JIUTIAN-139MoE calculateur TPS

Ouvrir les poids China Mobile 38.8B paramètres June 2024

Chaque carte ci-dessous est évaluée par rapport à ce modèle à la longueur de contexte et à la qualité minimale que vous choisissez. La vitesse est une estimation pour une demande unique, calculée à partir de la bande passante mémoire de la carte et de la taille du modèle une fois compressé..

Calculé pour ce modèle

126 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

Tesla M40 24 GB

24 GB · Q3_K_M · 7.2 tok/s

Carte la plus rapide

B200

87.3 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter JIUTIAN-139MoE?

Définir les entrées, lire la réponse

Longueur de contexte jetons

Une conversation plus longue nécessite plus de mémoire, ce qui peut pousser ce modèle hors des cartes plus petites..

Qualité minimale

Cache des cartes qui ne conviendraient qu'au modèle en le compressant en dessous de ce point..

Recherche de cartes

Mémoire de carte

Montrez aussi les cartes qui ne peuvent pas le faire.

126 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
87.3 tok/s 52–140 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	42.2 GB	Q8_0	Confortable
87.3 tok/s 52–140 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	42.2 GB	Q8_0	Confortable
69.7 tok/s 42–112 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	42.2 GB	Q8_0	Confortable
69.7 tok/s 42–112 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	42.2 GB	Q8_0	Confortable
55.8 tok/s 33–89 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	42.2 GB	Q8_0	Confortable
53.4 tok/s 32–85 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	42.2 GB	Q8_0	Confortable
53.4 tok/s 32–85 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	42.2 GB	Q8_0	Confortable
51.1 tok/s 31–82 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	42.2 GB	Q8_0	Confortable
45.3 tok/s 27–73 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	42.2 GB	Q8_0	Confortable
45.3 tok/s 27–73 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	42.2 GB	Q8_0	Confortable
45.3 tok/s 27–73 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	42.2 GB	Q8_0	Confortable
43.0 tok/s 26–69 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	42.2 GB	Q8_0	Confortable
39.5 tok/s 24–63 · faible confiance	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	19.7 GB	Q3_K_M	À l'étroit
36.7 tok/s 22–59 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	42.2 GB	Q8_0	Confortable
36.7 tok/s 22–59 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	42.2 GB	Q8_0	Confortable
36.7 tok/s 22–59 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	42.2 GB	Q8_0	Confortable
36.7 tok/s 22–59 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	42.2 GB	Q8_0	Confortable
36.7 tok/s 22–59 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	42.2 GB	Q8_0	Confortable
36.5 tok/s 22–58 · faible confiance	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	28.7 GB	Q5_K_M	À l'étroit
36.5 tok/s 22–58 · faible confiance	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	28.7 GB	Q5_K_M	À l'étroit
35.9 tok/s 22–58 · faible confiance	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	19.7 GB	Q3_K_M	À l'étroit
34.9 tok/s 21–56 · faible confiance	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	28.7 GB	Q5_K_M	À l'étroit
34.9 tok/s 21–56 · faible confiance	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	28.7 GB	Q5_K_M	À l'étroit
29.8 tok/s 18–48 · faible confiance	GeForce RTX 3090 Ti NVIDIA	24 GB	1,010 GB/s	Jan 2022	19.7 GB	Q3_K_M	À l'étroit
29.8 tok/s 18–48 · faible confiance	GeForce RTX 4090 NVIDIA	24 GB	1,010 GB/s	Sep 2022	19.7 GB	Q3_K_M	À l'étroit

Les vitesses sont des estimations pour une seule demande — une conversation à la fois — calculées à partir de la bande passante de la mémoire, de la taille du modèle et de la quantification. Le débit réel varie avec le temps d'exécution d'inférence et sa version. Les chiffres publiés par les fournisseurs de matériel mesurent de nombreuses demandes simultanées et sont beaucoup plus élevés..

Enregistrement

Spécifications complètes

Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..

Origine

Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.

Organisation: China Mobile
Type d'organisation: Industry
Pays: China
Publié: 15 June 2024

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine: Language
Tâche: Language modeling/generation, Question answering, Code generation

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.

paramètres: 38.8B
Données d'entraînement: tokens

Calcul de formation

L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.

Calcul de formation: 4.4 × 10²³ FLOP
Comment cela a été établi: Operation counting,Hardware

L'exécution de formation

Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.

Matériel d'entraînement: NVIDIA A800 PCIe,Ascend (昇腾) 910B
Chips utilisés: 896
Temps en temps réel: 1,464 hours (61 days)

Disponibilité

Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.

Poids: Open — downloadable
Accès au modèle: Open weights (unrestricted)
Code d'entraînement: Unreleased

Comment il est classé

Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.

Probablement au-dessus de 10²³ FLOP: Yes
Confiance d'enregistrement: Confident

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence: JIUTIAN-139MOE: TECHNICAL REPORT
Dernière mise à jour: 28 November 2025

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent JIUTIAN-139MoE

Classé par tokens par seconde estimés, la carte la plus récente en premier lorsque les vitesses se rejoignent. Étant donné que la génération est limitée par la bande passante de la mémoire, cet ordre suit la bande passante plutôt que tout indice de jeu..

Les plus petits GPU qui fonctionnent encore JIUTIAN-139MoE

Le chemin le moins cher, par capacité de mémoire. Un ajustement serré exécute le modèle mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue..

Ce que les chiffres signifient

Ce qu'il faut pour exécuter ce modèle

Carte minimale

Tesla M40 24 GB

Mémoire requise

19.7 GB

Le plus rapide

87.3 tok/s

JIUTIAN-139MoE atteint un nombre de paramètres de 38.8B. Cela se situe dans la gamme qu'une carte de bureau sérieuse peut gérer une fois les poids compressés. Le nombre de cartes que nous suivons qui peuvent l'exécuter : 126.

La plus petite carte qui le contient est Tesla M40 24 GB, avec une capacité de mémoire de 24 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q3_K_M et produisant environ 7.2 tokens par seconde

À l'autre extrémité se trouve B200, générant à peu près 87.3 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

Ce que ce modèle est

JIUTIAN-139MoE a été publié par China Mobile, dans le pays enregistré comme China, durant June 2024. Cela provient d'une organisation classée comme industry.

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation, Question answering, Code generation.

Parce que ses poids ont été publiés, rien sur son exécution ne dépend d'un fournisseur restant disponible — il est à vous une fois téléchargé.

Qu'est-ce qui détermine la vitesse

La moitié des cartes qui le détiennent gèrent plus de 19.5 tokens par seconde 91 d'eux

Chaque poids participe à chaque jeton ici, donc la bande passante est toute l'histoire : le classement ci-dessous est effectivement un classement du débit de mémoire.

Sans la disposition d'attention sur fichier, la colonne de mémoire est une approximation. Elle est suffisamment proche pour choisir le matériel, et la moins fiable sur un long contexte.

Comment il a été entraîné

L'entraînement a nécessité un budget de calcul d'environ 4.4 × 10²³ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA A800 PCIe,Ascend (昇腾) 910B. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour JIUTIAN-139MoE

Le tableau ci-dessus a déjà évalué chaque carte pour laquelle nous avons des spécifications par rapport à ce modèle. Obtenir votre réponse prend six étapes..

01

Vérifiez ce dont cela a besoin avant toute autre chose

La table répertorie chaque carte capable de supporter JIUTIAN-139MoE, ayant besoin d'environ 19.7 GB à une compression de Q3_K_M. Aucun montant de puissance de traitement ne compense une carte qui ne peut pas la supporter.
02

Faites correspondre le contexte à votre utilisation réelle.

Définissez le contexte de ce que vous allez réellement utiliser. Le cache augmente avec la conversation, et c'est la raison habituelle pour laquelle une carte qui semblait convenir cesse de s'adapter. JIUTIAN-139MoE.
03

Choisissez jusqu'où vous allez le compresser

Chaque carte exécute la copie la moins compressée qu'elle peut contenir., atteignant une compression de Q3_K_M sur la plus petite carte qui convient. Fixer une qualité minimale élimine les cartes qui ne parviennent à l'atteindre qu'en exerçant une pression plus forte que vous ne le souhaiteriez, et maintient la comparaison à un niveau.
04

Trier par vitesse

La commande de vitesse est effectivement un classement par bande passante mémoire, pour JIUTIAN-139MoE. Il ne s'alignera pas sur une commande de jeu, car la génération est limitée par la bande passante de la mémoire. La carte en tête de liste est B200, à 87.3 tok/s
05

Vérifiez le verdict de compatibilité avant d'acheter

Tight signifie qu'il se charge et fonctionne sans possibilité d'augmenter le contexte plus tard, dans le cas de JIUTIAN-139MoE. Confortable signifie que vous pouvez augmenter le contexte plus tard. Cette différence compte plus que quelques tokens par seconde, donc achetez pour confortable si vous vous attendez à cela.
06

Ouvrez la carte sur laquelle vous vous êtes arrêté.

Chaque page de carte répète ce balayage pour chaque modèle que nous détenons, répondant à ce que le matériel peut faire d'autre au-delà de JIUTIAN-139MoE.

Réponses

JIUTIAN-139MoE — questions courantes

JIUTIAN-139MoE— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Tesla M40 24 GB, avec une capacité de mémoire de 24 GB. Il exécute le modèle à une compression de Q3_K_M environ 19.7 GB, et produit environ 7.2 tous les GPU capables de l'exécuter en total 126.

JIUTIAN-139MoE— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 87.3 tokens par seconde; le plus lent qui fonctionne encore gère considérablement moins. La vitesse de lecture est d'environ dix tokens par seconde, et le nombre de cartes qui réussissent cela : 91.

JIUTIAN-139MoE— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 19.7 GB à une compression de Q3_K_M, laquelle est la plus petite carte qui l'exécute. Moins de compression nécessite plus : les chiffres dans la colonne mémoire ci-dessus sont recalculés pour chaque carte, car chacune détient la version la moins compressée qu'elle peut.

JIUTIAN-139MoE— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 24 GB ?

Oui. La carte GeForce RTX 5090 D V2, tenue 24 GB, l'exécute à une compression de Q3_K_M, environ 19.7 GO et générant à peu près 39.5 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

JIUTIAN-139MoE— est-ce que c'est open source ?

Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.

JIUTIAN-139MoE— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 38.8B. 38.8B - total parameters 13B - activated parameters. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.

JIUTIAN-139MoE— qui l'a créé ?

Il a été publié par China Mobile, basé sur China, une organisation catégorisée comme industry.

JIUTIAN-139MoE— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans June 2024. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.

JIUTIAN-139MoE— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Question answering, Code generation. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.

JIUTIAN-139MoE— où puis-je le télécharger ?

Les poids sont publiés, bien que nous ne possédions pas de lien vers un dépôt pour cela. Ce site calcule les exigences matérielles plutôt que d'héberger des fichiers de modèle.

JIUTIAN-139MoE— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?

L'entraînement a consommé environ 4.4 × 10²³ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA A800 PCIe,Ascend (昇腾) 910B. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.

JIUTIAN-139MoE— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Seulement en déchargeant, ce qui est généralement une fausse économie : la partie maintenue en mémoire système tire l'ensemble vers le bas. La plus proche approximation que nous calculons est inférieure de 6.2 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

JIUTIAN-139MoE— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?

Une seconde carte double à peu près la mémoire disponible mais pas le taux de génération. Le nombre déjà capable de le faire seul : 126. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

JIUTIAN-139MoE— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Chaque carte est montrée en exécutant la copie la moins compressée qu'elle peut contenir. Le nombre de niveaux de compression distincts parmi les cartes qui la supportent : 5. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

JIUTIAN-139MoE— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Chaque chiffre est dérivé de la bande passante de la mémoire et de la taille du modèle, non vérifié par des tests, c'est pourquoi chacun est publié sous forme d'une plage plutôt que d'un nombre unique. Un exemple : 52–140 tok/s sur B200. Le même modèle et carte varient de trente à cinquante pour cent en fonction du logiciel d'inférence et de sa version.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

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