Telechat2-115B calculateur TPS

Ouvrir les poids China Telecom 115B paramètres September 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

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 · Q3_K_M · 12.7 tok/s

Carte la plus rapide

B200

29.5 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter Telechat2-115B?

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
29.5 tok/s 18–47 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	123.8 GB	Q8_0	Confortable
29.5 tok/s 18–47 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	123.8 GB	Q8_0	Confortable
28.6 tok/s 17–46 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	70.3 GB	Q4_K_M	À l'étroit
28.6 tok/s 17–46 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	70.3 GB	Q4_K_M	À l'étroit
27.3 tok/s 16–44 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	97.0 GB	Q6_K	À l'étroit
25.9 tok/s 16–41 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	83.7 GB	Q5_K_M	À l'étroit
23.5 tok/s 14–38 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	123.8 GB	Q8_0	Confortable
23.5 tok/s 14–38 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	123.8 GB	Q8_0	Confortable
22.2 tok/s 13–36 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	97.0 GB	Q6_K	À l'étroit
22.1 tok/s 13–35 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	83.7 GB	Q5_K_M	À l'étroit
22.1 tok/s 13–35 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	83.7 GB	Q5_K_M	À l'étroit
22.1 tok/s 13–35 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	83.7 GB	Q5_K_M	À l'étroit
20.1 tok/s 12–32 · faible confiance	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	56.9 GB	Q3_K_M	À l'étroit
18.0 tok/s 11–29 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	123.8 GB	Q8_0	À l'étroit
18.0 tok/s 11–29 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	123.8 GB	Q8_0	À l'étroit
17.3 tok/s 10–28 · faible confiance	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	70.3 GB	Q4_K_M	À l'étroit
17.3 tok/s 10–28 · faible confiance	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	70.3 GB	Q4_K_M	À l'étroit
17.3 tok/s 10–28 · faible confiance	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	70.3 GB	Q4_K_M	À l'étroit
17.3 tok/s 10–28 · faible confiance	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	70.3 GB	Q4_K_M	À l'étroit
17.3 tok/s 10–28 · faible confiance	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	70.3 GB	Q4_K_M	À l'étroit
17.3 tok/s 10–28 · faible confiance	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	70.3 GB	Q4_K_M	À l'étroit
17.2 tok/s 10–28 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	123.8 GB	Q8_0	Confortable
16.5 tok/s 10–26 · faible confiance	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	70.3 GB	Q4_K_M	À l'étroit
16.5 tok/s 10–26 · faible confiance	A800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Nov 2022	70.3 GB	Q4_K_M	À l'étroit
15.3 tok/s 9–24 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	123.8 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: China Telecom
Type d'organisation: Industry
Pays: China
Publié: 20 September 2024
Auteurs: Zihan Wang and Xinzhang Liu and Shixuan Liu and Yitong Yao and Yuyao Huang and Zhongjiang He and Xuelong Li and Yongxiang Li and Zhonghao Che and Zhaoxi Zhang and Yan Wang and Xin Wang and Luwen Pu and Huihan Xu and Ruiyu Fang and Yu Zhao and Jie Zhang and Xiaomeng Huang and Zhilong Lu and Jiaxin Peng and Wenjun Zheng and Shiquan Wang and Bingkai Yang and Xuewei he and Zhuoru Jiang and Qiyi Xie an…

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, Quantitative reasoning, Chat, Text summarization, Code generation
Approche: Supervised
Format numérique: FP16

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: 115B
Données d'entraînement: 10,000,000,000,000 tokens
Époques: 1
Taille de lot: 6,000,000

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: 6.9 × 10²⁴ FLOP
Comment cela a été établi: Operation counting

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.

Centre de données: There is no paper to reference, no information about hardware used for training found in media.

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 (restricted use)
Hugging Face: Tele-AI

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
Pourquoi c'est suivi: Training cost
Confiance d'enregistrement: Confident

Sources

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

Référence: TeleChat Technical Report
Dernière mise à jour: 3 January 2026

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent Telechat2-115B

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 Telechat2-115B

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

56.9 GB

Le plus rapide

29.5 tok/s

Telechat2-115B atteint un nombre de paramètres de 115B. 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 Q3_K_M et produisant environ 12.7 tokens par seconde

À l'autre extrémité se trouve B200, générant à peu près 29.5 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

Ce que ce modèle est

Telechat2-115B a été publié par China Telecom, dans le pays enregistré comme China, durant September 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, Quantitative reasoning, Chat, Text summarization, 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. Sur Hugging Face, il est publié sous l'organisation Tele-AI.

Qu'est-ce qui détermine la vitesse

Au milieu de la gamme, toutes les cartes capables de l'exécuter se situent à 17.2 tokens par seconde. Dépassement direct de la vitesse de lecture. 39 d'eux

Étant dense, il lit tout de lui-même par jeton, c'est pourquoi le classement par vitesse ci-dessous suit de si près le classement par bande passante 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.

Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire

L'entraînement a nécessité un budget de calcul d'environ 6.9 × 10²⁴ FLOP. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.

L'entraînement a consommé un corpus d'environ 10,000,000,000,000 jetons de texte

La raison pour laquelle il apparaît dans ce catalogue. training cost.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour Telechat2-115B

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

Chaque carte ici a été vérifiée contre Telechat2-115B, ayant besoin d'environ 56.9 GB à une compression de Q3_K_M. La capacité est la porte — une carte soit la détient soit ne la détient pas.
02

Définissez la LONGUEUR DE CONTEXTE à laquelle vous travaillerez.

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. Telechat2-115B.
03

Décidez combien de compression vous allez accepter

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

Trier par vitesse pour voir comment les cartes se classent pour Telechat2-115B. 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 29.5 tok/s
05

Regardez la marge de manœuvre, pas seulement le fit.

Un ajustement serré fonctionne, mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue, dans le cas de Telechat2-115B. 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

Voir ce que cette carte exécute d'autre.

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 Telechat2-115B.

Réponses

Telechat2-115B — questions courantes

Telechat2-115B— où puis-je le télécharger ?

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

Telechat2-115B— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?

L'entraînement a consommé environ 6.9 × 10²⁴ 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.

Telechat2-115B— 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 27.1 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

Telechat2-115B— 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.

Telechat2-115B— 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 : 6. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

Telechat2-115B— 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 : 18–47 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.

Telechat2-115B— 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 Q3_K_M environ 56.9 GB, et produit environ 12.7 tous les GPU capables de l'exécuter en total 43.

Telechat2-115B— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 29.5 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 : 39.

Telechat2-115B— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 56.9 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.

Telechat2-115B— 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.

Telechat2-115B— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 115B. 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.

Telechat2-115B— qui l'a créé ?

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

Telechat2-115B— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans September 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.

Telechat2-115B— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Chat, Text summarization, Code generation. 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.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 3 January 2026

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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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