Ling-lite-1.5 ("Bailing") calculadora TPS

Abre pesos Ant Group 16.8B parámetros March 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 · 18.5 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

202 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Ling-lite-1.5 ("Bailing")?

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
202 tok/s 121–323 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	18.7 GB	Q8_0	Cómodo
202 tok/s 121–323 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	18.7 GB	Q8_0	Cómodo
161 tok/s 97–258 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	18.7 GB	Q8_0	Cómodo
161 tok/s 97–258 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	18.7 GB	Q8_0	Cómodo
129 tok/s 77–206 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	18.7 GB	Q8_0	Cómodo
123 tok/s 74–197 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	18.7 GB	Q8_0	Cómodo
123 tok/s 74–197 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	18.7 GB	Q8_0	Cómodo
118 tok/s 71–189 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	18.7 GB	Q8_0	Cómodo
106 tok/s 64–170 · baja confianza	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.9 GB	Q3_K_M	Ajustado
105 tok/s 63–168 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	18.7 GB	Q8_0	Cómodo
105 tok/s 63–168 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	18.7 GB	Q8_0	Cómodo
105 tok/s 63–168 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	18.7 GB	Q8_0	Cómodo
99.3 tok/s 60–159 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	18.7 GB	Q8_0	Cómodo
84.7 tok/s 51–136 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	18.7 GB	Q8_0	Cómodo
84.7 tok/s 51–136 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	18.7 GB	Q8_0	Cómodo
84.7 tok/s 51–136 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	18.7 GB	Q8_0	Cómodo
84.7 tok/s 51–136 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	18.7 GB	Q8_0	Cómodo
84.7 tok/s 51–136 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	18.7 GB	Q8_0	Cómodo
64.5 tok/s 39–103 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	18.7 GB	Q8_0	Cómodo
64.5 tok/s 39–103 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	18.7 GB	Q8_0	Cómodo
56.5 tok/s 34–90 · baja confianza	GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA	12 GB	912 GB/s	Jan 2022	9.9 GB	IQ4_XS	Ajustado
56.5 tok/s 34–90 · baja confianza	GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA	12 GB	912 GB/s	May 2021	9.9 GB	IQ4_XS	Ajustado
53.8 tok/s 32–86 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	18.7 GB	Q8_0	Cómodo
52.6 tok/s 32–84 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	18.7 GB	Q8_0	Cómodo
51.7 tok/s 31–83 · baja confianza	CMP 90HX NVIDIA	10 GB	760 GB/s	Jul 2021	8.9 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 March 2025
Autores: Ling Team, Binwei Zeng, Chao Huang, Chao Zhang, Changxin Tian, Cong Chen, Dingnan Jin, Feng Yu, Feng Zhu, Feng Yuan, Fakang Wang, Gangshan Wang, Guangyao Zhai, Haitao Zhang, Huizhong Li, Jun Zhou, Jia Liu, Junpeng Fang, Junjie Ou, Jun Hu, Ji Luo, Ji Zhang, Jian Liu, Jian Sha, Jianxue Qian, Jiewei Wu, Junping Zhao, Jianguo Li, Jubao Feng, Jingchao Di, Junming Xu, Jinghua Yao, Kuan Xu, Kewei Du, Lon…

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, 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: 16.8B
Datos de entrenamiento: 9,000,000,000,000 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: 1.5 × 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: Every FLOP Counts: Scaling a 300B Mixture-of-Experts LING LLM without Premium GPUs
Última actualización: 11 February 2026

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan Ling-lite-1.5 ("Bailing")

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-lite-1.5 ("Bailing")

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

8.9 GB

Más rápido

202 tok/s

Ling-lite-1.5 ("Bailing") llega a un recuento de parámetros de 16.8B. 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 18.5 tokens por segundo

El resultado más rápido proviene de B200, generando aproximadamente 202 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Qué es este modelo

Ling-lite-1.5 ("Bailing") fue publicado por Ant Group, en el país registrado como China, durante March 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, Code generation.

Los pesos publicados significan que el modelo se ejecuta en tu máquina en lugar de en la de alguien más, lo que hace que la pregunta sobre hardware a continuación sea respondible. En Hugging Face está publicado bajo la organización inclusionAI.

Qué decide la velocidad

El resultado mediano es alrededor de 20.8 tokens por segundo. Excediendo velocidad de lectura directamente: 268 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.

Qué se necesitó para construirlo

Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 1.5 × 10²³ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.

Fue entrenado en un corpus de aproximadamente 9,000,000,000,000 tokens de texto

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para Ling-lite-1.5 ("Bailing")

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.

La tabla enumera cada tarjeta capaz de contener Ling-lite-1.5 ("Bailing"), necesitando alrededor 8.9 GB a una compresión de Q3_K_M. La capacidad es la puerta: una tarjeta o la sostiene o no la sostiene.
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-lite-1.5 ("Bailing").
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

Ordenar por velocidad

El ranking por tokens por segundo sigue el ancho de banda de memoria en lugar de los recuentos de núcleos, para Ling-lite-1.5 ("Bailing"). 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 202 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 Ling-lite-1.5 ("Bailing"). 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-lite-1.5 ("Bailing").

Respuestas

Ling-lite-1.5 ("Bailing") — preguntas comunes

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— ¿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-lite-1.5 ("Bailing")— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 16.8B. 16.8 billion parameters with 2.75 billion activated 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.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— ¿Quién lo creó?

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

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en March 2025.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— ¿Para qué se utiliza?

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

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— ¿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-lite-1.5 ("Bailing")— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 1.5 × 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-lite-1.5 ("Bailing")— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?

En parte. Las capas que no se ajustan se encuentran en la memoria del sistema y funcionan a una fracción de la velocidad, por lo que un modelo mayoritariamente descargado rara vez merece la pena utilizar. El fallo más cercano que calculamos se queda corto por 3.7 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— ¿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-lite-1.5 ("Bailing")— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Debido a que la capacidad varía, también varía cuán difícil tiene que ser exprimido. El número de niveles distintos en la tabla de arriba: 5. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— ¿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: 121–323 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-lite-1.5 ("Bailing")— ¿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 8.9 GB, y produce aproximadamente 18.5 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 306.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 202 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.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 8.9 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-lite-1.5 ("Bailing")— ¿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 IQ4_XS, usando alrededor 9.9 GB y generando aproximadamente 56.5 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— ¿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 Q5_K_M, usando alrededor 12.8 GB y generando aproximadamente 50.9 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— ¿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 18.7 GB y generando aproximadamente 33.8 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 11 February 2026

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