XuanYuan 2.0 TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Du Xiaoman 176.2B Paraméterek May 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 · Q4_K_M · 14.2 tok/s

Leggyorsabb kártya

Radeon Instinct MI300

28.4 tok/s · 128 GB

Melyik GPU képes futtatni XuanYuan 2.0?

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
28.4 tok/s 17–45 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	107.3 GB	Q4_K_M	Szoros
27.9 tok/s 17–45 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	148.3 GB	Q6_K	Szoros
27.1 tok/s 16–43 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	107.3 GB	Q4_K_M	Szoros
27.1 tok/s 16–43 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	107.3 GB	Q4_K_M	Szoros
23.1 tok/s 14–37 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	107.3 GB	Q4_K_M	Szoros
19.2 tok/s 12–31 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	189.3 GB	Q8_0	Kényelmes
15.4 tok/s 9–25 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	189.3 GB	Q8_0	Kényelmes
15.4 tok/s 9–25 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	189.3 GB	Q8_0	Kényelmes
14.5 tok/s 9–23 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	148.3 GB	Q6_K	Szoros
14.5 tok/s 9–23 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	148.3 GB	Q6_K	Szoros
14.2 tok/s 9–23 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	107.3 GB	Q4_K_M	Szoros
14.2 tok/s 9–23 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	107.3 GB	Q4_K_M	Szoros
11.8 tok/s 7–19 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	107.3 GB	Q4_K_M	Szoros
11.6 tok/s 7–19 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	107.3 GB	Q4_K_M	Szoros
11.3 tok/s 7–18 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	189.3 GB	Q8_0	Kényelmes
1.5 tok/s 1–2 · alacsony bizalom	GB10 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Oct 2025	107.3 GB	Q4_K_M	Szoros
1.5 tok/s 1–2 · alacsony bizalom	Jetson T5000 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Aug 2025	107.3 GB	Q4_K_M	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: Du Xiaoman
Szervezet típusa: Industry
Ország: China
Közölt: 19 May 2023
Szerzők: Xuanyu Zhang, Qing Yang, Dongliang Xu

Mit csinál

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

Tartomány: Language
Feladat: Language modeling/generation, Chat
Alapmodell: BLOOM-176B

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: 176.2B
Képzési adatok: 366,000,000,000 tokens

Képzés számítás

A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.

Finomhangolás számítás: 1.4 × 10²² FLOP

A tréning futás

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

Képzési hardver: NVIDIA A100 SXM4 80 GB

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
Hivatkozások: 161

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: XuanYuan 2.0: A Large Chinese Financial Chat Model with Hundreds of Billions Parameters
Utoljára frissítve: 25 May 2026

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni XuanYuan 2.0

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 XuanYuan 2.0

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

Mit jelentenek a számok

Hardverkövetelmények a gyakorlatban

Minimális kártya

Radeon Instinct MI250

Szükséges memória

107.3 GB

Leggyorsabb

28.4 tok/s

XuanYuan 2.0 eléri a paraméterek számát 176.2B. Ez a fogyasztói hardveren felül helyezi, abba a tartományba, ahol egy kártyát ezért a célért vásárolnak, nem pedig átalakítanak erre. Az általunk nyomon követett kártyák száma, amelyek elférnek benne: 17.

A belépési pont a Radeon Instinct MI250, memória kapacitással rendelkezik 128 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q4_K_M és körülbelül előállítva 14.2 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb, amit erre számolunk, az Radeon Instinct MI300, nagyjából generálás 28.4 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 6,550 GB/s.

Erről a modelről

XuanYuan 2.0 ki lett adva által Du Xiaoman, az országban rögzítve mint China, alatt May 2023. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.

Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation, Chat.

Ahelyett, hogy nulláról lenne betanítva, az származik BLOOM-176B. A legtöbb modell ezen a skálán egy meglévő alaphoz van igazítva, ahelyett, hogy semmiből épült volna.

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

Milyen gyorsan fut, és miért

A kártyák felének, amelyek tartják, több mint 14.5 másodpercenkénti tokenek 15 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.

Nélkül az attention elrendezés a nyilvántartásban, a memory oszlop egy közelítés. Elég közel van ahhoz, hogy hardver kiválasztását lehessen végezni, és a leghitványosabb hosszú context esetén.

Képzés és származás

A tanító készlet kb. futott 366,000,000,000 szöveg tokenjei

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a XuanYuan 2.0

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

01

Nézd meg, mire van szüksége, mielőtt bármi mást tennél.

A táblázat felsorolja az összes kártyát, amely képes tartani XuanYuan 2.0, körülbelül szükséges 107.3 GB a tömörítésnél Q4_K_M. Ez a szám, nem a kártya címválaszték teljesítménye, az, ami eldönti, hogy fut-e.
02

Illeszd a kontextust a tényleges használatodhoz.

A beszélgetés is elfoglalja a VRAM-ot, és ahogy halad, nő. Állítsa be a csúszkát a várt hosszúságra, mert hosszú kontextusnál egy kártya, amely könnyen kezeli a rövid kérdéseket, lemaradhat. XuanYuan 2.0.
03

Válaszd ki, milyen messzire fogod tömöríteni.

Minden KÁRTYA a legkevésbé tömörített másolatot futtatja, amelyet el tud tartani., elérni egy tömörítést a Q4_K_M 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

Rendezés sebesség szerint

A sebességsorrend lényegében egy sorrend a MEMÓRIA-SÁV szerint, a XuanYuan 2.0. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA Radeon Instinct MI300, at 28.4 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 XuanYuan 2.0. A Kényelmes azt jelenti, hogy később bővítheted a contextet. Ez a különbség fontosabb, mint néhány token másodpercenként, így kényelmeset vásárolj, ha ezt várod.
06

Nyisd meg a kiválasztott kártyát.

Minden kártyaoldal megismétli ezt a vizsgálatot minden modellre, amelyet birtoklunk, válaszolva arra, hogy mi másra jó a hardver, azon kívül, hogy XuanYuan 2.0.

Válaszok

XuanYuan 2.0 — gyakori kérdések

XuanYuan 2.0— Ki készítette ezt?

Kiadta Du Xiaoman, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

XuanYuan 2.0— Mikor adták ki?

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

XuanYuan 2.0— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation, Chat. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.

XuanYuan 2.0— Hol tudom letölteni?

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

XuanYuan 2.0— 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 20.9 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

XuanYuan 2.0— 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.

XuanYuan 2.0— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Minden kártya a lehető legkevésbé tömörített másolatát futtatva jelenik meg, amit képes tárolni. A kártyákon elférő különböző tömörítési szintek száma: 3. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

XuanYuan 2.0— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

Minden szám a memória sávszélességből és a modell méretéből származik, nem benchmarkolták, ezért mindet tartományként tették közzé, nem pedig egyetlen számként. Egy például: 17–45 tok/s a fájlban Radeon Instinct MI300. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

XuanYuan 2.0— 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. Q4_K_M használva körülbelül 107.3 GB, és körülbelül 14.2 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 17.

XuanYuan 2.0— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az Radeon Instinct MI300, körülbelül 28.4 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: 15.

XuanYuan 2.0— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 107.3 GB tömörítési arányban Q4_K_M, 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.

XuanYuan 2.0— 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.

XuanYuan 2.0— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 176.2B. 176.2B. 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.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 25 May 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