Arcee Trinity Large TPS kalkulátor
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
818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak
Legkisebb kártya, ami elfér
Radeon Instinct MI325X
256 GB · IQ4_XS · 12.2 tok/s
Leggyorsabb kártya
B300
19.7 tok/s · 288 GB
Melyik GPU képes futtatni Arcee Trinity Large?
Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ
Egy hosszabb beszélgetés több memóriaigényt támaszt, ami kiszoríthatja ezt a modellt a kisebb kártyákról..
Elrejti azokat a GPU-kártyákat, amelyek csak a modellbe illeszkednének a compressziójuk ezen pont alá..
4 kártyák illeszkednek
Számítás| Szükséges | Kvantisálás | Illeszkedik | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
19.7
tok/s
12–31 · alacsony bizalom |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 241.5 GB | Q4_K_M | Szoros |
|
15.7
tok/s
9–25 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 241.5 GB | Q4_K_M | Szoros |
|
15.7
tok/s
9–25 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 241.5 GB | Q4_K_M | Szoros |
|
12.2
tok/s
7–20 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 218.3 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
- Prime Intellect,Arcee AI
- Szervezet típusa
- Industry,Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 19 February 2026
- Szerzők
- Varun Singh, Lucas Krauss, Sami Jaghouar, Matej Sirovatka, Charles Goddard, Fares Obied, Jack Min Ong, Jannik Straube, Fern, Aria Harley, Conner Stewart, Colin Kealty, Maziyar Panahi, Simon Kirsten, Anushka Deshpande, Anneketh Vij, Arthur Bresnu, Pranav Veldurthi, Raghav Ravishankar, Hardik Bishnoi, DatologyAI Team, Arcee AI Team, Prime Intellect Team, Mark McQuade, Johannes Hagemann, Lucas Atkins
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Language modeling/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
- 398B
- Képzési adatok
- tokens
"We present the technical report for Arcee Trinity Large, a sparse Mixture-of-Experts model with 400B total parameters and 13B activated per token"
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
- 1.3 × 10²⁴ FLOP
13e9 active parameters * 17e12 tokens * 6 = 1.326e24 FLOPs estimated
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA B300 (Blackwell Ultra)
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)
- Hugging Face
- arcee-ai
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Arcee Trinity Large Technical Report
- Utoljára frissítve
- 8 April 2026
Az extremitások
A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Arcee Trinity Large
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 Arcee Trinity Large
A legolcsóbb út, a memória kapacitás alapján. Egy szoros illeszkedés futtatja a modellt, de semmit sem hagy a hosszabb beszélgetésre..
- 01 Radeon Instinct MI325X 256 GB · Szükséges 218.3 GB · IQ4_XS · Szoros 12.2 tok/s
- 02 B300 288 GB · Szükséges 241.5 GB · Q4_K_M · Szoros 19.7 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · Szükséges 241.5 GB · Q4_K_M · Szoros 15.7 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · Szükséges 241.5 GB · Q4_K_M · Szoros 15.7 tok/s
Mit jelentenek a számok
A hardver oldal
Minimális kártya
Radeon Instinct MI325X
Szükséges memória
218.3 GB
Leggyorsabb
19.7 tok/s
Arcee Trinity Large eléri a paraméterek számát 398B. 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: 4.
az alsó végén ezt kezelik Radeon Instinct MI325X, memória kapacitással rendelkezik 256 GB, futtatás egy tömörítési arányon IQ4_XS és körülbelül előállítva 12.2 tokenek másodpercenként
A leggyorsabb eredmény a következőből származik B300, nagyjából generálás 19.7 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.
Honnan jött
Arcee Trinity Large ki lett adva által Prime Intellect,Arcee AI, az országban rögzítve mint United States of America, alatt February 2026. A kiadó kategóriája alá tartozik industry,Industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation.
A nyílt súlyok az okai annak, hogy ez az oldal a kalkulátorban van, és nem csak a katalógusban: ez egy olyan modell, amit valójában meg tudsz tartani. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva arcee-ai.
A sebességek megértése
A kártyák felének, amelyek tartják, több mint 15.7 másodpercenkénti tokenek. Jogosultsági olvasási sebesség: 4 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.
Mi került a felépítésébe
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 1.3 × 10²⁴ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA B300 (Blackwell Ultra). Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Lépésről lépésre
Hogyan válasszunk GPU-t a Arcee Trinity Large
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.
Kezdj a tényleges szükségletekből, ami a követelményének a Arcee Trinity Large, körülbelül szükséges 218.3 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 hosszabb beszélgetések memóriaigénye van a súlyok szükségletén kívül. Húzd el a csúszkát a valódi munkahosszodra, mielőtt bármelyik sort megbízhatónak tartanád. Arcee Trinity Large.
-
03
Válaszd ki, milyen messzire fogod tömöríteni.
A kvantálási oszlop kártyánként változik, mert egy nagyobb kártya pontosabb másolatot tartalmaz., 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
Hasonlítsd össze a TOKENS PER SECOND-t, ne a SPECIFICATIONS-t.
A rangsorolás a másodpercenkénti tokenek alapján a memóriából származó sávszélességet követi, nem pedig a core-ok számát, ezért Arcee Trinity Large. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B300, at 19.7 tok/s
-
05
Ellenőrizd a megfelelő ítéletet vásárlás előtt.
A megfelelő oszlop elválasztja azokat a kártyákat, amelyek épp hogy elboldogulnak, azoktól, amelyeknek van szabad helyük, az esetében Arcee Trinity Large. 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.
Minden kártyanév egy saját oldalra mutat, amely ugyanazt a számítást végzi el az egész modell kataloguson. Egy kártyát általában több modellhez is vásárolnak, ezért érdemes megnézni vásárlás előtt. Arcee Trinity Large.
Válaszok
Arcee Trinity Large — gyakori kérdések
Arcee Trinity Large— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az Radeon Instinct MI325X, memória kapacitással rendelkezik 256 GB. A modell egy tömörítéssel fut. IQ4_XS használva körülbelül 218.3 GB, és körülbelül 12.2 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 4.
Arcee Trinity Large— mennyi idő alatt fut a GPU-n?
A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B300, körülbelül 19.7 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: 4.
Arcee Trinity Large— mennyi VRAM-ra van szüksége?
Kb. 218.3 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.
Arcee Trinity Large— 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.
Arcee Trinity Large— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 398B. "We present the technical report for Arcee Trinity Large, a sparse Mixture-of-Experts model with 400B total parameters and 13B activated per token". 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.
Arcee Trinity Large— Ki készítette ezt?
Kiadta Prime Intellect,Arcee AI, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Industry.
Arcee Trinity Large— Mikor adták ki?
Kibocsátották a February 2026.
Arcee Trinity Large— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
Arcee Trinity Large— Hol tudom letölteni?
Súlyait a Hugging Face-en tette közzé, a szervezet alatt arcee-ai. Nem tárolunk modell fájlokat — ez az oldal kiszámolja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.
Arcee Trinity Large— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1.3 × 10²⁴ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA B300 (Blackwell Ultra). 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.
Arcee Trinity Large— 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 68.7 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.
Arcee Trinity Large— Futtatna-e két GPU gyorsabban?
A kapacitás kártyánként összeadódik; a teljesítmény nem. A kártyák számának már saját magukban tartva: 4. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.
Arcee Trinity Large— 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: 2. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.
Arcee Trinity Large— 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: 12–31 tok/s a fájlban B300. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.
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..