Solar Open2 250B calcolatore TPS

Apri i pesi Upstage 250.3B parametri June 2026

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 · 64.9 tok/s

Scheda più veloce

B200

174 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire Solar Open2 250B?

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
174 tok/s 104–278 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	135.8 GB	Q4_K_M	Stretto
130 tok/s 78–207 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	106.6 GB	Q3_K_M	Stretto
113 tok/s 68–181 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	121.2 GB	IQ4_XS	Stretto
113 tok/s 68–181 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	121.2 GB	IQ4_XS	Stretto
105 tok/s 63–169 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	106.6 GB	Q3_K_M	Stretto
75.2 tok/s 45–120 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	252.3 GB	Q8_0	Stretto
69.7 tok/s 42–112 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	164.9 GB	Q5_K_M	Stretto
69.7 tok/s 42–112 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	164.9 GB	Q5_K_M	Stretto
64.9 tok/s 39–104 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	106.6 GB	Q3_K_M	Stretto
64.9 tok/s 39–104 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	106.6 GB	Q3_K_M	Stretto
63.9 tok/s 38–102 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	194.0 GB	Q6_K	Stretto
60.1 tok/s 36–96 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	252.3 GB	Q8_0	Stretto
60.1 tok/s 36–96 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	252.3 GB	Q8_0	Stretto
54.1 tok/s 32–87 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	106.6 GB	Q3_K_M	Stretto
52.9 tok/s 32–85 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	106.6 GB	Q3_K_M	Stretto
6.9 tok/s 4–11 · bassa fiducia	GB10 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Oct 2025	106.6 GB	Q3_K_M	Stretto
6.9 tok/s 4–11 · bassa fiducia	Jetson T5000 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Aug 2025	106.6 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: Upstage
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: Korea (Republic of)
Pubblicato: 28 June 2026
Autori: Upstage Team

Cosa fa

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

Dominio: Language
Compito: Language modeling, Reasoning, Tool use, Translation, Question answering

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: 250.3B
Dati di addestramento: 11,000,000,000,000 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: 1.1 × 10²⁴ FLOP

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 B200,NVIDIA H200
Chip utilizzati: 1,656
Tempo di parete: 1,900 hours (79.2 days)
Consumo energetico: 3.2 MW

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: Training cost,Discretionary
Record fiducia: Likely

Fonti

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

Riferimento: Solar Open2 250B Hugging Face Model Card
Ultimo aggiornamento: 22 July 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono Solar Open2 250B

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 Solar Open2 250B

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 ti serve per eseguirlo

Scheda minima

Radeon Instinct MI250

Memoria necessaria

106.6 GB

Più veloce

174 tok/s

Solar Open2 250B raggiunge un conteggio di parametri di 250.3B. 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.

L'hardware minimo che funziona è Radeon Instinct MI250, con una capacità di memoria di 128 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 64.9 token al secondo

Il più veloce che calcoliamo per esso è B200, generando approssimativamente 174 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Cosa è questo modello

Solar Open2 250B è stato pubblicato da Upstage, nel paese registrato come Korea (Republic of), durante June 2026. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling, Reasoning, Tool use, Translation, Question answering.

I pesi sono pubblicati, quindi possono essere scaricati e eseguiti sul proprio hardware indefinitamente, offline, senza un account associato.

Cosa decide la velocità

Su ogni CARD che può eseguirlo, il centro della gamma si trova a 64.9 token al secondo 15 di loro

Poiché instrada ogni token attraverso un sottoinsieme dei suoi pesi, produce testo al ritmo di un modello molto più piccolo. La questione è la memoria: tutto deve ancora adattarsi, quindi la velocità è un bonus piuttosto che uno sconto sull'hardware.

La sua architettura interna non è in archivio, quindi la memoria è approssimata dal conteggio dei parametri e contrassegnata di conseguenza. Aspettatevi che la cifra reale differisca, soprattutto con contesti lunghi.

Come è stato addestrato

Il run di addestramento ha consumato circa 1.1 × 10²⁴ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA B200,NVIDIA H200. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

L'addestramento ha consumato un corpus di circa 11,000,000,000,000 token di testo

Il suo criterio di inclusione: training cost,Discretionary.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per Solar Open2 250B

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 Solar Open2 250B, avere bisogno di circa 106.6 GB a una compressione di Q3_K_M. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.
02

Imposta la lunghezza del CONTEXT che utilizzerai.

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. Solar Open2 250B.
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 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

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 Solar Open2 250B. 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 174 tok/s
05

Guarda il margine, non solo l'adattamento

La colonna della compatibilità separa le schede che riescono appena a farlo da quelle con spazio in più, nel caso di Solar Open2 250B. 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 Solar Open2 250B.

Risposte

Solar Open2 250B — domande comuni

Solar Open2 250B— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 1.1 × 10²⁴ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA B200,NVIDIA H200. 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.

Solar Open2 250B— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Può essere diviso tra la scheda e la memoria di sistema, ma genera dolorosamente lentamente in quel modo. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 49.4 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Solar Open2 250B— due GPU lo farebbero andare più veloce?

La capacità si somma tra le schede; il throughput no. Il numero di schede che già la possiedono da sole: 17. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

Solar Open2 250B— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Una scheda più grande contiene una copia più accurata. Il numero di livelli di compressione utilizzati tra le schede che lo eseguono: 6. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

Solar Open2 250B— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Queste sono stime con barre di errore reali, e ognuna di esse potrebbe ragionevolmente collocarsi ovunque nel suo intervallo pubblicato a seconda del runtime che utilizzi. Il risultato più veloce qui: 104–278 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.

Solar Open2 250B— 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 106.6 GB, e produce approssimativamente 64.9 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 17.

Solar Open2 250B— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 174 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.

Solar Open2 250B— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 106.6 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.

Solar Open2 250B— 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.

Solar Open2 250B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 250.3B. Total: 250.3B, Active: 14.7B per token. Mixture-of-Experts (320 routed experts + 1 shared expert). 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.

Solar Open2 250B— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Upstage, basato su Korea (Republic of), un'organizzazione categorizzata come industry.

Solar Open2 250B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in June 2026.

Solar Open2 250B— A cosa serve?

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

Solar Open2 250B— 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.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 22 July 2026

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