8 GB	Q4_K_M	Ajustado
19.4 tok/s 12–31 · baja confianza	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	62.8 GB	Q4_K_M	Ajustado
19.3 tok/s 12–31 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	110.5 GB	Q8_0	Cómodo
18.5 tok/s 11–30 · baja confianza	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	62.8 GB	Q4_K_M	Ajustado
18.5 tok/s 11–30 · baja confianza	A800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Nov 2022	62.8 GB	Q4_K_M	Ajustado
17.2 tok/s 10–27 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	110.5 GB	Q8_0	Ajustado
17.2 tok/s 10–27 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	110.5 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: Inspur
Tipo de Organización: Industry
País: China
Publicado: 27 November 2023
Autores: Shaohua Wu, Xudong Zhao, Shenling Wang, Jiangang Luo, Lingjun Li, Xi Chen, Bing Zhao, Wei Wang, Tong Yu, Rongguo Zhang, Jiahua Zhang, Chao Wang

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, Translation, 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: 102.6B
Datos de entrenamiento: tokens
Épocas: 1

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: 1.8 × 10²³ 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 (restricted use)
Código de entrenamiento: Open source
Hugging Face: IEITYuan

Cómo está clasificado

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

Probablemente por encima de 10²³ FLOP: Yes
Confianza de registro: Confident

Fuentes

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

Referencia: YUAN 2.0: A Large Language Model with Localized Filtering-based Attention
Última actualización: 28 November 2025

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan Yuan 2.0

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 Yuan 2.0

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 se necesita para ejecutar este modelo

Mínima tarjeta

Radeon Instinct MI200

Memoria necesaria

56.8 GB

Más rápido

33.0 tok/s

Yuan 2.0 llega a un recuento de parámetros de 102.6B. Eso lo coloca por encima del hardware de consumo, en el rango donde se compra una tarjeta para este propósito en lugar de ser reutilizada para ello. El número de tarjetas que seguimos que pueden contenerlo: 43.

La tarjeta más pequeña que lo sostiene es Radeon Instinct MI200, con una capacidad de memoria de 64 GB, ejecutándolo a una compresión de IQ4_XS y produciendo alrededor 13.0 tokens por segundo

Lo más rápido que calculamos para ello es B200, generando aproximadamente 33.0 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Acerca de este modelo

Yuan 2.0 fue publicado por Inspur, en el país registrado como China, durante November 2023. La organización editora está clasificada como industry.

Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Translation, 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 IEITYuan.

Qué tan rápido corre, y por qué

La mitad de las tarjetas que lo sostienen gestionan más de 18.5 tokens por segundo. Limpiando los diez tokens por segundo que corresponden aproximadamente a la velocidad de lectura: 37 de ellos.

Cada peso participa en cada token aquí, por lo que el ancho de banda es la historia completa: el ranking a continuación es efectivamente un ranking de rendimiento 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.

Entrenamiento y procedencia

El entrenamiento consumió alrededor de 1.8 × 10²³ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para Yuan 2.0

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

Lee la cifra de MEMORIA primero

La tabla enumera cada tarjeta capaz de contener Yuan 2.0, necesitando alrededor 56.8 GB a una compresión de IQ4_XS. Ninguna cantidad de potencia de procesamiento compensa una CARD que no puede sostenerla.
02

Decide cuánto duran tus conversaciones.

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 Yuan 2.0.
03

Establecer un umbral de calidad

La columna de cuantización varía por tarjeta, porque una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa., 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

Compara tokens por segundo, no especificaciones

Ordenar por velocidad para ver cómo se clasifican las tarjetas por Yuan 2.0. 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 33.0 tok/s
05

Lee la columna de ajuste al final

La columna de ajuste separa las TARJETAS que apenas lo gestionan de aquellas con espacio de sobra, en el caso de Yuan 2.0. 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

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. Yuan 2.0.

Respuestas

Yuan 2.0 — preguntas comunes

Yuan 2.0— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?

Solo al descargar, lo cual suele ser una falsa economía: la parte mantenida en la memoria del sistema arrastra todo. El fallo más cercano que calculamos se queda corto por 19.6 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

Yuan 2.0— ¿Correrían dos GPUS más rápido?

Una segunda tarjeta duplica aproximadamente la memoria disponible, pero no la tasa de generación. El número ya capaz de ejecutarlo solo: 43. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

Yuan 2.0— ¿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: 4. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

Yuan 2.0— ¿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: 20–53 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.

Yuan 2.0— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es Radeon Instinct MI200, con una capacidad de memoria de 64 GB. Funciona el modelo a una compresión de IQ4_XS usando alrededor 56.8 GB, y produce aproximadamente 13.0 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 43.

Yuan 2.0— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 33.0 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: 37.

Yuan 2.0— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 56.8 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.

Yuan 2.0— ¿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.

Yuan 2.0— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 102.6B. 102.6 billion. 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.

Yuan 2.0— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Inspur, basado en China, una organización categorizada como industry.

Yuan 2.0— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en November 2023. 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.

Yuan 2.0— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Translation, Code generation. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.

Yuan 2.0— ¿Dónde puedo descargarlo?

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

Yuan 2.0— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 1.8 × 10²³ 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.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

La otra dirección

¿Mirándolo desde el otro lado?

Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.

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