Calculer le TPS de la CMP 100HX-210 sur des modèles d'IA locaux

NVIDIA 16 GB HBM2 829 GB/s January 2020

Chaque modèle de notre catalogue évalué par rapport à cette carte à la longueur de contexte et à la qualité minimale que vous choisissez. La vitesse est une estimation pour une seule demande, calculée à partir de la bande passante mémoire de cette carte et de la taille de chaque modèle une fois compressé..

Calculé pour cette carte

432 modèles qu'il peut exécuter

679 modèles dans notre catalogue ensemble

Le plus grand modèle qu'il peut contenir

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

31.6B · Q3_K_M · 167 tok/s

Modèle le plus rapide

Gemma 3 QAT 1B

351 tok/s · 1B

Quels modèles d'IA peuvent fonctionner sur un CMP 100HX-210?

Définir les entrées, lire la réponse

Plus de contexte signifie plus de MÉMOIRE pour le cache de conversation. La vitesse est pour une nouvelle conversation et ne change pas avec ce paramètre..

Cache les modèles qui ne pourraient tenir qu'en étant compressés en dessous de ce point..

432 les modèles correspondent

Calcul en cours
Quantification Convient
351 tok/s

299–422

Gemma 3 1B 1B Mar 2025 1.8 GB 33k jetons Q8_0 Confortable
351 tok/s

299–422

Gemma 3 QAT 1B 1B Apr 2025 1.8 GB 33k jetons Q8_0 Confortable
351 tok/s

211–562 · faible confiance

HGRN 1B (WT 103) 1B Nov 2023 1.8 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
351 tok/s

211–562 · faible confiance

LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B Dec 2024 1.8 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
351 tok/s

211–562 · faible confiance

OLMo-1B 1B Feb 2024 1.8 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
351 tok/s

211–562 · faible confiance

Pythia-1b 1B Apr 2023 1.8 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
325 tok/s

195–520 · faible confiance

OpenELM-1.1B 1.1B May 2024 1.9 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
319 tok/s

192–511 · faible confiance

DeciCoder-1B 1.1B Aug 2023 1.9 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
319 tok/s

192–511 · faible confiance

SantaCoder 1.1B Jan 2023 1.9 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
319 tok/s

192–511 · faible confiance

TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
319 tok/s

192–511 · faible confiance

TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
293 tok/s

176–468 · faible confiance

EXAONE 4.0 (1.2B) 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
293 tok/s

176–468 · faible confiance

MinerU2.5 1.2B Sep 2025 2.0 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
293 tok/s

176–468 · faible confiance

Pleias 1.0 1.2B 1.2B Dec 2024 2.0 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
293 tok/s

176–468 · faible confiance

Pleias-RAG-1B 1.2B Apr 2025 2.0 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
286 tok/s

243–343

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 131k jetons Q8_0 Confortable
282 tok/s

169–451 · faible confiance

MiniCPM-1.2B 1.2B Jun 2024 2.0 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
270 tok/s

162–432 · faible confiance

DeepSeek Coder 1.3B 1.3B Jan 2024 2.1 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
270 tok/s

162–432 · faible confiance

DeepSeek-VL-1.3B 1.3B Mar 2024 2.1 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
270 tok/s

162–432 · faible confiance

DigiRL 1.3B Jun 2024 2.1 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
270 tok/s

162–432 · faible confiance

GLA Transformer 1.3B 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
270 tok/s

162–432 · faible confiance

Janus 1.3B 1.3B Oct 2024 2.1 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
270 tok/s

162–432 · faible confiance

Kosmos-2.5 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
270 tok/s

162–432 · faible confiance

Otter 1.3B May 2023 2.1 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
270 tok/s

162–432 · faible confiance

Phi-1 1.3B Oct 2023 2.1 GB 131k jetons ? 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

CMP 100HX-210 Spécifications complètes

Tout ce qui est enregistré pour cette carte, ordonné par ce qui a le plus d'impact sur l'exécution d'un modèle de langage plutôt que par la manière dont une fiche technique le classerait. La MÉMOIRE vient en premier car elle détermine le résultat ; le reste est CONTEXTE..

Mémoire

Les deux spécifications qui décident ce que cette carte peut exécuter et à quelle vitesse. La capacité détermine quels modèles s'adaptent ; la bande passante détermine combien de tokens par seconde ils produisent une fois qu'ils le font.

Taille de la mémoire
16 GB
Bande passante de la VRAM
829 GB/s
Type de mémoire
HBM2
Largeur du bus mémoire
4,096 bit
Fréquence mémoire
810 MHz

La puce

Quel processeur est sur la carte et comment a-t-il été fabriqué. Une taille de processus plus petite signifie généralement plus de performance pour la même puissance.

Processeur graphique
GV100
Architecture
Volta
Génération
Mining GPUs
Fonderie
TSMC
Taille du processus
12 nm
Transistors
21.1 billion
Densité de transistor
25,900 K/mm²
Taille de die
815 mm²
Nouvelles versions
1 January 2020

Fréquences d'Horloge

À quelle vitesse le processeur fonctionne. Vaut bien moins ici que sur un benchmark de jeux : générer du texte est limité par la bande passante de la mémoire, donc une fréquence plus élevée ne fait presque pas bouger le résultat.

Horloge de base
555 MHz
Fréquence d'horloge boost
1.15 GHz

Unités de traitement

Ce que la puce contient. Ceux-ci améliorent la performance graphique et sont principalement importants pour le traitement d'un long prompt plutôt que pour produire la réponse.

Unités de shading
5,120
Unités de cartographie de texture
320
Rendre unités de sortie
128
Multiprocesseurs de flux
80
Cœurs Tensor
640
Cache L1
96 KB
Cache L2
6 MB

Performance théorique

Les taux d'arithmétique de pointe publiés pour la carte. Ce sont des plafonds que aucune charge de travail réelle n'atteint, et la génération de texte atteint une petite fraction de ceux-ci car elle est limitée par la mémoire plutôt que par l'arithmétique.

Demi-précision (FP16)
23.5 TFLOPS
Précision simple (FP32)
11.8 TFLOPS
Double précision (FP64)
5.9 TFLOPS
Taux de pixels
147 GPixel/s
Taux de texture
367 GTexel/s

La carte

Ce qu'il faut pour installer physiquement et alimenter la carte — les contraintes pratiques qui décident si elle s'intègre dans la machine que vous possédez déjà.

Consommation d'énergie (TDP)
250 W
Alimentation électrique suggérée
600 W
Connecteurs d'alimentation
1x 6-pin + 1x 8-pin
Interface de bus
PCIe 1.0 x1
Largeur de slot
Dual-slot
Dimensions
267 mm × 40 mm

Support logiciel

Quelles interfaces graphiques et de calcul la carte prend-elle en charge. La capacité de calcul CUDA est celle qui a un impact sur l'inférence : en dessous de 7.0, il n'y a pas de cœurs tensoriels, et les logiciels d'inférence modernes se rabattent sur des chemins de code plus lents.

capacité de calcul CUDA
7.0
DirectX
12.1
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
3.0
Modèle de Shader
6.8

Annonces

Où acheter un CMP 100HX-210

Aucun vendeur ne répertorie actuellement cette carte. Les annonces proviennent de vendeurs qui les publient ici directement. — parcourir le répertoire des fournisseurs voir qui vend quoi.

Ce que les chiffres signifient

Capacité et bande passante

Mémoire

16 GB

Bande passante

829 GB/s

Modèle le plus grand

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

CMP 100HX-210 porte 16 GB de HBM2. Cela atteint confortablement les petits et moyens modèles, bien que les plus grands restent hors de portée sans les diviser. Les frais généraux du pilote laissent environ 14.4 GB.

La bande passante de la VRAM atteint 829 GB/s à travers un bus de 4,096 bits. Générer un token signifie lire chaque poids une fois, donc ce chiffre fixe le rythme plus que tout autre nombre ici, et à ce niveau, le texte arrive plus rapidement que la plupart des gens ne lisent.

La bande passante est le produit de la fréquence d'horloge et de la largeur du bus, et cette carte fonctionne sa mémoire à 810 MHz. C'est pourquoi les nombres de cœurs prédisent si mal la vitesse de génération.

La plus grande chose qu'il contient est Nemotron 3-Nano-30B-A3B, 31.6B, compressé à Q3_K_M et générant autour 167 tokens par seconde

Le chip et comment il a été construit

CMP 100HX-210 est construit sur le processeur graphique GV100, utilisant l'architecture Volta de NVIDIA, dans le cadre de la génération Mining GPUs.

Le chip est fabriqué par TSMC, sur un processus de 12 , avec un dé mesurant 815 mm², tenue 21.1 billion Transistors. Un processus plus petit signifie généralement plus de performance pour la même puissance, bien que pour les modèles de langage, cela compte bien moins que le sous-système de mémoire.

Il a été publié dans January 2020, approximativement 6.5806666658983 il y a des années. Le support des logiciels d'inférence a tendance à suivre le matériel d'un an ou deux, donc une carte de cet âge a généralement des chemins de code matures et bien optimisés disponibles.

Débit de calcul, et pourquoi cela compte moins qu'il n'y paraît

FP16

23.5 TFLOPS

FP64

5.9 TFLOPS

Cœurs Tensor

640

Sur le papier CMP 100HX-210 atteint 23.5 TFLOPS à demi-précision, et 11.8 TFLOPS à précision unique. Ce sont des chiffres de pointe que aucune charge de travail réelle ne maintient, et la génération de texte n'atteint qu'une petite fraction d'entre eux — le décodage est limité par la mémoire plutôt que par l'arithmétique, c'est pourquoi une carte peut paraître extraordinairement puissante ici et néanmoins produire des tokens à un rythme ordinaire.

Le débit de double précision atteint 5.9 TFLOPS. Cela n'a aucune incidence sur le fonctionnement d'un modèle de langage — aucun temps d'inférence ne l'utilise — mais cela sépare les composants de centre de données de ceux destinés aux consommateurs, puisque ces derniers le restreignent délibérément.

La carte porte 640 Cœurs Tensor à travers 80 Multiprocesseurs de flux. Ces accélèrent l'arithmétique matricielle au cœur d'un transformateur, et ce sont elles qui rendent le traitement des invites — lire un long document avant de répondre — de manière considérablement plus rapide qu'il ne le serait autrement.

Les horloges fonctionnent à partir d'une base de 555 MHz à un coup de 1.15 GHz. Vaut beaucoup moins ici que sur un benchmark de jeu : augmenter les vitesses d'horloge améliore l'arithmétique, et l'arithmétique n'est pas ce sur quoi la génération attend.

Cache et unités de traitement

CMP 100HX-210 a un cache L1 de 96 KO, soutenu par un cache L2 de 6 Mo. Le Cache absorbe une part du trafic de mémoire qui frapperait autrement le bus principal, qui est l'un des rares endroits sur cette page où un nombre autre que la bande passante affecte silencieusement la vitesse de génération — un grand L2 permet à une plus grande partie de l'ensemble de travail de rester proche des cœurs.

Il y a 5,120 Unités de shading, 320 Unités de cartographie de texture, et 128 Rendre unités de sortie. Ces cartes gèrent les charges de travail graphiques et contribuent au traitement des prompts, mais elles restent inactives pendant une grande partie du temps qu'un modèle passe à générer une réponse.

Puissance, taille et installation

Consommation d'énergie

250 W

CMP 100HX-210 est évalué à 250 W, et l'alimentation électrique système suggérée est 600 W. Faire tourner un modèle de langage occupe une CARTE par intermittence plutôt que de manière continue — cela consomme beaucoup pendant la génération et reste inactif entre les requêtes — donc une consommation soutenue sur une journée de travail est généralement bien en dessous de la valeur nominale.

La carte occupe dual-slot, mesurer 267 mm long, et besoins 1x 6-pin + 1x 8-pin. Vaut la peine de vérifier par rapport au boîtier et à l'alimentation déjà dans la machine, car les plus grandes CARDS nécessitent considérablement plus des deux que ce qu'un bureau typique fournit.

Il se connecte via PCIe 1.0 x1. L'interface régule la vitesse à laquelle un modèle est chargé du disque vers la carte, et non la vitesse à laquelle il fonctionne une fois chargé, donc un lien plus étroit coûte quelques secondes au démarrage et rien par la suite.

Les extrêmes

Les plus grands modèles d'IA qui s'exécutent sur un CMP 100HX-210

Les plus grands modèles OPEN WEIGHT qui tiennent sur cette CARTE, les plus récents en premier. Chacun est présenté avec la meilleure compression que la CARTE peut supporter..

  1. 01 North Mini Code 30B · Q3_K_M · Jun 2026 176 tok/s
  2. 02 Qwen 3.6-27B 27B · Q3_K_M · Apr 2026 35.1 tok/s
  3. 03 Qwen3.5-27B 27B · Q3_K_M · Feb 2026 35.1 tok/s
  4. 04 Nemotron 3-Nano-30B-A3B 31.6B · Q3_K_M · Dec 2025 167 tok/s
  5. 05 Nomos 1 30B · Q3_K_M · Dec 2025 176 tok/s
  6. 06 C2S-Scale 27B · Q3_K_M · Oct 2025 35.1 tok/s
  7. 07 Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT 27B · Q3_K_M · Aug 2025 35.1 tok/s
  8. 08 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 28B · Q3_K_M · Jun 2025 188 tok/s
  9. 09 Qwen3-30B-A3B 30B · Q3_K_M · Apr 2025 176 tok/s
  10. 10 Gemma 3 QAT 27B 27B · Q3_K_M · Apr 2025 35.1 tok/s

Les modèles d'IA les plus rapides sur un CMP 100HX-210

Où cette CARTE produit des jetons le plus rapidement. Les modèles plus petits dominent ici, car générer chaque jeton signifie lire le modèle entier hors de la MÉMOIRE une fois..

  1. 01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 351 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 351 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 351 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 351 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 351 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 351 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 325 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 319 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 319 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 319 tok/s

Étape par étape

Comment calculer le nombre de tokens par seconde d'un CMP 100HX-210

Vous n'avez pas à calculer quoi que ce soit à la main — le calculateur gputps.com sur cette page a déjà tout calculé pour chaque modèle que cette carte peut contenir. Lire la réponse prend six étapes.

  1. 01

    Trouvez le modèle dans le tableau.

    Le tableau liste 432 modèles que cette carte exécute. La recherche affine la liste par nom ou par taille.

  2. 02

    Associez le contexte à votre travail

    Réglez le contexte sur votre vraie longueur de travail. Les courtes questions coûtent presque rien, mais un long document peut consommer une grande part de. 16 GB donc le réglage vaut la peine d'être bien fait.

  3. 03

    Choisissez jusqu'où vous allez compresser

    Par défaut, le tableau sélectionne la copie la moins compressée qui s'adapte. Fixer un seuil élimine les modèles qui ne se qualifient que par une compression importante.

  4. 04

    Prenez la plage comme réponse

    Chaque vitesse est une estimation pour une seule conversation, avec une plage en dessous. L'extrémité supérieure ici est 351 tok/s sur Gemma 3 QAT 1B. La même carte et le même modèle varient de trente à cinquante pour cent entre les temps d'inférence.

  5. 05

    Vérifiez la marge de manœuvre avant de décider

    Tight signifie que cela fonctionne aujourd'hui ; comfortable signifie que cela fonctionne encore lorsque la conversation s'agrandit. Comparez les besoins de chaque modèle par rapport à une disponible. 16 GB.

  6. 06

    Vérifiez le même modèle de l'autre côté.

    Chaque page de modèle répète ce calcul pour l'ensemble du catalogue. Ça vaut le coup d'œil avant de décider : cela montre ce qui d'autre exécute le même modèle, aux côtés CMP 100HX-210.

Réponses

CMP 100HX-210 — questions courantes

01

CMP 100HX-210— combien de cache a-t-il ?

Le cache L1 est 96 KO, et le cache L2 est 6 Mo. Le Cache absorbe une partie du trafic mémoire qui atteindrait autrement le bus principal, donc un L2 plus grand offre un léger avantage en vitesse de génération au-delà de ce que la bande passante prédit seule.

02

CMP 100HX-210— quelles sont ses TFLOPS ?

Il est évalué à 23.5 TFLOPS à moitié précision et 11.8 TFLOPS en simple précision. Ceux-ci sont des plafonds arithmétiques de pointe plutôt que des taux réalisables, et la génération de texte n'atteint qu'une petite fraction d'entre eux car elle est limitée par la bande passante de mémoire à la place.

03

CMP 100HX-210— combien de cœurs tensoriels a-t-il ?

Il a 640 Cœurs Tensor à travers 80 Multiprocesseurs de flux. Ils accélèrent l'arithmétique matricielle dont un transformateur est construit, ce qui permet principalement d'accélérer le traitement d'un long prompt plutôt que de produire la réponse.

04

CMP 100HX-210— est-ce qu'il prend en charge CUDA ?

Oui. Il rapporte la capacité de calcul CUDA. 7.0. La Capacité 7.0 et au-dessus a des cœurs tensoriels, que les logiciels d'inférence modernes utilisent ; en dessous, il revient à des chemins de code plus lents pour les modèles quantifiés.

05

CMP 100HX-210— quel interface de bus utilise-t-il ?

Cela utilise PCIe 1.0 x1. Cela régit la vitesse à laquelle un modèle est chargé sur la carte plutôt que la vitesse à laquelle il fonctionne une fois chargé, donc cela coûte quelques secondes au démarrage et rien pendant la génération.

06

CMP 100HX-210— est-ce bon pour exécuter des modèles d'IA locaux ?

Sa mémoire couvre des modèles petits et de taille intermédiaire, bien que les plus grands soient hors de portée et sa bande passante soit suffisamment élevée pour générer du texte plus rapidement que la plupart des gens ne lisent. Au total, il fonctionne 432 des modèles que nous suivons. Que cela soit suffisant dépend entièrement du modèle que vous voulez — le tableau ci-dessus répond directement à cela.

07

CMP 100HX-210— peut-il exécuter un modèle qui ne tient pas dans sa VRAM ?

Seulement en partie. Couches au-delà de la carte 16 GB traîne tout vers le bas, et aucune des données sur cette page ne le suppose.

08

Serait deux CMP 100HX-210 les cartes peuvent-elles être deux fois plus rapides ?

Les associer achète de la marge plutôt que du rythme : 32 GB ce qui vous permet de maintenir des modèles que ni l'un ni l'autre ne pourrait maintenir seul, mais la génération ne se divise pas de cette manière. Ces chiffres décrivent une carte.

09

CMP 100HX-210— quels modèles d'IA peut-il exécuter ?

432 du 679 les modèles de langage open-weight que nous suivons s'adaptent sur cette carte et peuvent être exécutés localement. Le tableau sur cette page répertorie chacun d'eux, avec la mémoire dont il a besoin, la quantification à laquelle il s'exécute et une vitesse de génération estimée.

10

CMP 100HX-210— quel est le plus grand modèle AI qu'il peut exécuter ?

Le plus grand modèle de notre catalogue qui s'adapte est Nemotron 3-Nano-30B-A3B à 31.6B paramètres, compressé à Q3_K_M. Cela génère à peu près 167 tokens par seconde et a besoin d'environ 14.4 Go de la mémoire de la carte.

11

CMP 100HX-210— combien de tokens par seconde cela produit-il ?

Cela dépend du modèle. Le modèle le plus rapide que nous suivons ici est Gemma 3 QAT 1B à propos de 351 tokens par seconde, tandis que les modèles plus grands fonctionnent proportionnellement plus lentement car chaque token nécessite de lire l'ensemble du modèle hors de la mémoire une fois. Les vitesses sont des estimations pour une seule conversation à la fois.

12

CMP 100HX-210— peut-il fonctionner 7B modèles ?

Oui. Par exemple, cela fonctionne. Multi-Token Prediction 7B à Q8_0, environ 7.9 Go de mémoire et générant environ 52.4 tokens par seconde

13

CMP 100HX-210— peut-il fonctionner 13B modèles ?

Oui. Par exemple, cela fonctionne. DeepSeekMoE-16B à Q6_K, environ 13.7 Go de mémoire et générant environ 177 tokens par seconde

14

CMP 100HX-210— peut-il fonctionner 30B modèles ?

Oui. Par exemple, cela fonctionne. ERNIE-4.5-VL-28B-A3B à Q3_K_M, environ 12.9 Go de mémoire et générant environ 188 tokens par seconde

15

CMP 100HX-210— combien de mémoire cela a-t-il?

Cette carte a 16 GB de HBM2. Environ un dixième est réservé par le runtime d'inférence et le driver, laissant à peu près 14.4 GB disponible pour un modèle et sa conversation.

16

CMP 100HX-210— quelle est sa bande passante de VRAM ?

La bande passante de la VRAM atteint 829 GB/s à travers un bus de 4,096 bits. C'est le meilleur prédicteur de la vitesse à laquelle il génère du texte, car produire chaque jeton signifie lire l'ensemble du modèle hors de la mémoire une fois.

17

CMP 100HX-210— Quel type de mémoire utilise-t-il ?

Cela utilise HBM2 à fréquence de 810 MHz. Les types de HBM se trouvent sur les accélérateurs de datacentre et portent beaucoup plus de bande passante que la GDDR utilisée sur les cartes de bureau, c'est pourquoi ils génèrent des jetons considérablement plus rapidement à la même capacité.

18

CMP 100HX-210— qui le fait ?

Ceci est un produit de NVIDIA, avec la puce fabriquée par TSMC, sur un processus de 12 .

19

CMP 100HX-210— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans January 2020.

20

CMP 100HX-210— combien de puissance cela utilise-t-il ?

La puissance nominale de la carte est 250 W, et l'alimentation électrique système suggérée est 600 W. La génération de texte sollicite intensément par rafales et reste inactive entre les requêtes, donc la consommation moyenne sur une session de travail est normalement bien en dessous de la valeur nominale.

L'autre direction

Regardez-le de l'autre côté ?

Cette page commence par le matériel. Si vous savez déjà quel modèle vous voulez et avez besoin de savoir ce qu'il faut pour le faire fonctionner, commencer par le modèle au lieu.

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