INTELLECT-3 calcolatore TPS

Apri i pesi Prime Intellect 106B parametri November 2025

Ogni scheda sottostante è valutata rispetto a questo modello alla lunghezza di contesto e alla qualità minima che scegli. La velocità è una stima per una singola richiesta, calcolata dalla larghezza di banda della memoria della scheda e dalla dimensione del modello una volta compresso..

Calcolato per questo modello

43 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Radeon Instinct MI200

64 GB · IQ4_XS · 69.7 tok/s

Scheda più veloce

B200

178 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire INTELLECT-3?

Imposta gli input, leggi la risposta

Lunghezza del contesto token

Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..

Qualità minima

Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..

Cerca schede

Memoria della scheda

Mostra anche le schede che non possono eseguirlo.

43 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
178 tok/s 107–284 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	108.8 GB	Q8_0	Comodo
178 tok/s 107–284 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	108.8 GB	Q8_0	Comodo
142 tok/s 85–227 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	108.8 GB	Q8_0	Comodo
142 tok/s 85–227 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	108.8 GB	Q8_0	Comodo
133 tok/s 80–213 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	71.8 GB	Q5_K_M	Stretto
133 tok/s 80–213 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	71.8 GB	Q5_K_M	Stretto
127 tok/s 76–203 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	84.1 GB	Q6_K	Stretto
113 tok/s 68–181 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	108.8 GB	Q8_0	Stretto
110 tok/s 66–176 · bassa fiducia	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	53.3 GB	IQ4_XS	Stretto
109 tok/s 65–174 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	108.8 GB	Q8_0	Stretto
109 tok/s 65–174 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	108.8 GB	Q8_0	Stretto
108 tok/s 65–173 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	84.1 GB	Q6_K	Stretto
108 tok/s 65–173 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	84.1 GB	Q6_K	Stretto
108 tok/s 65–173 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	84.1 GB	Q6_K	Stretto
104 tok/s 62–166 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	108.8 GB	Q8_0	Comodo
92.2 tok/s 55–148 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	108.8 GB	Q8_0	Stretto
92.2 tok/s 55–148 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	108.8 GB	Q8_0	Comodo
92.2 tok/s 55–148 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	108.8 GB	Q8_0	Comodo
80.9 tok/s 49–129 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	71.8 GB	Q5_K_M	Stretto
80.9 tok/s 49–129 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	71.8 GB	Q5_K_M	Stretto
80.9 tok/s 49–129 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	71.8 GB	Q5_K_M	Stretto
80.9 tok/s 49–129 · bassa fiducia	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	71.8 GB	Q5_K_M	Stretto
80.9 tok/s 49–129 · bassa fiducia	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	71.8 GB	Q5_K_M	Stretto
80.9 tok/s 49–129 · bassa fiducia	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	71.8 GB	Q5_K_M	Stretto
76.9 tok/s 46–123 · bassa fiducia	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	71.8 GB	Q5_K_M	Stretto

Le velocità sono stime per una singola richiesta — una conversazione alla volta — calcolate dalla larghezza di banda della memoria, dalla dimensione del modello e dalla quantizzazione. Il throughput reale varia con il runtime di inferenza e la sua versione. I valori pubblicati dai fornitori di hardware misurano molte richieste simultanee e sono molto più elevati..

In registrazione

specifiche complete

Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione: Prime Intellect
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: United States of America
Pubblicato: 26 November 2025
Autori: Mika Senghaas, Fares Obeid, Sami Jaghouar, William Brown, Jack Min Ong, Daniel Auras, Matej Sirovatka, Jannik Straube, Andrew Baker, Sebastian Müller, Justus Mattern, Manveer Basra, Aiman Ismail, Dominik Scherm, Cooper Miller, Ameen Patel, Simon Kirsten, Mario Sieg, Christian Reetz, Kemal Erdem, Vincent Weisser, Johannes Hagemann

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio: Language
Compito: Language modeling/generation
Modello di base: GLM-4.5-Air

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

parametri: 106B
Dati di addestramento: tokens

La corsa di addestramento

Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.

Hardware di addestramento: NVIDIA H200
Tempo di parete: 1,440 hours (60 days)

Disponibilità

Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.

Pesi: Open — downloadable
Accesso al modello: Open weights (unrestricted)
Hugging Face: PrimeIntellect

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Record fiducia: Likely

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento: INTELLECT-3: Technical Report
Ultimo aggiornamento: 8 April 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono INTELLECT-3

Classificato per token stimati al secondo, scheda più recente per prima dove le velocità coincidono. Poiché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria, quest'ordinamento segue la larghezza di banda piuttosto che qualsiasi benchmark di gioco..

Le GPU più piccole che ancora funzionano INTELLECT-3

Il percorso più economico, in base alla capacità di memoria. Un adattamento stretto esegue il modello ma non lascia nulla di riserva per una conversazione più lunga..

Cosa significano i numeri

Cosa serve per eseguire questo modello

Scheda minima

Radeon Instinct MI200

Memoria necessaria

53.3 GB

Più veloce

178 tok/s

INTELLECT-3 raggiunge un conteggio di parametri di 106B. Questo lo colloca al di sopra dell'hardware consumer, nella fascia in cui una CARD viene acquistata per questo scopo piuttosto che riadattata per esso. Il numero di CARD che teniamo traccia e che possono contenerlo: 43.

La scheda più piccola che lo tiene è Radeon Instinct MI200, con una capacità di memoria di 64 GB, eseguendolo a una compressione di IQ4_XS e producendo circa 69.7 token al secondo

All'altra estremità si trova B200, generando approssimativamente 178 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Informazioni su questo modello

INTELLECT-3 è stato pubblicato da Prime Intellect, nel paese registrato come United States of America, durante November 2025. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation.

Il suo punto di partenza era un modello di base esistente, GLM-4.5-Air. È per questo che condivide la forma e le dimensioni generali del modello base.

I pesi sono pubblicati, quindi possono essere scaricati e eseguiti sul proprio hardware indefinitamente, offline, senza un account associato. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione PrimeIntellect.

Quanto è veloce nel funzionare e perché

Il risultato mediano è attorno 80.9 token al secondo. Producendo testo più veloce della maggior parte delle persone che lo leggono. 41 di loro

Questo è un modello a miscela di esperti, che instrada ogni token attraverso solo una parte di esso. Pertanto genera molto più velocemente di quanto suggerisca la sua dimensione totale — pur avendo comunque ogni parametro residente in MEMORIA, quindi è veloce senza essere economico da mantenere.

Senza il layout di attenzione in archivio, la colonna della memoria è un'approssimazione. È abbastanza vicino per scegliere l'hardware e meno affidabile con contesto lungo.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per INTELLECT-3

La tabella sopra ha già valutato ogni card di cui possediamo le specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..

01

Leggi prima il numero di VRAM

La tabella elenca ogni card in grado di contenere INTELLECT-3, avere bisogno di circa 53.3 GB a una compressione di IQ4_XS. Quella cifra, non le prestazioni di punta di una CARD, è ciò che decide se può essere eseguita.
02

Corrispondi il contesto al tuo utilizzo attuale

Imposta il contesto su ciò che utilizzerai effettivamente. La cache cresce con la conversazione, ed è il motivo consueto per cui una card che sembrava a posto smette di adattarsi. INTELLECT-3.
03

Scegli quanto lontano lo comprimerai

La colonna di quantizzazione varia a seconda della scheda, perché una scheda più grande contiene una copia più precisa., raggiungendo una compressione di IQ4_XS sulla scheda più piccola che si adatta. Impostare una qualità minima elimina le schede che riescono a gestirla solo spremendo oltre quanto desiderato e mantiene il confronto a un livello.
04

Confronta TOKEN AL SEC, non specifiche.

Il ranking per tokens al secondo segue la larghezza di banda della memoria piuttosto che il numero di core, per INTELLECT-3. Non si adatterà a un'ordinazione da gaming, perché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria. La scheda in cima alla lista è B200, nella 178 tok/s
05

Controlla il giudizio di compatibilità prima di acquistare

Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di INTELLECT-3. Comfortable significa che puoi espandere il contesto in seguito. Quella differenza conta più di pochi token al secondo, quindi acquista per comfortable se ti aspetti di farlo.
06

Controlla la GPU dall'altro lato

Ogni nome di scheda è collegato alla propria pagina, che esegue lo stesso calcolo su tutto il catalogo dei modelli. Una scheda è solitamente acquistata per più di un modello, quindi vale la pena dare un'occhiata prima di acquistare. INTELLECT-3.

Risposte

INTELLECT-3 — domande comuni

INTELLECT-3— due GPU lo farebbero andare più veloce?

Due schede comprano VRAM piuttosto che velocità, che conta solo se una scheda non può contenerla. Il numero che può: 43. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

INTELLECT-3— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Ogni card è mostrata mentre esegue la copia meno compressa che può contenere. Il numero di livelli di compressione distinti tra le card che si adattano: 5. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

INTELLECT-3— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Ogni cifra è derivata dalla larghezza di banda della memoria e dalle dimensioni del modello, non calibrata, motivo per cui ognuna è pubblicata come un intervallo anziché come un singolo numero. Un esempio: 107–284 tok/s su B200. Lo stesso modello e scheda variano tra il trenta e il cinquanta per cento a seconda del software di inferenza e della sua versione.

INTELLECT-3— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Radeon Instinct MI200, con una capacità di memoria di 64 GB. Esegui il modello a una compressione di IQ4_XS utilizzando circa 53.3 GB, e produce approssimativamente 69.7 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 43.

INTELLECT-3— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 178 token al secondo; il più lento che riesce a farlo gestisce considerevolmente meno. La velocità di lettura è di circa dieci token al secondo, e il numero di schede che riescono a farlo: 41.

INTELLECT-3— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 53.3 GB a una compressione di IQ4_XS, quale è la scheda più piccola che lo utilizza. Meno compressione richiede di più: le cifre nella colonna della memoria sopra sono ricalcolate per ogni scheda, perché ognuna contiene la versione meno compressa possibile.

INTELLECT-3— è open-source?

I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.

INTELLECT-3— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 106B. "We present INTELLECT-3, a 106B-parameter Mixture-of-Experts model (12B active)". Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.

INTELLECT-3— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Prime Intellect, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.

INTELLECT-3— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in November 2025.

INTELLECT-3— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

INTELLECT-3— Dove posso scaricarlo?

I suoi pesi sono pubblicati su Hugging Face, sotto l'organizzazione PrimeIntellect. Non ospitiamo file di modelli — questo sito calcola quale hardware è necessario per eseguirli.

INTELLECT-3— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Solo scaricando, che di solito è una falsa economia: la parte tenuta in SYSTEM MEMORY rallenta tutto. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 16.3 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 8 April 2026

L'altra direzione

Guardandolo dall'altro lato?

Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.

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