Ling-mini-base-2.0-20T calculadora TPS

Abre pesos Ant Group 16B parámetros September 2025

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 · Q3_K_M · 19.5 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

212 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Ling-mini-base-2.0-20T?

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
212 tok/s 127–339 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	17.8 GB	Q8_0	Cómodo
212 tok/s 127–339 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	17.8 GB	Q8_0	Cómodo
169 tok/s 101–271 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	17.8 GB	Q8_0	Cómodo
169 tok/s 101–271 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	17.8 GB	Q8_0	Cómodo
135 tok/s 81–216 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	17.8 GB	Q8_0	Cómodo
129 tok/s 78–207 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	17.8 GB	Q8_0	Cómodo
129 tok/s 78–207 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	17.8 GB	Q8_0	Cómodo
124 tok/s 74–198 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	17.8 GB	Q8_0	Cómodo
111 tok/s 67–178 · baja confianza	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.5 GB	Q3_K_M	Ajustado
110 tok/s 66–176 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.8 GB	Q8_0	Cómodo
110 tok/s 66–176 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.8 GB	Q8_0	Cómodo
110 tok/s 66–176 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.8 GB	Q8_0	Cómodo
104 tok/s 63–167 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	17.8 GB	Q8_0	Cómodo
88.9 tok/s 53–142 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.8 GB	Q8_0	Cómodo
88.9 tok/s 53–142 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	17.8 GB	Q8_0	Cómodo
88.9 tok/s 53–142 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.8 GB	Q8_0	Cómodo
88.9 tok/s 53–142 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.8 GB	Q8_0	Cómodo
88.9 tok/s 53–142 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.8 GB	Q8_0	Cómodo
67.7 tok/s 41–108 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	17.8 GB	Q8_0	Cómodo
67.7 tok/s 41–108 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	17.8 GB	Q8_0	Cómodo
56.4 tok/s 34–90 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	17.8 GB	Q8_0	Cómodo
55.8 tok/s 33–89 · baja confianza	GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA	12 GB	912 GB/s	Jan 2022	10.4 GB	Q4_K_M	Ajustado
55.8 tok/s 33–89 · baja confianza	GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA	12 GB	912 GB/s	May 2021	10.4 GB	Q4_K_M	Ajustado
55.2 tok/s 33–88 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	17.8 GB	Q8_0	Cómodo
54.3 tok/s 33–87 · baja confianza	CMP 90HX NVIDIA	10 GB	760 GB/s	Jul 2021	8.5 GB	Q3_K_M	Ajustado

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: Ant Group
Tipo de Organización: Industry
País: China
Publicado: 10 September 2025
Autores: Today, we are excited to announce the open-sourcing of Ling 2.0 — a family of MoE-based large language models that combine SOTA performance with high efficiency. The first released version, Ling-mini-2.0, is compact yet powerful. It has 16B total parameters, but only 1.4B are activated per input token (non-embedding 789M). Trained on more than 20T tokens of high-quality data and enhanced through m…

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, Question answering
Formato numérico: FP8

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: 16B
Datos de entrenamiento: 20,000,000,000,000 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: 1.7 × 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 (unrestricted)
Código de entrenamiento: Unreleased
Hugging Face: inclusionAI

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.

Referencia: Ling-mini-base-2.0-20T
Última actualización: 28 November 2025

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan Ling-mini-base-2.0-20T

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 Ling-mini-base-2.0-20T

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

Requisitos de hardware en la práctica

Mínima tarjeta

P102-101

Memoria necesaria

8.5 GB

Más rápido

212 tok/s

Ling-mini-base-2.0-20T llega a un recuento de parámetros de 16B. 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 punto de entrada es P102-101, con una capacidad de memoria de 10 GB, ejecutándolo a una compresión de Q3_K_M y produciendo alrededor 19.5 tokens por segundo

El resultado más rápido proviene de B200, generando aproximadamente 212 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Fondo

Ling-mini-base-2.0-20T fue publicado por Ant Group, en el país registrado como China, durante September 2025. La categoría en la que se encuentra el editor es industry.

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

Debido a que sus pesos fueron liberados, nada sobre ejecutar el modelo depende de un proveedor que permanezca disponible — es tuyo una vez descargado. En Hugging Face está publicado bajo la organización inclusionAI.

Leyendo las cifras de rendimiento

La mitad de las tarjetas que lo sostienen gestionan más de 19.8 tokens por segundo. Produciendo texto más rápido de lo que la mayoría de las personas lo leen. 259 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.

Sin el diseño de atención en nuestro archivo, la columna de memoria es una aproximación. Es lo suficientemente cercana como para elegir hardware, y menos confiable en contexto largo.

Cómo fue entrenado

Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 1.7 × 10²³ 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 20,000,000,000,000 tokens de texto

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para Ling-mini-base-2.0-20T

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

Verifica lo que necesita antes de cualquier otra cosa.

Empieza desde lo que realmente necesita, que es el requerimiento de Ling-mini-base-2.0-20T, necesitando alrededor 8.5 GB a una compresión de Q3_K_M. 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.

Establece el contexto a lo que realmente usarás. La caché crece con la conversación, y es la razón habitual por la que una card que parecía bien deja de fit. Ling-mini-base-2.0-20T.
03

Decide cuánto compresión aceptarás

La columna de cuantización varía por tarjeta, porque una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa., alcanzando una compresión de Q3_K_M 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.

El ranking por tokens por segundo sigue el ancho de banda de memoria en lugar de los recuentos de núcleos, para Ling-mini-base-2.0-20T. 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 212 tok/s
05

Lee la columna de ajuste al final

Un ajuste apretado se ejecuta, pero no deja nada de sobra para una conversación más larga, en el caso de Ling-mini-base-2.0-20T. 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 Ling-mini-base-2.0-20T.

Respuestas

Ling-mini-base-2.0-20T — preguntas comunes

Ling-mini-base-2.0-20T— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 1.7 × 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.

Ling-mini-base-2.0-20T— ¿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 3.2 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

Ling-mini-base-2.0-20T— ¿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: 306. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

Ling-mini-base-2.0-20T— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa. El número de niveles de compresión utilizados en las tarjetas que la ejecutan: 5. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

Ling-mini-base-2.0-20T— ¿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: 127–339 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.

Ling-mini-base-2.0-20T— ¿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 Q3_K_M usando alrededor 8.5 GB, y produce aproximadamente 19.5 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 306.

Ling-mini-base-2.0-20T— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 212 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: 259.

Ling-mini-base-2.0-20T— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 8.5 GB a una compresión de Q3_K_M, 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.

Ling-mini-base-2.0-20T— ¿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 Q4_K_M, usando alrededor 10.4 GB y generando aproximadamente 55.8 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Ling-mini-base-2.0-20T— ¿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 14.1 GB y generando aproximadamente 43.5 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Ling-mini-base-2.0-20T— ¿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 17.8 GB y generando aproximadamente 35.5 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Ling-mini-base-2.0-20T— ¿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.

Ling-mini-base-2.0-20T— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 16B. It has 16B total parameters, but only 1.4B are activated per input token (non-embedding 789M). 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.

Ling-mini-base-2.0-20T— ¿Quién lo creó?

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

Ling-mini-base-2.0-20T— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en September 2025.

Ling-mini-base-2.0-20T— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Question answering. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.

Ling-mini-base-2.0-20T— ¿Dónde puedo descargarlo?

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

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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