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

Abre pesos Ant Group 100B 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

43 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

Radeon Instinct MI200

64 GB · IQ4_XS · 13.3 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

33.9 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Ling-flash-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.

43 las tarjetas coinciden

Calculando

					Necesita	Cuantización	Ajustar
33.9 tok/s 20–54 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	107.8 GB	Q8_0	Cómodo
33.9 tok/s 20–54 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	107.8 GB	Q8_0	Cómodo
32.9 tok/s 20–53 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	61.2 GB	Q4_K_M	Ajustado
32.9 tok/s 20–53 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	61.2 GB	Q4_K_M	Ajustado
27.1 tok/s 16–43 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	107.8 GB	Q8_0	Cómodo
27.1 tok/s 16–43 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	107.8 GB	Q8_0	Cómodo
24.3 tok/s 15–39 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	84.5 GB	Q6_K	Ajustado
21.6 tok/s 13–35 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	107.8 GB	Q8_0	Ajustado
21.0 tok/s 13–34 · baja confianza	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	55.4 GB	IQ4_XS	Ajustado
20.7 tok/s 12–33 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	107.8 GB	Q8_0	Ajustado
20.7 tok/s 12–33 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	107.8 GB	Q8_0	Ajustado
20.7 tok/s 12–33 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	84.5 GB	Q6_K	Ajustado
20.7 tok/s 12–33 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	84.5 GB	Q6_K	Ajustado
20.7 tok/s 12–33 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	84.5 GB	Q6_K	Ajustado
20.0 tok/s 12–32 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	61.2 GB	Q4_K_M	Ajustado
20.0 tok/s 12–32 · baja confianza	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	61.2 GB	Q4_K_M	Ajustado
20.0 tok/s 12–32 · baja confianza	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	61.2 GB	Q4_K_M	Ajustado
20.0 tok/s 12–32 · baja confianza	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	61.2 GB	Q4_K_M	Ajustado
20.0 tok/s 12–32 · baja confianza	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	61.2 GB	Q4_K_M	Ajustado
20.0 tok/s 12–32 · baja confianza	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	61.2 GB	Q4_K_M	Ajustado
19.8 tok/s 12–32 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	107.8 GB	Q8_0	Cómodo
19.0 tok/s 11–30 · baja confianza	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	61.2 GB	Q4_K_M	Ajustado
19.0 tok/s 11–30 · baja confianza	A800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Nov 2022	61.2 GB	Q4_K_M	Ajustado
17.6 tok/s 11–28 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	107.8 GB	Q8_0	Ajustado
17.6 tok/s 11–28 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	107.8 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: Ant Group
Tipo de Organización: Industry
País: China
Publicado: 10 September 2025
Autores: Today, Ling-flash-2.0 is officially open-sourced! 🚀 Following the release of the language model Ling-mini-2.0 and the thinking model Ring-mini-2.0, we are now open-sourcing the third MoE LLM under the Ling 2.0 architecture: Ling-flash-2.0, a language model with 100B total parameters and 6.1B activated parameters (4.8B non-embedding). Trained on 20T+ tokens of high-quality data, together with super…

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: 100B
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: 7.3 × 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-flash-base-2.0-20T
Última actualización: 28 November 2025

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan Ling-flash-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-flash-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

Lo que se necesita para ejecutar este modelo

Mínima tarjeta

Radeon Instinct MI200

Memoria necesaria

55.4 GB

Más rápido

33.9 tok/s

Ling-flash-base-2.0-20T llega a un recuento de parámetros de 100B. 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 13.3 tokens por segundo

Gama alta es B200, generando aproximadamente 33.9 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Fondo

Ling-flash-base-2.0-20T fue publicado por Ant Group, en el país registrado como China, durante September 2025. La organización editora está clasificada como industry.

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

Los PESOS están publicados, por lo que se puede descargar y ejecutar en su propio HARDWARE indefinidamente, SIN CONEXIÓN, sin cuenta adjunta. 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 19.0 tokens por segundo. Limpiando los diez tokens por segundo que corresponden aproximadamente a la velocidad de lectura: 36 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

Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 7.3 × 10²³ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.

El conjunto de entrenamiento se ejecutó a aproximadamente 20,000,000,000,000 tokens de texto

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para Ling-flash-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

Comienza desde la columna de memoria

La tabla enumera cada tarjeta capaz de contener Ling-flash-base-2.0-20T, necesitando alrededor 55.4 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.

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-flash-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 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

Ordenar por velocidad

Ordenar por velocidad para ver cómo se clasifican las tarjetas por Ling-flash-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 33.9 tok/s
05

Verifica el veredicto de ajuste antes de comprar

Un ajuste apretado se ejecuta, pero no deja nada de sobra para una conversación más larga, en el caso de Ling-flash-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

Abre la tarjeta que has elegido.

Cada página de tarjeta repite este barrido para cada modelo que tenemos, respondiendo a qué más es bueno el hardware más allá de Ling-flash-base-2.0-20T.

Respuestas

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

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

Tiene un recuento de parámetros de 100B. 100B total parameters and 6.1B activated parameters (4.8B non-embedding). 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-flash-base-2.0-20T— ¿Quién lo creó?

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

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

Se publicó en September 2025.

Ling-flash-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. 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.

Ling-flash-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.

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

El entrenamiento consumió alrededor 7.3 × 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-flash-base-2.0-20T— ¿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 18.0 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

Ling-flash-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: 43. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

Ling-flash-base-2.0-20T— ¿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.

Ling-flash-base-2.0-20T— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?

Cada cifra se deriva del ancho de banda de VRAM y del tamaño del modelo, no está basado en benchmarks, por lo que cada una se publica como un rango en lugar de un solo número. Un ejemplo: 20–54 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-flash-base-2.0-20T— ¿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 55.4 GB, y produce aproximadamente 13.3 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 43.

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

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 33.9 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: 36.

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

Necesita aproximadamente 55.4 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.

Ling-flash-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.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

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