Számítsa ki a TPS-t a CMP 50HX helyi AI modellek
Minden modell a katalógusunkban, amelyet ezzel a kártyával értékeltünk a kiválasztott kontextus hosszán és minimális minőségen. A sebesség egyetlen kérés becslése, amelyet ezen kártya memória sávszélessége és minden modell mérete alapján számoltak ki, miután tömörítették..
Kiszámítva ehhez a kártyához
679 modellek az adatbázisunkban összesen
A legnagyobb modell, amit tartalmaz.
Ling-lite-1.5 ("Bailing")
16.8B · Q3_K_M · 38.1 tok/s
Leggyorsabb modell
Gemma 3 QAT 1B
237 tok/s · 1B
Mely AI modellek futhatnak egy CMP 50HX?
Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ
Több kontextus több MEMÓRIÁT jelent a beszélgetés gyorsítótárához. A sebesség egy friss beszélgetéshez való, és nem változik ezzel a beállítással..
Elrejti azokat a modelleket, amelyek csak ezen a ponton alá tömörítve férnének el..
381 modellek megfelelnek
Számítás| Kvantisálás | Illeszkedik | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
237
tok/s
202–285 |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokenek | Q8_0 | Kényelmes |
|
237
tok/s
202–285 |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokenek | Q8_0 | Kényelmes |
|
237
tok/s
142–379 · alacsony bizalom |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
237
tok/s
142–379 · alacsony bizalom |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
237
tok/s
142–379 · alacsony bizalom |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
237
tok/s
142–379 · alacsony bizalom |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
222
tok/s
133–356 · alacsony bizalom |
DeepSeekMoE-16B | 16B | Jan 2024 | 8.1 GB | 4k tokenek | Q3_K_M | Szoros |
|
220
tok/s
132–351 · alacsony bizalom |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
216
tok/s
129–345 · alacsony bizalom |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
216
tok/s
129–345 · alacsony bizalom |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
216
tok/s
129–345 · alacsony bizalom |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
216
tok/s
129–345 · alacsony bizalom |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
198
tok/s
119–316 · alacsony bizalom |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
198
tok/s
119–316 · alacsony bizalom |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
198
tok/s
119–316 · alacsony bizalom |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
198
tok/s
119–316 · alacsony bizalom |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
193
tok/s
164–231 |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokenek | Q8_0 | Kényelmes |
|
190
tok/s
114–304 · alacsony bizalom |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
182
tok/s
109–292 · alacsony bizalom |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
182
tok/s
109–292 · alacsony bizalom |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
182
tok/s
109–292 · alacsony bizalom |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
182
tok/s
109–292 · alacsony bizalom |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
182
tok/s
109–292 · alacsony bizalom |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
182
tok/s
109–292 · alacsony bizalom |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
182
tok/s
109–292 · alacsony bizalom |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokenek ? | 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
CMP 50HX Teljes specifikáció
Minden az erre a lapra vonatkozóan, rendezve aszerint, mennyire befolyásolja egy nyelvi modell futtatását, nem pedig aszerint, ahogyan egy specifikációs táblázat felsorolná. A MEMORY az első, mert ez határozza meg az eredményt; a többi a CONTEXT..
VRAM
A két specifikáció, ami meghatározza, hogy ezt a KÁRT mit tud futtatni és milyen gyorsan. A kapacitás határozza meg, hogy mely modellek férnek el; a sávszélesség határozza meg, hány token-t állítanak elő másodpercenként, miután elindultak.
- Memóriaméret
- 10 GB
- Memória sávszélesség
- 560 GB/s
- Memória típus
- GDDR6
- Memória busz szélessége
- 320 bit
- Memória óra
- 1.75 GHz
A chip
Melyik processor található az alaplapon és hogyan készült. Egy kisebb gyártási méret általában jobb teljesítményt jelent ugyanazon energiafelhasználás mellett.
- Grafikus processzor
- TU102
- Architektúra
- Turing
- Generáció
- Mining GPUs
- Öntödé
- TSMC
- Feldolgozási méret
- 12 nm
- Tranzisztorok
- 18.6 billion
- Tranzisztor sűrűség
- 24,700 K/mm²
- Die méret
- 754 mm²
- Kiadott
- 24 June 2021
Órajel sebességek
Milyen gyorsan fut a processzor. Itt sokkal kevesebbet ér, mint egy játékbenchmarkon: a szöveg generálása a MEMÓRIA SÁVSZÉLESSÉG által korlátozott, így egy magasabb órajel alig mozdítja el az eredményt.
- Alap óra
- 1.35 GHz
- Turbóóra
- 1.55 GHz
Feldolgozó egységek
A chip mit tartalmaz. Ezek a grafikai teljesítményt hajtják, és főként egy hosszú prompt feldolgozása szempontjából számítanak, nem pedig a válasz előállítása szempontjából.
- árnyékoló egységek
- 3,584
- Textúrázási egységek
- 192
- Render kimeneti egységek
- 80
- Streaming multiprocesszorok
- 56
- Tenzor magok
- 448
- Ray tracing magok
- 56
- L1 gyorsítótár
- 64 KB
- L2 gyorsítótár
- 5 MB
Elméleti teljesítmény
A lapra közzétett csúcsaritmetikai sebességek. Ezek olyan plafonok, amelyeket egy valódi munkaterhelés sem ér el, és a szöveg generálása csak ezek kis részét éri el, mert a memória korlátozza, nem az aritmetika.
- Fél precizitás (FP16)
- 22.2 TFLOPS
- Egyszeres pontosság (FP32)
- 11.1 TFLOPS
- Kettős pontosság (FP64)
- 346.1 GFLOPS
- Pixelek aránya
- 124 GPixel/s
- Textúra sebesség
- 297 GTexel/s
A lap
Mi szükséges a kártya fizikális telepítéséhez és működtetéséhez - azok a gyakorlati korlátok, amelyek eldöntik, hogy illeszkedik-e a már meglévő géphez.
- Teljesítményfelvétel (TDP)
- 250 W
- Javasolt tápegység
- 600 W
- Áramellátó csatlakozók
- 2x 8-pin
- Busz interfész
- PCIe 1.0 x4
- Bővítőhely szélessége
- Dual-slot
- Dimenziók
- 267 mm × 35 mm
Szoftver-támogatás
Mely grafikai és számítási interfészeket támogat a kártya. A CUDA számítási képesség az, amely hatással van a következtetésre: 7.0 alatt nincsenek tensor magok, és a modern következtetési szoftver lassabb kódutakra tér vissza.
- CUDA számítási képesség
- 7.5
- DirectX
- 12.2
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.4
- OpenCL
- 3.0
- Shader modell
- 6.8
Lista
Hol lehet venni egy CMP 50HX
Jelenleg egyetlen forgalmazó sem listázza ezt a kártyát. A listák olyan forgalmazóktól származnak, akik közvetlenül itt publikálják őket. — böngészés a forgalmazói könyvtárban látni, hogy ki mit árul.
Mit jelentenek a számok
Mit jelent a memóriaalrendszer az AI számára
VRAM
10 GB
Sávszélesség
560 GB/s
Legnagyobb modell
Ling-lite-1.5 ("Bailing")
CMP 50HX csak hordoz 10 GB -nak GDDR6. Ez korlátozza a katalógus kisebb végére, és egy modellnek teljesen bele kell férnie, mielőtt bármilyen kimenetet generál. Egy futás valójában körülbelül 9 GB.
A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 560 GB/s egy buszon keresztül a 320 bit. Ez a szám szabályozza a generálási sebességet — az egy bájtra vonatkozó aritmetika elég kicsi ahhoz, hogy a busz, ne pedig a magok legyenek azok, amire mindenki vár.
A szám a busz szélessége és a memória óra szorzataként van. 1.75 GHz. Mindkét fél fontos, és egyik sem látható egy játéktesztben.
A legnagyobb dolog, amit tart, az Ling-lite-1.5 ("Bailing"), 16.8B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 38.1 tokenek másodpercenként
A chip és hogy hogyan készült
CMP 50HX a grafikus feldolgozón van építve TU102, az architektúra használatával Turing ból NVIDIA, a generáció részeként Mining GPUs.
A chip-et a következő gyártó készíti TSMC, egy folyamatban 12 , egy kockával, amely méri 754 mm², tartás 18.6 billion Tranzisztorok. Egy kisebb folyamat általában nagyobb teljesítményt jelent ugyanannyi energia mellett, bár a nyelvi modellek esetében ez sokkal kevésbé számít, mint a memória alrendszer.
Megjelent a June 2021, nagyjából 5.1039501121066 évekkel ezelőtt. A következtetési szoftver támogatás általában egy-két évvel követi a hardvert, így egy ilyen korú KÁRTYA általában érett, jól optimalizált kódútvonalakkal rendelkezik.
A számítási teljesítmény, és hogy miért számít kevesebbet, mint amilyennek tűnik
FP16
22.2 TFLOPS
FP64
346.1 GFLOPS
Tenzor magok
448
Papíron CMP 50HX elér 22.2 TFLOPS félnyes pontossággal, és 11.1 TFLOPS egyszeres pontossággal. Ezek csúcsértékek, amelyeket valós terhelés nem fenntart, és a szöveggenerálás csak ezek egy kis töredékét éri el - a dekódolás a memória által korlátozott, nem pedig a számítási műveletek által, ezért egy kártya itt rendkívül erősnek tűnhet, mégis normális sebességgel állít elő tokeneket.
A dupla pontosságú áteresztőképesség eléri 346.1 GFLOPS. Nincs hatással a nyelvi modell futtatására — a következtetési futási idő nem használja — de elválasztja az adatközponti részeket a fogyasztóiaktól, mivel az utóbbi szándékosan korlátozza azt.
A kártya hordozza 448 Tenzor magok át跨 56 Streaming multiprocesszorok. Ezek felgyorsítják a mátrix aritmetikát, amely a transzformátor szívében található, és ők azok, akik drámaian gyorsabbá teszik a prompt feldolgozást — egy hosszú dokumentum elolvasását mielőtt válaszolnának — mint ahogyan az máskülönben lenne.
Az órajelek egy alapból futnak 1.35 GHz egy gyorsításra 1.55 GHz. Itt sokkal kevesebbet ér, mint egy játékbenchmarkon: az órajelek emelése felgyorsítja az aritmetikát, és az aritmetika nem az, amire a generáció vár.
Cache és feldolgozó egységek
CMP 50HX L1 gyorsítótárral rendelkezik 64 Kb, L2 gyorsítótár támogatásával 5 MB. A cache egy részesedést felszív a memóriaforgalomból, ami egyébként a fő buszt érné el, ami az egyetlen hely ezen az oldalon, ahol a sávszélességen kívül más szám is csendben befolyásolja a generálási sebességet — egy nagy L2 lehetővé teszi, hogy a munkakészlet több része közel maradjon a magokhoz.
Vannak 3,584 árnyékoló egységek, 192 Textúrázási egységek, és 80 Render kimeneti egységek. Ezek grafikai munkaterheket kezelnek és hozzájárulnak a prompt feldolgozáshoz, de a modell válasz generálásával töltött idő nagy részében tétlenül állnak.
Teljesítmény, méret és telepítés
Teljesítményfogyasztás
250 W
CMP 50HX rated at 250 W, és a javasolt rendszer tápegység 600 W. Egy nyelvi modell futtatása egy kártyát inkább rövid ideig foglalkoztat, mint folyamatosan — nagy terhelést jelent a generálás során, és kérések között tétlenkedik — így a folyamatos terhelés egy munkanap alatt általában jól a megadott érték alatt van.
A panel elfoglalja dual-slot, mérés 267 mm hosszú, és szükséges 2x 8-pin. Érdemes ellenőrizni a gépben lévő házat és tápegységet, mivel a legnagyobb kártyáknak lényegesen több mindkettőre van szükségük, mint amit egy tipikus asztali gép biztosít.
Csatlakozik a PCIe 1.0 x4. A felület szabályozza, hogy a modell milyen gyorsan töltődik be a lemezről a kártyára, nem azt, hogy ott milyen gyorsan fut, így egy szűkebb kapcsolat néhány másodpercbe kerül a rendszerindításkor, és utána semmi.
Az extremitások
A legnagyobb AI modellek, amelyek futnak egy CMP 50HX
A legnagyobb open weight modellek, amelyek elférnek ezen a kártyán, legújabb elöl. Mindegyik a kártya által elérhető legjobb tömörítésben van megjelenítve..
A leggyorsabb AI modellek egy CMP 50HX
Ahol ez a KÁRTYA a leggyorsabban állítja elő a tokeneket. A kisebb modellek itt dominálnak, mert minden token előállítása azt jelenti, hogy az egész modellt egyszer kell kiolvasni a memóriából..
Lépésről lépésre
Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy CMP 50HX
Nem kell semmit kézzel kiszámolnod — a gputps.com kalkulátor ezen az oldalon már kiszámította minden modelféleséghez, amit ez a kártya elbír. A válasz leolvasása hat lépést igényel..
-
01
Keresd meg a kívánt modellt
A táblázat felsorolja 381 modellek, amelyeket ez a kártya futtat. A keresés szűkíti a listát név vagy méret alapján.
-
02
Döntsön arról, hogy mennyi ideig tartanak a beszélgetései.
Állítsa be a kontextust a valódi munkahosszára. A rövid kérdések szinte semmit sem számítanak, de egy hosszú dokumentum jelentős részesedést fogyaszthat. 10 GB ez gyakran a különbség egy modell illeszkedése és nem illeszkedése között.
-
03
Rögzítse az összehasonlítást egy minőségi szintre.
A tömörítés az, ami lehetővé teszi, hogy a nagyobb modellek elférjenek. A minőségellenőrzés elutasít minden olyan modellt, amely több tömörítést igényel, mint amennyit hajlandó vagy adni.
-
04
Nézd meg a tartományt, ne csak a számot.
A számok kiszámolt, nem mért. A leggyorsabb eredmény ezen a KÁRTYÁN 237 tok/s on Gemma 3 QAT 1B. Ugyanaz a Kártya és Modell harminc és ötven százalékos eltérést mutat a következtetési futási idők között.
-
05
Ellenőrizze a memória oszlopot elköteleződés előtt.
A Szoros azt jelenti, hogy ma működik; a Kényelmes azt jelenti, hogy még mindig működik, amikor a beszélgetés nő. Hasonlítsa össze, hogy az egyes modelleknek mire van szükségük egy elérhetővel. 10 GB.
-
06
Nyisd meg a modellt, hogy összehasonlíthasd a kártyákat.
Követve egy modellt a saját oldalán, felsorolja az összes hardvert, ami futtathatja, így láthatod, hogyan hasonlít össze CMP 50HX.
Válaszok
CMP 50HX — gyakori kérdések
CMP 50HX— Melyik a legnagyobb AI modell, amit futtatni tud?
A katalógusunkban a legnagyobb modell, ami belefér, az Ling-lite-1.5 ("Bailing") at 16.8B paraméterek, tömörített Q3_K_M. Körülbelül generál. 38.1 token másodpercenként és körülbelül 8.9 A kártya memória GB-ja.
CMP 50HX— mennyi token másodpercenként?
A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 237 tokenek másodpercenként, míg a nagyobb modellek arányosan lassabban futnak, mert minden token megköveteli az egész modell memória-ből való egyszeri kiolvasását. A sebességek becslések egyetlen beszélgetés egyidejűleg.
CMP 50HX— futtatható-e 7B modellek?
Igen. Például fut. DeepSeek Coder 6.7B at Q4_K_M, használva körülbelül 8.3 GB memória és körülbelül generálás 81.7 tokenek másodpercenként
CMP 50HX— futtatható-e 13B modellek?
Igen. Például fut. DeepSeekMoE-16B at Q3_K_M, használva körülbelül 8.1 GB memória és körülbelül generálás 222 tokenek másodpercenként
CMP 50HX— mennyi VRAM-ja van?
Ez a KÁRTYA rendelkezik 10 GB -nak GDDR6. Körülbelül egy tizedet tartanak fenn az inference futási idő és a meghajtó, így körülbelül 9 GB elérhető egy AI modell számára és annak beszélgetéséhez.
CMP 50HX— mi a memória-sávszélessége?
A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 560 GB/s egy buszon keresztül a 320 bit. Ez a legjobb előrejelzője annak, hogy milyen gyorsan generál szöveget, mert minden egyes token előállítása azt jelenti, hogy az egész modellt egyszer el kell olvasni a memóriából.
CMP 50HX— Milyen típusú MEMORY-t használ?
Használja GDDR6 órára állítva 1.75 GHz. A HBM típusok adatközponti gyorsítókon találhatók, és sokkal nagyobb sávszélességgel rendelkeznek, mint a GDDR, amit asztali kártyákon használnak, ezért ugyanazon kapacitás mellett jelentősen gyorsabban generálnak tokeneket.
CMP 50HX— ki készíti?
Ez egy terméke a NVIDIA, a chip általi gyártásával TSMC, egy folyamatban 12 .
CMP 50HX— Mikor adták ki?
Megjelent a June 2021.
CMP 50HX— mennyi áramot fogyaszt?
A minősített kártya teljesítménye 250 W, és a javasolt rendszer tápegység 600 W. A szöveg generálása nagy terhelést jelent rövid időszakokra, és a kérések között inaktív, így egy munkamenet alatt a fogyasztás általában jól below van a megadott értéknél.
CMP 50HX— mennyi cache-e van?
Az L1 gyorsítótár 64 Kb, és az L2 gyorsítótár 5 MB. A Cache felszívja a memóriaforgalom egy részét, amely egyébként elérné a fő buszt, így egy nagyobb L2 szerény mértékben növeli a generálási sebességet, a sávszélesség által egyedül előre jelzett értékhez képest.
CMP 50HX— mennyi a TFLOPS-ja?
Ez értékelve van 22.2 TFLOPS fél precízióban és 11.1 TFLOPS egyszeres pontossággal. Ezek a csúcs aritmetikai plafonok, nem pedig elérhető sebességek, és a szöveggenerálás csak e plafonok kis részét éri el, mert inkább a memóriabandwidth korlátozza.
CMP 50HX— Hány TENSOR CORE-ja van?
Van 448 Tenzor magok át跨 56 Streaming multiprocesszorok. Felgyorsítják a mátrixaritmetikát, amelyből a transformer fel van építve, ami elsősorban a hosszú prompt feldolgozását gyorsítja, nem pedig a válasz előállítását.
CMP 50HX— Támogatja a CUDA-t?
Igen. Jelentést ad a CUDA számítási képességről. 7.5. A 7.0 és annál magasabb képességű modellek rendelkeznek tenzormagokkal, amelyeket a modern inferencia szoftver használ; ennél alacsonyabb szinten lassabb kódú utakat használ a kvantált modellekhez.
CMP 50HX— Milyen busz interfészt használ?
Használja PCIe 1.0 x4. Ez szabályozza, hogy milyen gyorsan töltődik be egy modell a kártyára, ahelyett, hogy azt nézné, milyen gyorsan fut, miután betöltődött, így ez néhány másodpercet vesz igénybe a rendszerindításkor, és semmit a generálás során.
CMP 50HX— jó helyi AI modellek futtatására?
Memóriája kisebb modellekre korlátozza, és sávszélessége használható, ha nem is lenyűgöző, generálási sebességeket biztosít. Összesen fut 381 a modellek számára, amelyeket nyomon követünk. Hogy ez elég-e, az teljesen attól függ, hogy melyik modellt szeretnéd - a fenti táblázat közvetlenül erre válaszol.
CMP 50HX— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?
Fel lehet osztani, az átlépés a rendszer MEMÓRIÁBAN marad, a kártya mögött. 10 GB ül a rendszer memóriájában és a sebesség egy részén fut, így a főleg leterhelt modell ritkán ér meg használni. Minden itt szereplő számadat azt feltételezi, hogy teljesen a kártyán van.
Két CMP 50HX kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?
Nem. Egy második kártya megduplázza a MEMÓRIÁT a 20 GB kombinált memória, körülbelül ugyanazon generációs sebességgel, mint egy.
CMP 50HX— Melyik AI modellt tud futtatni?
381 a 679 A nyomon követett open-weight nyelvi modellek elférnek ezen a kártyán, és helyben futtathatók. Az ezen az oldalon található táblázat minden egyes modellt felsorol, beleértve a szükséges memória mennyiségét, a futtatási kvantálást és a becsült generálási sebességet.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a hardverrel kezdődik. Ha már tudod, melyik AI modelt szeretnéd, és tudni szeretnéd, mi szükséges a futtatásához, Kezdje a MODELBŐL..