TeleChat2-35B 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
RTX A4500
20 GB · Q3_K_M · 20.9 tok/s
Leggyorsabb kártya
B200
96.8 tok/s · 180 GB
Melyik GPU képes futtatni TeleChat2-35B?
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..
132 kártyák illeszkednek
Számítás| Szükséges | Kvantisálás | Illeszkedik | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
96.8
tok/s
58–155 · alacsony bizalom |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 38.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
96.8
tok/s
58–155 · alacsony bizalom |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 38.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
77.3
tok/s
46–124 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 38.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
77.3
tok/s
46–124 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 38.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
61.8
tok/s
37–99 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 38.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
59.2
tok/s
36–95 · alacsony bizalom |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 38.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
59.2
tok/s
36–95 · alacsony bizalom |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 38.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
56.6
tok/s
34–91 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 38.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
50.3
tok/s
30–80 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 38.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
50.3
tok/s
30–80 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 38.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
50.3
tok/s
30–80 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 38.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
47.7
tok/s
29–76 · alacsony bizalom |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 38.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
40.7
tok/s
24–65 · alacsony bizalom |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 38.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
40.7
tok/s
24–65 · alacsony bizalom |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 38.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
40.7
tok/s
24–65 · alacsony bizalom |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 38.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
40.7
tok/s
24–65 · alacsony bizalom |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 38.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
40.7
tok/s
24–65 · alacsony bizalom |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 38.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
40.4
tok/s
24–65 · alacsony bizalom |
DRIVE A100 PROD NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 25.9 GB | Q5_K_M | Szoros |
|
40.4
tok/s
24–65 · alacsony bizalom |
GRID A100A NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 25.9 GB | Q5_K_M | Szoros |
|
39.8
tok/s
24–64 · alacsony bizalom |
GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA | 24 GB | 1,340 GB/s | Aug 2025 | 19.8 GB | IQ4_XS | Szoros |
|
38.7
tok/s
23–62 · alacsony bizalom |
GeForce RTX 5090 NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 25.9 GB | Q5_K_M | Szoros |
|
38.7
tok/s
23–62 · alacsony bizalom |
GeForce RTX 5090 D NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 25.9 GB | Q5_K_M | Szoros |
|
36.3
tok/s
22–58 · alacsony bizalom |
A30X NVIDIA | 24 GB | 1,220 GB/s | Apr 2021 | 19.8 GB | IQ4_XS | Szoros |
|
31.0
tok/s
19–50 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 38.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
31.0
tok/s
19–50 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 38.2 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
- 18 October 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
- 35B
- 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)
https://modelscope.cn/models/TeleAI/TeleChat2-35B-32K "The community must comply with the TeleChat Model Community License Agreement when using the TeleChat model. The TeleChat model supports commercial use. If you plan to use the TeleChat model or its derivatives for commercial purposes, you need to contact us via the following email" 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…
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Valószínűleg 10²³ FLOP felett
- Yes
- 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 TeleChat2-35B
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 96.8 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 96.8 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 77.3 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 77.3 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 61.8 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 59.2 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 59.2 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 56.6 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 50.3 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 50.3 tok/s
A legkisebb GPU-k, amik még futnak TeleChat2-35B
A legolcsóbb út, a memória kapacitás alapján. Egy szoros illeszkedés futtatja a modellt, de semmit sem hagy a hosszabb beszélgetésre..
- 01 RTX 4000 Ada Generation 20 GB · Szükséges 17.8 GB · Q3_K_M · Szoros 11.8 tok/s
- 02 RTX 4000 SFF Ada Generation 20 GB · Szükséges 17.8 GB · Q3_K_M · Szoros 9.1 tok/s
- 03 Radeon RX 7900 XT 20 GB · Szükséges 17.8 GB · Q3_K_M · Szoros 20.4 tok/s
- 04 A10M 20 GB · Szükséges 17.8 GB · Q3_K_M · Szoros 16.3 tok/s
- 05 GeForce RTX 3080 Ti 20 GB 20 GB · Szükséges 17.8 GB · Q3_K_M · Szoros 24.8 tok/s
- 06 RTX A4500 20 GB · Szükséges 17.8 GB · Q3_K_M · Szoros 20.9 tok/s
- 07 Arc Pro B60 24 GB · Szükséges 19.8 GB · IQ4_XS · Szoros 8.8 tok/s
- 08 GeForce RTX 5090 D V2 24 GB · Szükséges 19.8 GB · IQ4_XS · Szoros 39.8 tok/s
- 09 RTX PRO 4000 Blackwell SFF 24 GB · Szükséges 19.8 GB · IQ4_XS · Szoros 12.8 tok/s
- 10 GeForce RTX 5090 Mobile 24 GB · Szükséges 19.8 GB · IQ4_XS · Szoros 26.6 tok/s
Mit jelentenek a számok
A hardver oldal
Minimális kártya
RTX A4500
Szükséges memória
17.8 GB
Leggyorsabb
96.8 tok/s
TeleChat2-35B eléri a paraméterek számát 35B. Ez a tartományba esik, amelyet egy komoly asztali KÁRTYA kezelni tud, miután a súlyok tömörítve vannak. Azoknak a KÁRTYÁKNAK a száma, amelyeket nyomon követünk, és amelyek képesek futtatni: 132.
az alsó végén ezt kezelik RTX A4500, memória kapacitással rendelkezik 20 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q3_K_M és körülbelül előállítva 20.9 tokenek másodpercenként
A másik végén ül B200, nagyjából generálás 96.8 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.
Erről a modelről
TeleChat2-35B ki lett adva által China Telecom, az országban rögzítve mint China, alatt October 2024. A kiadó kategóriája alá 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.
Milyen gyorsan fut, és miért
A kártyák felének, amelyek tartják, több mint 20.6 másodpercenkénti tokenek 103 tőlük
Minden súly részt vesz minden tokenben itt, így a sávszélesség a teljes történet: az alábbi rangsor lényegében a memória átbocsátóképességének rangsora.
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.
Lépésről lépésre
Hogyan válasszunk GPU-t a TeleChat2-35B
A fenti táblázat már értékelte az összes kártyát, amelynek specifikációi elérhetők ennek a modellen. A válaszod megszerzése hat lépést igényel..
-
01
Kezdj a GPU VRAM oszloptól.
Minden kártyát itt leellenőriztünk a következőkkel szemben TeleChat2-35B, körülbelül szükséges 17.8 GB a tömörítésnél Q3_K_M. Semennyi feldolgozási teljesítmény nem kompenzálja azt a kártyát, amelyik nem tudja megtartani.
-
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. TeleChat2-35B.
-
03
Döntsd el, mennyi tömörítést fogadsz el.
A kvantálási oszlop kártyánként változik, mert egy nagyobb kártya pontosabb másolatot tartalmaz., elérni egy tömörítést a Q3_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
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 TeleChat2-35B. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 96.8 tok/s
-
05
Nézd a mozgásteret, ne csak a passzolást.
Egy szűk elhelyezés fut, de nem hagy semmit egy hosszabb beszélgetésre, az esetében TeleChat2-35B. 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 a kártyát a másik oldalról.
Minden kártyaoldal megismétli ezt a vizsgálatot minden modellre, amelyet birtoklunk, válaszolva arra, hogy mi másra jó a hardver, azon kívül, hogy TeleChat2-35B.
Válaszok
TeleChat2-35B — gyakori kérdések
TeleChat2-35B— mennyi VRAM-ra van szüksége?
Kb. 17.8 GB tömörítési arányban Q3_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.
TeleChat2-35B— futtathatom egy GPU-n tartva 24 GB?
Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 5090 D V2, tartás 24 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett IQ4_XS, használva körülbelül 19.8 GB és körülbelül generálás 39.8 tokensek másodpercenként. A fit szoros.
TeleChat2-35B— 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.
TeleChat2-35B— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 35B. 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.
TeleChat2-35B— Ki készítette ezt?
Kiadta China Telecom, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
TeleChat2-35B— Mikor adták ki?
Kibocsátották a October 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
TeleChat2-35B— 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. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
TeleChat2-35B— Hol tudom letölteni?
A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.
TeleChat2-35B— 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 7.5 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.
TeleChat2-35B— Futtatna-e két GPU gyorsabban?
A kapacitás kártyánként összeadódik; a teljesítmény nem. A kártyák számának már saját magukban tartva: 132. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.
TeleChat2-35B— 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: 6. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.
TeleChat2-35B— 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: 58–155 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.
TeleChat2-35B— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az RTX A4500, memória kapacitással rendelkezik 20 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q3_K_M használva körülbelül 17.8 GB, és körülbelül 20.9 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 132.
TeleChat2-35B— mennyi idő alatt fut a GPU-n?
A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 96.8 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: 103.
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..