P1-235B-A22B calcolatore TPS

Apri i pesi Shanghai AI Lab 235B 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

17 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Radeon Instinct MI250

128 GB · Q3_K_M · 69.1 tok/s

Scheda più veloce

B200

143 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire P1-235B-A22B?

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.

17 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
143 tok/s 86–229 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	157.1 GB	Q5_K_M	Stretto
138 tok/s 83–221 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	102.4 GB	Q3_K_M	Stretto
120 tok/s 72–192 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	116.0 GB	IQ4_XS	Stretto
120 tok/s 72–192 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	116.0 GB	IQ4_XS	Stretto
112 tok/s 67–180 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	102.4 GB	Q3_K_M	Stretto
80.1 tok/s 48–128 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	239.1 GB	Q8_0	Stretto
74.3 tok/s 45–119 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	157.1 GB	Q5_K_M	Stretto
74.3 tok/s 45–119 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	157.1 GB	Q5_K_M	Stretto
69.1 tok/s 41–111 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	102.4 GB	Q3_K_M	Stretto
69.1 tok/s 41–111 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	102.4 GB	Q3_K_M	Stretto
68.1 tok/s 41–109 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	184.4 GB	Q6_K	Comodo
64.0 tok/s 38–102 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	239.1 GB	Q8_0	Stretto
64.0 tok/s 38–102 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	239.1 GB	Q8_0	Stretto
57.6 tok/s 35–92 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	102.4 GB	Q3_K_M	Stretto
56.4 tok/s 34–90 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	102.4 GB	Q3_K_M	Stretto
7.4 tok/s 4–12 · bassa fiducia	GB10 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Oct 2025	102.4 GB	Q3_K_M	Stretto
7.4 tok/s 4–12 · bassa fiducia	Jetson T5000 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Aug 2025	102.4 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: Shanghai AI Lab
Tipo di organizzazione: Academia
Paese: China
Pubblicato: 17 November 2025
Autori: Jiacheng Chen, Qianjia Cheng, Fangchen Yu, Haiyuan Wan, Yuchen Zhang, Shenghe Zheng, Junchi Yao, Qingyang Zhang, Haonan He, Yun Luo, Yufeng Zhao, Futing Wang, Li Sheng, Chengxing Xie, Yuxin Zuo, Yizhuo Li, Wenxauan Zeng, Yulun Wu, Rui Huang, Dongzhan Zhou, Kai Chen, Yu Qiao, Lei Bai, Yu Cheng, Ning Ding, Bowen Zhou, Peng Ye, Ganqu Cui

Cosa fa

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

Dominio: Language
Compito: Question answering
Modello di base: Qwen3-235B-A22B

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: 235B
Dati di addestramento: tokens

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)

Come è classificato

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

Perché è monitorato: Discretionary
Record fiducia: Likely

Fonti

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

Riferimento: P1: Mastering Physics Olympiads with Reinforcement Learning
Ultimo aggiornamento: 8 April 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono P1-235B-A22B

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 P1-235B-A22B

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 MI250

Memoria necessaria

102.4 GB

Più veloce

143 tok/s

P1-235B-A22B raggiunge un conteggio di parametri di 235B. Questo è oltre ciò che qualsiasi singola scheda grafica può contenere. Eseguire questo significa o suddividerlo tra più schede o noleggiare hardware progettato per il lavoro, e ogni scheda in grado di contenerlo da sola è un componente da datacenter. Il numero che può: 17.

La scheda più piccola che lo tiene è Radeon Instinct MI250, con una capacità di memoria di 128 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 69.1 token al secondo

All'altra estremità si trova B200, generando approssimativamente 143 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Informazioni su questo modello

P1-235B-A22B è stato pubblicato da Shanghai AI Lab, nel paese registrato come China, durante November 2025. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di question answering.

Invece di essere addestrato da zero, è derivato da Qwen3-235B-A22B. È per questo che condivide la forma e le dimensioni generali del modello base.

I pesi aperti sono ciò che mette questa pagina nel calcolatore piuttosto che solo nel catalogo: è un modello che puoi effettivamente tenere.

Quanto è veloce nel funzionare e perché

Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 69.1 token al secondo. Superare la velocità di lettura in modo diretto: 15 di loro

Il routing di Mixture-of-experts è il motivo per cui le velocità qui sembrano elevate per il conteggio dei parametri. Solo una frazione viene letta per token, ma l'intero insieme deve essere caricato.

La memoria qui è stimata dalla dimensione piuttosto che calcolata dall'architettura, che non è registrata per questo modello — i numeri sono indicativi piuttosto che esatti.

Addestramento e provenienza

Il motivo per cui appare in questo catalogo è: discretionary.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per P1-235B-A22B

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

Inizia dalla colonna VRAM

La tabella elenca ogni card in grado di contenere P1-235B-A22B, avere bisogno di circa 102.4 GB a una compressione di Q3_K_M. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.
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. P1-235B-A22B.
03

Scegli quanto lontano lo comprimerai

La Compression è ciò che rende un modello adatto a schede più piccole, a fronte di un certo costo in accuratezza., 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 P1-235B-A22B. 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 143 tok/s
05

Guarda il margine, non solo l'adattamento

Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di P1-235B-A22B. 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. P1-235B-A22B.

Risposte

P1-235B-A22B — domande comuni

P1-235B-A22B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Radeon Instinct MI250, con una capacità di memoria di 128 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 102.4 GB, e produce approssimativamente 69.1 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 17.

P1-235B-A22B— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 143 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: 15.

P1-235B-A22B— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 102.4 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.

P1-235B-A22B— 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.

P1-235B-A22B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 235B. MoE: P1-235B-A22B has 235B total, 22B active parameters. Lightweight variant P1-30B-A3B has 30B total, 3B active. (https://arxiv.org/abs/2511.13612). 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.

P1-235B-A22B— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Shanghai AI Lab, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia.

P1-235B-A22B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in November 2025.

P1-235B-A22B— A cosa serve?

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

P1-235B-A22B— 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.

P1-235B-A22B— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Parzialmente. I layer che non si adattano si trovano nella memoria di sistema e funzionano a una frazione della velocità, quindi un modello in gran parte scaricato è raramente conveniente da usare. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 43.3 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

P1-235B-A22B— 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: 17. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

P1-235B-A22B— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Poiché la capacità varia, così deve essere spremuta. Il numero di livelli distinti nella tabella sopra: 5. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

P1-235B-A22B— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Vengono calcolati dalle specifiche piuttosto che misurati, e ognuno ha un intervallo. Un esempio: 86–229 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 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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