TeleChat2-3B 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
Tesla C1080
4 GB · Q6_K · 17.9 tok/s
Leggyorsabb kártya
B200
1,129 tok/s · 180 GB
Melyik GPU képes futtatni TeleChat2-3B?
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..
818 kártyák illeszkednek
Számítás| Szükséges | Kvantisálás | Illeszkedik | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
1,129
tok/s
678–1,807 · alacsony bizalom |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 3.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
1,129
tok/s
678–1,807 · alacsony bizalom |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 3.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
902
tok/s
541–1,443 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 3.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
902
tok/s
541–1,443 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 3.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
721
tok/s
433–1,154 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
690
tok/s
414–1,105 · alacsony bizalom |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 3.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
690
tok/s
414–1,105 · alacsony bizalom |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 3.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
661
tok/s
396–1,057 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 3.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
586
tok/s
352–938 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
586
tok/s
352–938 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
586
tok/s
352–938 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
556
tok/s
334–890 · alacsony bizalom |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
474
tok/s
285–759 · alacsony bizalom |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
474
tok/s
285–759 · alacsony bizalom |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 3.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
474
tok/s
285–759 · alacsony bizalom |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
474
tok/s
285–759 · alacsony bizalom |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
474
tok/s
285–759 · alacsony bizalom |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
361
tok/s
217–578 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 3.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
361
tok/s
217–578 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 3.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
301
tok/s
181–482 · alacsony bizalom |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
295
tok/s
177–471 · alacsony bizalom |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
288
tok/s
173–461 · alacsony bizalom |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 3.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
288
tok/s
173–461 · alacsony bizalom |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 3.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
288
tok/s
173–461 · alacsony bizalom |
A800 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Aug 2022 | 3.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
288
tok/s
173–461 · alacsony bizalom |
H100 CNX NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
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
- China Telecom
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- China
- Közölt
- 8 November 2024
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Chat, Text summarization, 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
- 3B
- Képzési adatok
- tokens
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)
- Képzés kód
- Open (restricted use)
- Hugging Face
- Tele-AI
Apache 2.0 https://huggingface.co/Tele-AI/TeleChat2-3B "Community use TeleChat model needs to follow 《TeleChat model community license agreement》. TeleChat model supports commercial use if you plan to treat TeleChat The model or its derivatives are used for commercial purposes, you need to contact the mailbox below" no clear license but same disclaimer as above https://github.com/Tele-AI/TeleChat2/ this is seems to be pre-training code: https://github.com/Tele-AI/TeleChat2/tree/main/deepspeed
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
- TeleChat2
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Az extremitások
A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni TeleChat2-3B
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..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 1,129 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 1,129 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 902 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 902 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 721 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 690 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 690 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 661 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 586 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 586 tok/s
A legkisebb GPU-k, amik még futnak TeleChat2-3B
A legolcsóbb út, a memória kapacitás alapján. Egy szoros illeszkedés futtatja a modellt, de semmit sem hagy a hosszabb beszélgetésre..
- 01 GeForce RTX 4010 4 GB · Szükséges 3.2 GB · Q6_K · Szoros 19.7 tok/s
- 02 RTX A400 4 GB · Szükséges 3.2 GB · Q6_K · Szoros 19.7 tok/s
- 03 RTX 500 Mobile Ada Generation 4 GB · Szükséges 3.2 GB · Q6_K · Szoros 26.3 tok/s
- 04 GeForce RTX 3050 A Mobile 4 GB · Szükséges 3.2 GB · Q6_K · Szoros 39.4 tok/s
- 05 Jetson Orin Nano 4 GB 4 GB · Szükséges 3.2 GB · Q6_K · Szoros 7.0 tok/s
- 06 Radeon RX 6450M 4 GB · Szükséges 3.2 GB · Q6_K · Szoros 20.5 tok/s
- 07 Radeon RX 6550M 4 GB · Szükséges 3.2 GB · Q6_K · Szoros 23.0 tok/s
- 08 Radeon RX 6550S 4 GB · Szükséges 3.2 GB · Q6_K · Szoros 20.5 tok/s
- 09 Arc A310 4 GB · Szükséges 3.2 GB · Q6_K · Szoros 16.5 tok/s
- 10 Arc Pro A30M 4 GB · Szükséges 3.2 GB · Q6_K · Szoros 17.1 tok/s
Mit jelentenek a számok
Ami szükséges a futtatásához
Minimális kártya
Tesla C1080
Szükséges memória
3.2 GB
Leggyorsabb
1,129 tok/s
TeleChat2-3B eléri a paraméterek számát 3B. Ez elég kicsi ahhoz, hogy a hardver ritkán legyen az akadály, beleértve a több éves kártyákat is. Azoknak a kártyáknak a száma, amelyeket nyomon követünk, és amelyek el tudják futtatni: 818.
A legkevesebb hardver, ami működik, az Tesla C1080, memória kapacitással rendelkezik 4 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q6_K és körülbelül előállítva 17.9 tokenek másodpercenként
A legjobb kategóriájú B200, nagyjából generálás 1,129 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.
Mit jelent ez a modell
TeleChat2-3B ki lett adva által China Telecom, az országban rögzítve mint China, alatt November 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Chat, Text summarization, Code generation.
Mivel a súlyai ki lettek adva, semmi sem függ attól, hogy egy szolgáltató elérhető marad-e - a tiéd, amint letöltötted. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva Tele-AI.
Mi dönti el a sebességet
A medián eredmény körül 35.8 másodpercenkénti tokenek 780 tőlük
Minden súly részt vesz minden tokenben itt, így a sávszélesség a teljes történet: az alábbi rangsor lényegében a memória átbocsátóképességének rangsora.
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 TeleChat2-3B
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.
Minden kártyát itt leellenőriztünk a következőkkel szemben TeleChat2-3B, körülbelül szükséges 3.2 GB a tömörítésnél Q6_K. Semennyi feldolgozási teljesítmény nem kompenzálja azt a kártyát, amelyik nem tudja megtartani.
-
02
Állítsa be a használt CONTEXT LENGTH-et.
A hosszabb beszélgetések memóriaigénye van a súlyok szükségletén kívül. Húzd el a csúszkát a valódi munkahosszodra, mielőtt bármelyik sort megbízhatónak tartanád. TeleChat2-3B.
-
03
Állítsa be a minőségi minimumot
A kvantálási oszlop kártyánként változik, mert egy nagyobb kártya pontosabb másolatot tartalmaz., elérni egy tömörítést a Q6_K 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 sebességsorrend lényegében egy sorrend a MEMÓRIA-SÁV szerint, a TeleChat2-3B. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 1,129 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 TeleChat2-3B. 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 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. TeleChat2-3B.
Válaszok
TeleChat2-3B — gyakori kérdések
TeleChat2-3B— futtathatom egy GPU-n tartva 24 GB?
Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 5090 D V2, tartás 24 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 3.9 GB és körülbelül generálás 189 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.
TeleChat2-3B— 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.
TeleChat2-3B— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 3B. 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.
TeleChat2-3B— Ki készítette ezt?
Kiadta China Telecom, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
TeleChat2-3B— Mikor adták ki?
Kibocsátották a November 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
TeleChat2-3B— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Chat, Text summarization, Code generation. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
TeleChat2-3B— Hol tudom letölteni?
Súlyait a Hugging Face-en tette közzé, a szervezet alatt Tele-AI. Nem tárolunk modell fájlokat — ez az oldal kiszámolja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.
TeleChat2-3B— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?
Csak a terhelés áthelyezésével, amely általában téves gazdaságosság: a rendszermemóriában tárolt rész az egészet visszahúzza. Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.
TeleChat2-3B— 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: 818. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.
TeleChat2-3B— 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: 2. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.
TeleChat2-3B— 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: 678–1,807 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.
TeleChat2-3B— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az Tesla C1080, memória kapacitással rendelkezik 4 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q6_K használva körülbelül 3.2 GB, és körülbelül 17.9 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 818.
TeleChat2-3B— mennyi idő alatt fut a GPU-n?
A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 1,129 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: 780.
TeleChat2-3B— mennyi VRAM-ra van szüksége?
Kb. 3.2 GB tömörítési arányban Q6_K, 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.
TeleChat2-3B— futtathatom egy GPU-n tartva 8 GB?
Igen. A KÁRTYA CMP 170HX 8 GB, tartás 8 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 3.9 GB és körülbelül generálás 210 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.
TeleChat2-3B— futtathatom egy GPU-n tartva 12 GB?
Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 3080 Ti, tartás 12 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 3.9 GB és körülbelül generálás 129 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.
TeleChat2-3B— futtathatom egy GPU-n tartva 16 GB?
Igen. A KÁRTYA Tesla V100 SXM2 16 GB, tartás 16 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 3.9 GB és körülbelül generálás 160 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.
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..