PengCheng Mind (鹏城脑海) TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Peng Cheng Laboratory 200B Paraméterek September 2023

Minden kártyát az alábbiak szerint értékelünk e modell alapján a választott kontextus hossza és minimális minőség szerint. A sebesség egy becslés egyetlen kérésre, amelyet a kártya memória sávszélessége és a modell mérete alapján számítunk ki, miután tömörítettük..

Kiszámítva ehhez a MODElhez

17 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

Radeon Instinct MI250

128 GB · IQ4_XS · 13.3 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

30.3 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni PengCheng Mind (鹏城脑海)?

Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ

Kontekthossz tokenek

Egy hosszabb beszélgetés több memóriaigényt támaszt, ami kiszoríthatja ezt a modellt a kisebb kártyákról..

Minimum minőség

Elrejti azokat a GPU-kártyákat, amelyek csak a modellbe illeszkednének a compressziójuk ezen pont alá..

Kártyák keresése

Kártya memória

Olyan kártyákat is mutasson, amelyek nem tudják futtatni.

17 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
30.3 tok/s 18–48 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	145.0 GB	Q5_K_M	Szoros
26.6 tok/s 16–43 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	110.1 GB	IQ4_XS	Szoros
23.9 tok/s 14–38 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	121.7 GB	Q4_K_M	Szoros
23.9 tok/s 14–38 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	121.7 GB	Q4_K_M	Szoros
21.6 tok/s 13–35 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	110.1 GB	IQ4_XS	Szoros
16.9 tok/s 10–27 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	214.8 GB	Q8_0	Kényelmes
13.5 tok/s 8–22 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	214.8 GB	Q8_0	Kényelmes
13.5 tok/s 8–22 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	214.8 GB	Q8_0	Kényelmes
13.3 tok/s 8–21 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	110.1 GB	IQ4_XS	Szoros
13.3 tok/s 8–21 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	110.1 GB	IQ4_XS	Szoros
12.8 tok/s 8–20 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	168.3 GB	Q6_K	Szoros
12.8 tok/s 8–20 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	168.3 GB	Q6_K	Szoros
11.1 tok/s 7–18 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	110.1 GB	IQ4_XS	Szoros
10.9 tok/s 7–17 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	110.1 GB	IQ4_XS	Szoros
9.9 tok/s 6–16 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	214.8 GB	Q8_0	Szoros
1.4 tok/s 1–2 · alacsony bizalom	GB10 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Oct 2025	110.1 GB	IQ4_XS	Szoros
1.4 tok/s 1–2 · alacsony bizalom	Jetson T5000 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Aug 2025	110.1 GB	IQ4_XS	Szoros

A sebességek egyetlen kérésre - egy beszélgetés egy időben - vonatkozó becslések, amelyeket a MEMORY BANDWIDTH, a MODEL SIZE és a QUANTISATION alapján számítanak ki. A valós áteresztőképesség változik az INFERENCE RUNTIME és annak verziója szerint. A HARDWARE VENDORS által közzétett számok sok párhuzamos kérést mérnek, és sokkal magasabbak..

Nyilvántartásban

Teljes specifikáció

Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..

Eredet

Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.

Szervezet: Peng Cheng Laboratory
Szervezet típusa: Academia
Ország: China
Közölt: 21 September 2023

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány: Language
Feladat: Chat, Code generation, Translation

Méret

Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.

Paraméterek: 200B
Képzési adatok: tokens

A tréning futás

Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.

Képzési hardver: Ascend (昇腾) 910
Használt chipek: 144
Adatközpont: PengCheng Cloud Brain II

Elérhetőség

Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.

Súlyok: Open — downloadable
Modell hozzáférés: Open weights (restricted use)

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Nyilvántartási bizalom: Confident

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: OpenI启智社区/PengCheng.Mind
Utoljára frissítve: 11 February 2026

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni PengCheng Mind (鹏城脑海)

A másodpercenkénti becsült tokenek alapján rangsorolva, a legújabb kártyát először, ahol a sebességek azonosak. Mivel a generálás a MEMÓRIA SZÉLESSÉGÉhez van kötve, ez a sorrend a sávszélességet követi, nem pedig bármilyen játékbeli tesztet..

A legkisebb GPU-k, amik még futnak PengCheng Mind (鹏城脑海)

A legolcsóbb út, a memória kapacitás alapján. Egy szoros illeszkedés futtatja a modellt, de semmit sem hagy a hosszabb beszélgetésre..

Mit jelentenek a számok

Ami szükséges a futtatásához

Minimális kártya

Radeon Instinct MI250

Szükséges memória

110.1 GB

Leggyorsabb

30.3 tok/s

PengCheng Mind (鹏城脑海) eléri a paraméterek számát 200B. Ez túl van azon, amit bármelyik egyedi GPU kártya kezelni tud. A futtatása azt jelenti, hogy vagy több kártyára osztja, vagy olyan hardvert bérel, amelyet erre a feladatra terveztek, és minden olyan kártya, amely egyedül képes kezelni, egy adatközponti alkatrész. Az a szám, amely képes rá: 17.

A legkevesebb hardver, ami működik, az Radeon Instinct MI250, memória kapacitással rendelkezik 128 GB, futtatás egy tömörítési arányon IQ4_XS és körülbelül előállítva 13.3 tokenek másodpercenként

A másik végén ül B200, nagyjából generálás 30.3 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Mit jelent ez a modell

PengCheng Mind (鹏城脑海) ki lett adva által Peng Cheng Laboratory, az országban rögzítve mint China, alatt September 2023. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia.

Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása chat, Code generation, Translation.

Mivel a súlyai ki lettek adva, semmi sem függ attól, hogy egy szolgáltató elérhető marad-e - a tiéd, amint letöltötted.

Mi dönti el a sebességet

A medián eredmény körül 13.3 másodpercenkénti tokenek 14 tőlük

Ez egy sűrű modell, így minden paramétert minden előállított tokenhez elolvasnak. Ez szinte pontosan nyomon követi a memória-sávszélességet — egy kártya, amelynek kétszer akkora a sávszélessége, körülbelül kétszer olyan gyorsan generál.

Itt a memória méret alapján van megbecsülve, nem pedig az architektúrából számítva, amely nincs rögzítve ennél a modellnél — a számok tájékoztató jellegűek, nem pontosak.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a PengCheng Mind (鹏城脑海)

A fenti táblázat már értékelte az összes kártyát, amelynek specifikációi elérhetők ennek a modellen. A válaszod megszerzése hat lépést igényel..

01

Olvasd el a MEMORY adatokat először.

A táblázat felsorolja az összes kártyát, amely képes tartani PengCheng Mind (鹏城脑海), körülbelül szükséges 110.1 GB a tömörítésnél IQ4_XS. A kapacitás a kapu — egy kártya vagy tartalmazza, vagy nem.
02

Illeszd a kontextust a tényleges használatodhoz.

A hosszabb beszélgetések memóriaigénye van a súlyok szükségletén kívül. Húzd el a csúszkát a valódi munkahosszodra, mielőtt bármelyik sort megbízhatónak tartanád. PengCheng Mind (鹏城脑海).
03

Állítsa be a minőségi minimumot

A tömörítés az, ami lehetővé teszi, hogy egy modell kisebb kártyákra illeszkedjen, bizonyos költséggel a pontosság terén., elérni egy tömörítést a IQ4_XS a legkisebb kártyán, ami elfér. A minimális minőség beállítása eldobja azokat a kártyákat, amelyek csak úgy tudják kezelni, hogy tovább szorítanak, mint amit szeretnél, és egy szinten tartja az összehasonlítást.
04

Rangsoroljon átbocsátás alapján, nem pedig specifikációs lap szerint.

A rangsorolás a másodpercenkénti tokenek alapján a memóriából származó sávszélességet követi, nem pedig a core-ok számát, ezért PengCheng Mind (鹏城脑海). Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 30.3 tok/s
05

Nézd a mozgásteret, ne csak a passzolást.

Tömör jelentése, hogy betölti és működik, nincs hely a későbbi kontextus növelésére, a következő esetben PengCheng Mind (鹏城脑海). A Kényelmes azt jelenti, hogy később bővítheted a contextet. Ez a különbség fontosabb, mint néhány token másodpercenként, így kényelmeset vásárolj, ha ezt várod.
06

Nézd meg, mit futtat még az a kártya.

Egy KÁRTYA végigkövetése a saját oldaláig megmutatja az összes többi modellt, amelyet el tud tartani, ami az a kérdés, ami felmerül, miután döntöttél. PengCheng Mind (鹏城脑海).

Válaszok

PengCheng Mind (鹏城脑海) — gyakori kérdések

PengCheng Mind (鹏城脑海)— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

A specifikációkból számítják ki őket, nem pedig mérik, és mindegyiknek van egy tartománya. Egy példa: 18–48 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

PengCheng Mind (鹏城脑海)— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az Radeon Instinct MI250, memória kapacitással rendelkezik 128 GB. A modell egy tömörítéssel fut. IQ4_XS használva körülbelül 110.1 GB, és körülbelül 13.3 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 17.

PengCheng Mind (鹏城脑海)— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 30.3 tokenek másodpercenként; a leglassabb, ami még fut, jelentősen kevesebbet képes kezelni. Az olvasási sebesség körülbelül tíz token másodpercenként, és a kártyák száma, amelyek ezt meg tudják tisztítani: 14.

PengCheng Mind (鹏城脑海)— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 110.1 GB tömörítési arányban IQ4_XS, melyik az a legkisebb KÁRTYA, amelyik futtatni tudja. Kevesebb tömörítés több szükséges: a fentebbi memória oszlop számai minden KÁRTYÁRA újraszámításra kerülnek, mert mindegyik tartalmazza a legkevésbé tömörített verziót, amit csak tud.

PengCheng Mind (鹏城脑海)— Nyílt forráskódú?

Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.

PengCheng Mind (鹏城脑海)— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 200B. "PengCheng.Mind 又称鹏城·脑海是鹏城实验室开发、开源、开放的基于Transformer架构的自回归式语言模型，目前包含7B、200B两个版本". Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.

PengCheng Mind (鹏城脑海)— Ki készítette ezt?

Kiadta Peng Cheng Laboratory, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.

PengCheng Mind (鹏城脑海)— Mikor adták ki?

Kibocsátották a September 2023. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

PengCheng Mind (鹏城脑海)— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot chat, Code generation, Translation. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.

PengCheng Mind (鹏城脑海)— Hol tudom letölteni?

A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.

PengCheng Mind (鹏城脑海)— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Elosztható a kártya és a rendszer MEMÓRIA között, de így fájdalmasan lassan generálódik. A legközelebbi hiba, amit számítunk, alulmúlja 35.3 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

PengCheng Mind (鹏城脑海)— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

Egy második Kártya körülbelül megduplázza a rendelkezésre álló MEMÓRIÁT, de nem a generálási sebességet. A szám, amely már képes egyedül futtatni: 17. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

PengCheng Mind (鹏城脑海)— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Mivel a kapacitás változik, úgy az is, hogy mennyire kell összenyomni. A fenti táblázatban lévő különböző szintek száma: 5. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 11 February 2026

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..

Minden AI modell