JIUTIAN-139MoE calcolatore TPS

Apri i pesi China Mobile 38.8B parametri June 2024

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

126 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Tesla M40 24 GB

24 GB · Q3_K_M · 7.2 tok/s

Scheda più veloce

B200

87.3 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire JIUTIAN-139MoE?

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.

126 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
87.3 tok/s 52–140 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	42.2 GB	Q8_0	Comodo
87.3 tok/s 52–140 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	42.2 GB	Q8_0	Comodo
69.7 tok/s 42–112 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	42.2 GB	Q8_0	Comodo
69.7 tok/s 42–112 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	42.2 GB	Q8_0	Comodo
55.8 tok/s 33–89 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	42.2 GB	Q8_0	Comodo
53.4 tok/s 32–85 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	42.2 GB	Q8_0	Comodo
53.4 tok/s 32–85 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	42.2 GB	Q8_0	Comodo
51.1 tok/s 31–82 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	42.2 GB	Q8_0	Comodo
45.3 tok/s 27–73 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	42.2 GB	Q8_0	Comodo
45.3 tok/s 27–73 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	42.2 GB	Q8_0	Comodo
45.3 tok/s 27–73 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	42.2 GB	Q8_0	Comodo
43.0 tok/s 26–69 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	42.2 GB	Q8_0	Comodo
39.5 tok/s 24–63 · bassa fiducia	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	19.7 GB	Q3_K_M	Stretto
36.7 tok/s 22–59 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	42.2 GB	Q8_0	Comodo
36.7 tok/s 22–59 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	42.2 GB	Q8_0	Comodo
36.7 tok/s 22–59 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	42.2 GB	Q8_0	Comodo
36.7 tok/s 22–59 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	42.2 GB	Q8_0	Comodo
36.7 tok/s 22–59 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	42.2 GB	Q8_0	Comodo
36.5 tok/s 22–58 · bassa fiducia	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	28.7 GB	Q5_K_M	Stretto
36.5 tok/s 22–58 · bassa fiducia	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	28.7 GB	Q5_K_M	Stretto
35.9 tok/s 22–58 · bassa fiducia	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	19.7 GB	Q3_K_M	Stretto
34.9 tok/s 21–56 · bassa fiducia	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	28.7 GB	Q5_K_M	Stretto
34.9 tok/s 21–56 · bassa fiducia	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	28.7 GB	Q5_K_M	Stretto
29.8 tok/s 18–48 · bassa fiducia	GeForce RTX 3090 Ti NVIDIA	24 GB	1,010 GB/s	Jan 2022	19.7 GB	Q3_K_M	Stretto
29.8 tok/s 18–48 · bassa fiducia	GeForce RTX 4090 NVIDIA	24 GB	1,010 GB/s	Sep 2022	19.7 GB	Q3_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: China Mobile
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: China
Pubblicato: 15 June 2024

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, Question answering, Code generation

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: 38.8B
Dati di addestramento: tokens

Calcolo di addestramento

L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.

Calcolo di addestramento: 4.4 × 10²³ FLOP
Come è stato stabilito: Operation counting,Hardware

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 A800 PCIe,Ascend (昇腾) 910B
Chip utilizzati: 896
Tempo di parete: 1,464 hours (61 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)
Codice di addestramento: Unreleased

Come è classificato

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

Probabilmente sopra 10²³ FLOP: Yes
Record fiducia: Confident

Fonti

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

Riferimento: JIUTIAN-139MOE: TECHNICAL REPORT
Ultimo aggiornamento: 28 November 2025

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono JIUTIAN-139MoE

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 JIUTIAN-139MoE

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

Tesla M40 24 GB

Memoria necessaria

19.7 GB

Più veloce

87.3 tok/s

JIUTIAN-139MoE raggiunge un conteggio di parametri di 38.8B. Questo rientra nell'intervallo che una seria GPU DESKTOP può gestire una volta compressi i pesi. Il numero di GPU che monitoriamo che possono eseguirlo: 126.

La scheda più piccola che lo tiene è Tesla M40 24 GB, con una capacità di memoria di 24 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 7.2 token al secondo

All'altra estremità si trova B200, generando approssimativamente 87.3 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Cosa è questo modello

JIUTIAN-139MoE è stato pubblicato da China Mobile, nel paese registrato come China, durante June 2024. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.

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

Poiché i suoi pesi sono stati rilasciati, nulla sull'esecuzione dipende da un fornitore che rimane disponibile — è tuo una volta scaricato.

Cosa decide la velocità

Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 19.5 token al secondo 91 di loro

Ogni peso partecipa a ogni token qui, quindi la larghezza di banda è tutta la storia: la classifica sottostante è effettivamente una classifica del throughput di memoria.

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.

Come è stato addestrato

Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 4.4 × 10²³ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A800 PCIe,Ascend (昇腾) 910B. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per JIUTIAN-139MoE

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

Controlla cosa serve prima di ogni altra cosa

La tabella elenca ogni card in grado di contenere JIUTIAN-139MoE, avere bisogno di circa 19.7 GB a una compressione di Q3_K_M. Nessuna quantità di potenza di elaborazione compensano una card che non può contenerla.
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. JIUTIAN-139MoE.
03

Scegli quanto lontano lo comprimerai

Ogni card esegue la copia meno compressa che può contenere., raggiungendo una compressione di Q3_K_M 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

Ordina per velocità

La velocità dell'ordinamento è effettivamente un ordinamento per larghezza di banda di memoria, per JIUTIAN-139MoE. 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 87.3 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 JIUTIAN-139MoE. 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

Apri la scheda su cui ti sei deciso.

Ogni pagina della scheda ripete questo sondaggio per ogni modello che possediamo, rispondendo a cosa altro l'hardware è utile oltre a JIUTIAN-139MoE.

Risposte

JIUTIAN-139MoE — domande comuni

JIUTIAN-139MoE— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Tesla M40 24 GB, con una capacità di memoria di 24 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 19.7 GB, e produce approssimativamente 7.2 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 126.

JIUTIAN-139MoE— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 87.3 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: 91.

JIUTIAN-139MoE— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 19.7 GB a una compressione di Q3_K_M, 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.

JIUTIAN-139MoE— posso eseguirlo su una GPU holding 24 GB?

Sì. La scheda GeForce RTX 5090 D V2, tenere 24 GB, lo esegue a una compressione di Q3_K_M, utilizzando circa 19.7 GB e generando approssimativamente 39.5 token al secondo. Il fit è stretto.

JIUTIAN-139MoE— 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.

JIUTIAN-139MoE— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 38.8B. 38.8B - total parameters 13B - activated parameters. 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.

JIUTIAN-139MoE— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da China Mobile, basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry.

JIUTIAN-139MoE— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in June 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.

JIUTIAN-139MoE— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Question answering, Code generation. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.

JIUTIAN-139MoE— Dove posso scaricarlo?

I pesi sono pubblicati, anche se non abbiamo un link al repository per essi. Questo sito calcola i requisiti hardware anziché ospitare file di modello.

JIUTIAN-139MoE— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 4.4 × 10²³ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A800 PCIe,Ascend (昇腾) 910B. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.

JIUTIAN-139MoE— 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 6.2 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

JIUTIAN-139MoE— due GPU lo farebbero andare più veloce?

Una seconda CARD raddoppia grossolanamente la VRAM disponibile ma non il tasso di generazione. Il numero già in grado di eseguirlo da solo: 126. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

JIUTIAN-139MoE— 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.

JIUTIAN-139MoE— 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: 52–140 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.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

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