Ring-2.6-1T calculateur TPS
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
818 cartes dont nous détenons les spécifications pour
Quelles GPU peuvent exécuter Ring-2.6-1T?
Définir les entrées, lire la réponse
Une conversation plus longue nécessite plus de mémoire, ce qui peut pousser ce modèle hors des cartes plus petites..
Cache des cartes qui ne conviendraient qu'au modèle en le compressant en dessous de ce point..
0 cartes correspondent
Calcul en cours| Besoin | Quantification | Convient | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
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Aucune carte dans notre catalogue ne peut exécuter ce modèle avec ces paramètres.. |
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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
- Ant Group
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- China
- Publié
- 14 May 2026
- Auteurs
- Ang Li, Ben Liu, Bin Han, Bin Hu, Bin Jing, Binbin Hu, Bing Li, Cai Chen, Caizhi Tang, Changxin Tian, Chao Huang, Chao Zhang, Chen Liang, Chen Qian, Chengfu Tang, Chengyao Wen, Chilin Fu, Chunwei Wu, Cong Zhang, Cunyin Peng, Daixin Wang, Dalong Zhang, Deng Zhao, Dingnan Jin, Dingyuan Zhu, Donghao Zhang, Fan Yuan, Fangzheng Zhao, Fanzhuang Meng, Feifan Wu, Feng Xu, Fengbin Fang, Gangshan Wang, Guod…
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
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
- 1T
- Données d'entraînement
- 9,600,000,000,000 tokens
1B total, 63B active
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)
- Hugging Face
- inclusionAI
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.
- Confiance d'enregistrement
- Speculative
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Ling and Ring 2.6 Technical Report: Efficient and Instant Agentic Intelligence at Trillion-Parameter Scale
- Dernière mise à jour
- 11 August 2026
Ce que les chiffres signifient
Ce qu'il faut pour exécuter ce modèle
Ring-2.6-1T atteint un nombre de paramètres de 1T. Cela dépasse ce que peut contenir une seule carte graphique. L'exécuter signifie soit le répartir entre plusieurs cartes, soit louer du matériel conçu pour cela, et chaque carte capable de le contenir seule est une pièce de datacenter. Le nombre qui peut : 0.
Ce que ce modèle est
Ring-2.6-1T a été publié par Ant Group, dans le pays enregistré comme China, durant May 2026. 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.
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. Sur Hugging Face, il est publié sous l'organisation inclusionAI.
Comment il a été entraîné
L'entraînement a consommé un corpus d'environ 9,600,000,000,000 jetons de texte
Étape par étape
Comment choisir un GPU pour Ring-2.6-1T
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..
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01
Commencez par la colonne mémoire
Commencez par ce dont il a réellement besoin, c'est-à-dire l'exigence de Ring-2.6-1T. La capacité est la porte — une carte soit la détient soit ne la détient pas.
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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. Ring-2.6-1T.
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03
Définir un seuil de qualité
Chaque carte exécute la copie la moins compressée qu'elle peut contenir.. 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.
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04
Classer par débit plutôt que par fiche technique
Trier par vitesse pour voir comment les cartes se classent pour Ring-2.6-1T. Il ne s'alignera pas sur une commande de jeu, car la génération est limitée par la bande passante de la mémoire.
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05
Regardez la marge de manœuvre, pas seulement le fit.
Tight signifie qu'il se charge et fonctionne sans possibilité d'augmenter le contexte plus tard, dans le cas de Ring-2.6-1T. 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.
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06
Ouvrez la carte sur laquelle vous vous êtes arrêté.
Chaque nom de carte renvoie à sa propre page, qui effectue le même calcul dans l'ensemble du catalogue de modèles. Une carte est généralement achetée pour plus d'un modèle, il est donc utile de jeter un œil avant d'acheter pour Ring-2.6-1T.
Réponses
Ring-2.6-1T — questions courantes
Ring-2.6-1T— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?
Une carte plus grande contient une copie plus précise. Le nombre de niveaux de compression utilisés sur les cartes qui l'exécutent : 1. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.
Ring-2.6-1T— 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 : la plage sous chaque chiffre. Le même modèle et carte varient de trente à cinquante pour cent en fonction du logiciel d'inférence et de sa version.
Ring-2.6-1T— 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.
Ring-2.6-1T— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 1T. 1B total, 63B active. 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.
Ring-2.6-1T— qui l'a créé ?
Il a été publié par Ant Group, basé sur China, une organisation catégorisée comme industry.
Ring-2.6-1T— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans May 2026.
Ring-2.6-1T— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Question answering. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.
Ring-2.6-1T— où puis-je le télécharger ?
Ses poids sont publiés sur Hugging Face, sous l'organisation inclusionAI. Nous n'hébergeons pas de fichiers de modèle — ce site calcule le matériel nécessaire pour les faire fonctionner.
Ring-2.6-1T— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?
Il peut être réparti entre la carte et la mémoire système, mais cela génère de manière douloureuse lentement. La plus proche approximation que nous calculons est inférieure de 282.3 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.
Ring-2.6-1T— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?
La capacité s'additionne entre les cartes ; le débit ne le fait pas. Le nombre de cartes déjà capables de le garder par elles-mêmes : 0. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
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.