Ling-Plus ("Bailing") TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Ant Group 290B Paraméterek March 2025

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

7 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

B200

180 GB · IQ4_XS · 28.7 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

28.7 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Ling-Plus ("Bailing")?

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.

7 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
28.7 tok/s 17–46 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	159.3 GB	IQ4_XS	Szoros
17.0 tok/s 10–27 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	243.7 GB	Q6_K	Szoros
14.9 tok/s 9–24 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	159.3 GB	IQ4_XS	Szoros
14.9 tok/s 9–24 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	159.3 GB	IQ4_XS	Szoros
13.6 tok/s 8–22 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	243.7 GB	Q6_K	Szoros
13.6 tok/s 8–22 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	243.7 GB	Q6_K	Szoros
12.2 tok/s 7–20 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	209.9 GB	Q5_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: Ant Group
Szervezet típusa: Industry
Ország: China
Közölt: 10 March 2025
Szerzők: Ling Team, Binwei Zeng, Chao Huang, Chao Zhang, Changxin Tian, Cong Chen, Dingnan Jin, Feng Yu, Feng Zhu, Feng Yuan, Fakang Wang, Gangshan Wang, Guangyao Zhai, Haitao Zhang, Huizhong Li, Jun Zhou, Jia Liu, Junpeng Fang, Junjie Ou, Jun Hu, Ji Luo, Ji Zhang, Jian Liu, Jian Sha, Jianxue Qian, Jiewei Wu, Junping Zhao, Jianguo Li, Jubao Feng, Jingchao Di, Junming Xu, Jinghua Yao, Kuan Xu, Kewei Du, Lon…

Mit csinál

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

Tartomány: Language
Feladat: Language modeling/generation, Question answering, Code generation

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: 290B
Képzési adatok: 9,000,000,000,000 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.

Képzés számítás: 1.6 × 10²⁴ FLOP
Hogyan jött létre: Operation counting

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 (unrestricted)
Képzés kód: Unreleased
Hugging Face: inclusionAI

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: Every FLOP Counts: Scaling a 300B Mixture-of-Experts LING LLM without Premium GPUs
Utoljára frissítve: 11 February 2026

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Ling-Plus ("Bailing")

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 Ling-Plus ("Bailing")

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

Mit jelentenek a számok

Mi szükséges ehhez a modellhez való futtatáshoz

Minimális kártya

B200

Szükséges memória

159.3 GB

Leggyorsabb

28.7 tok/s

Ling-Plus ("Bailing") eléri a paraméterek számát 290B. 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: 7.

A legkisebb kártya, ami elbírja, az B200, memória kapacitással rendelkezik 180 GB, futtatás egy tömörítési arányon IQ4_XS és körülbelül előállítva 28.7 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb eredmény a következőből származik B200, nagyjából generálás 28.7 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Erről a modelről

Ling-Plus ("Bailing") ki lett adva által Ant Group, az országban rögzítve mint China, alatt March 2025. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.

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

A súlyok közzétéve vannak, így letölthető és futtatható a saját hardveren határozatlan ideig, offline, felhasználói fiók nélkül. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva inclusionAI.

Milyen gyorsan fut, és miért

Minden olyan kártya esetében, amely képes futtatni, a közép tartományban ül 14.9 másodpercenkénti tokenek. Jogosultsági olvasási sebesség: 7 tőlük

A sűrűsége miatt minden egyes tokent önállóan olvas, ezért a sebesség szerinti rendezés alább annyira közel követi a memória sávszélesség szerinti rendezést.

A belső architektúrája nincs nyilvántartásban, így a memória a paraméterek száma alapján van megbecsülve és ennek megfelelően van megjelölve. Várhatóan a tényleges érték eltér, különösen hosszú CONTEXT LENGTH esetén.

Hogyan lett betanítva

A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 1.6 × 10²⁴ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 9,000,000,000,000 szöveg tokenjei

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a Ling-Plus ("Bailing")

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 Ling-Plus ("Bailing"), körülbelül szükséges 159.3 GB a tömörítésnél IQ4_XS. Semennyi feldolgozási teljesítmény nem kompenzálja azt a kártyát, amelyik nem tudja megtartani.
02

Döntsön arról, hogy mennyi ideig tartanak a beszélgetései.

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. Ling-Plus ("Bailing").
03

Döntsd el, mennyi tömörítést fogadsz el.

Minden KÁRTYA a legkevésbé tömörített másolatot futtatja, amelyet el tud tartani., 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.

Rendezze sebesség szerint, hogy lássa, hogyan rangsorolnak a kártyák. Ling-Plus ("Bailing"). Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 28.7 tok/s
05

Olvasd el az illeszkedés oszlopot utoljára.

A megfelelő oszlop elválasztja azokat a kártyákat, amelyek épp hogy elboldogulnak, azoktól, amelyeknek van szabad helyük, az esetében Ling-Plus ("Bailing"). 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.

Egy KÁRTYA végigkövetése a saját oldaláig megmutatja az összes többi modellt, amelyet el tud tartani, ami az a kérdés, ami felmerül, miután döntöttél. Ling-Plus ("Bailing").

Válaszok

Ling-Plus ("Bailing") — gyakori kérdések

Ling-Plus ("Bailing")— Mire használják?

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

Ling-Plus ("Bailing")— Hol tudom letölteni?

Súlyait a Hugging Face-en tette közzé, a szervezet alatt inclusionAI. Nem tárolunk modell fájlokat — ez az oldal kiszámolja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.

Ling-Plus ("Bailing")— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 1.6 × 10²⁴ FLOP. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.

Ling-Plus ("Bailing")— 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 49.2 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

Ling-Plus ("Bailing")— 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: 7. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

Ling-Plus ("Bailing")— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Egy nagyobb KÁRTYA pontosabb másolatot tárol. Azoknak a tömörítési szinteknek a száma, amelyeket a futó KÁRTYÁK használnak: 3. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

Ling-Plus ("Bailing")— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

A specifikációkból számítják ki őket, nem pedig mérik, és mindegyiknek van egy tartománya. Egy példa: 17–46 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

Ling-Plus ("Bailing")— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az B200, memória kapacitással rendelkezik 180 GB. A modell egy tömörítéssel fut. IQ4_XS használva körülbelül 159.3 GB, és körülbelül 28.7 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 7.

Ling-Plus ("Bailing")— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 28.7 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: 7.

Ling-Plus ("Bailing")— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 159.3 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.

Ling-Plus ("Bailing")— 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.

Ling-Plus ("Bailing")— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 290B. 290 billion parameters with 28.8 billion activated parameters. 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.

Ling-Plus ("Bailing")— Ki készítette ezt?

Kiadta Ant Group, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

Ling-Plus ("Bailing")— Mikor adták ki?

Kibocsátották a March 2025.

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