Yuan 2.0 calculateur TPS

Ouvrir les poids Inspur 102.6B paramètres November 2023

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

43 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

Radeon Instinct MI200

64 GB · IQ4_XS · 13.0 tok/s

Carte la plus rapide

B200

33.0 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter Yuan 2.0?

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.

43 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
33.0 tok/s 20–53 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	110.5 GB	Q8_0	Confortable
33.0 tok/s 20–53 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	110.5 GB	Q8_0	Confortable
32.0 tok/s 19–51 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	62.8 GB	Q4_K_M	À l'étroit
32.0 tok/s 19–51 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	62.8 GB	Q4_K_M	À l'étroit
29.1 tok/s 17–46 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	74.7 GB	Q5_K_M	À l'étroit
26.4 tok/s 16–42 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	110.5 GB	Q8_0	Confortable
26.4 tok/s 16–42 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	110.5 GB	Q8_0	Confortable
24.8 tok/s 15–40 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	74.7 GB	Q5_K_M	À l'étroit
24.8 tok/s 15–40 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	74.7 GB	Q5_K_M	À l'étroit
24.8 tok/s 15–40 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	74.7 GB	Q5_K_M	À l'étroit
21.1 tok/s 13–34 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	110.5 GB	Q8_0	À l'étroit
20.5 tok/s 12–33 · faible confiance	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	56.8 GB	IQ4_XS	À l'étroit
20.2 tok/s 12–32 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	110.5 GB	Q8_0	À l'étroit
20.2 tok/s 12–32 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	110.5 GB	Q8_0	À l'étroit
19.4 tok/s 12–31 · faible confiance	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	62.8 GB	Q4_K_M	À l'étroit
19.4 tok/s 12–31 · faible confiance	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	62.8 GB	Q4_K_M	À l'étroit
19.4 tok/s 12–31 · faible confiance	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	62.8 GB	Q4_K_M	À l'étroit
19.4 tok/s 12–31 · faible confiance	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	62.8 GB	Q4_K_M	À l'étroit
19.4 tok/s 12–31 · faible confiance	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	62.8 GB	Q4_K_M	À l'étroit
19.4 tok/s 12–31 · faible confiance	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	62.8 GB	Q4_K_M	À l'étroit
19.3 tok/s 12–31 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	110.5 GB	Q8_0	Confortable
18.5 tok/s 11–30 · faible confiance	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	62.8 GB	Q4_K_M	À l'étroit
18.5 tok/s 11–30 · faible confiance	A800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Nov 2022	62.8 GB	Q4_K_M	À l'étroit
17.2 tok/s 10–27 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	110.5 GB	Q8_0	À l'étroit
17.2 tok/s 10–27 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	110.5 GB	Q8_0	Confortable

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: Inspur
Type d'organisation: Industry
Pays: China
Publié: 27 November 2023
Auteurs: Shaohua Wu, Xudong Zhao, Shenling Wang, Jiangang Luo, Lingjun Li, Xi Chen, Bing Zhao, Wei Wang, Tong Yu, Rongguo Zhang, Jiahua Zhang, Chao Wang

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, Translation, 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: 102.6B
Données d'entraînement: tokens
Époques: 1

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: 1.8 × 10²³ FLOP
Comment cela a été établi: Operation counting

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 (restricted use)
Code d'entraînement: Open source
Hugging Face: IEITYuan

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: YUAN 2.0: A Large Language Model with Localized Filtering-based Attention
Dernière mise à jour: 28 November 2025

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent Yuan 2.0

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 Yuan 2.0

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

Radeon Instinct MI200

Mémoire requise

56.8 GB

Le plus rapide

33.0 tok/s

Yuan 2.0 atteint un nombre de paramètres de 102.6B. Cela le place au-dessus du matériel grand public, dans la gamme où une carte est achetée à cette fin plutôt que réutilisée pour cela. Le nombre de cartes que nous suivons qui peuvent le supporter : 43.

La plus petite carte qui le contient est Radeon Instinct MI200, avec une capacité de mémoire de 64 GB, le faisant fonctionner à une compression de IQ4_XS et produisant environ 13.0 tokens par seconde

Le plus rapide que nous calculons pour cela est B200, générant à peu près 33.0 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

À propos de ce modèle

Yuan 2.0 a été publié par Inspur, dans le pays enregistré comme China, durant November 2023. L'organisation de publication est catégorisée comme industry.

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

Les poids étant ouverts, c'est ce qui place cette page dans le calculateur plutôt que seulement dans le catalogue : c'est un modèle que vous pouvez réellement tenir. Sur Hugging Face, il est publié sous l'organisation IEITYuan.

À quelle vitesse cela fonctionne-t-il, et pourquoi

La moitié des cartes qui le détiennent gèrent plus de 18.5 tokens par seconde 37 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.

Son architecture interne n'est pas dans notre base de données, donc la mémoire est approximée à partir du nombre de paramètres et marquée en conséquence. Attendez-vous à ce que la véritable valeur diffère, surtout pour un long CONTEXT LENGTH.

Entraînement et provenance

L'entraînement a consommé environ 1.8 × 10²³ FLOP. 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 Yuan 2.0

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

Lisez d'abord le chiffre de mémoire

La table répertorie chaque carte capable de supporter Yuan 2.0, ayant besoin d'environ 56.8 GB à une compression de IQ4_XS. Aucun montant de puissance de traitement ne compense une carte qui ne peut pas la supporter.
02

Décidez combien de temps vos conversations tournent

Les conversations plus longues coûtent de la MÉMOIRE en plus de ce dont les POIDS ont besoin. Déplacez le curseur à votre longueur de travail réelle avant de faire confiance à une ligne pour Yuan 2.0.
03

Définir un seuil de qualité

La colonne de quantification varie selon la carte, car une plus grande carte contient une copie plus précise., atteignant une compression de IQ4_XS 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

Comparez les tokens par seconde, pas les spécifications.

Trier par vitesse pour voir comment les cartes se classent pour Yuan 2.0. 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 33.0 tok/s
05

Lisez la colonne de compatibilité en dernier.

La colonne d'adéquation sépare les cartes qui y parviennent juste de celles qui ont de la marge, dans le cas de Yuan 2.0. 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

Vérifiez la carte de l'autre côté

Suivre une CARTE jusqu'à sa propre page montre chaque autre MODÈLE qu'elle peut supporter, ce qui est la question qui suit une fois que vous vous êtes décidé sur Yuan 2.0.

Réponses

Yuan 2.0 — questions courantes

Yuan 2.0— 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 19.6 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

Yuan 2.0— 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 : 43. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

Yuan 2.0— 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 : 4. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

Yuan 2.0— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Ils sont calculés à partir des spécifications plutôt que mesurés, et chacun a une plage. Un exemple : 20–53 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.

Yuan 2.0— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Radeon Instinct MI200, avec une capacité de mémoire de 64 GB. Il exécute le modèle à une compression de IQ4_XS environ 56.8 GB, et produit environ 13.0 tous les GPU capables de l'exécuter en total 43.

Yuan 2.0— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 33.0 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 : 37.

Yuan 2.0— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 56.8 GB à une compression de IQ4_XS, 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.

Yuan 2.0— 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.

Yuan 2.0— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 102.6B. 102.6 billion. 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.

Yuan 2.0— qui l'a créé ?

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

Yuan 2.0— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans November 2023. 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.

Yuan 2.0— à quoi ça sert ?

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

Yuan 2.0— où puis-je le télécharger ?

Ses poids sont publiés sur Hugging Face, sous l'organisation IEITYuan. Nous n'hébergeons pas de fichiers de modèle — ce site calcule le matériel nécessaire pour les faire fonctionner.

Yuan 2.0— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?

L'entraînement a consommé environ 1.8 × 10²³ FLOP. 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.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

L'autre direction

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Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.

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