Ring-1T calcolatore TPS
Ogni scheda qui sotto 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
Quali GPU possono eseguire Ring-1T?
Imposta gli input, leggi la risposta
Una conversazione più lunga richiede più memoria, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..
Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendole al di sotto di questo punto..
0 le modelli non si adattano al VRAM della GPU
Calcolo| Modello/models non si adatta / non si adatterà al VRAM della GPU. Tight = quasi eseguibile, comodo = esegue facilmente con margine. | Quantizzazione | Modello/modelli non adatti per la VRAM della GPU. Esecuzione non riuscita, richiede meno di TPS. Modello funziona comodamente, ampio margine. | |||||
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Nessuna scheda nel nostro catalogo può eseguire questo modello con queste impostazioni. |
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Le velocità sono stime per una singola richiesta — una conversazione alla volta — calcolate dalla larghezza di banda della memoria, dalle dimensioni del modello e dalla quantizzazione. Il throughput reale varia con il tempo di esecuzione dell'inferenza e la sua versione. I valori pubblicati dai fornitori di hardware misurano molte richieste simultanee e sono molto più alti..
In registrazione
Specifiche complete
Tutto registrato per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come funziona — contesto utile per valutare quanto lavoro ci sia stato dietro e come si confronta con modelli costruiti su scala differente..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Ant Group
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- China
- Pubblicato
- 10 October 2025
Cosa fa
Le aree problematiche per cui il modello è stato creato. Un modello può gestire diversi di ciascuno.
- Domini
- Language
- Spazio
- Language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Code generation
- Modello base
- Ling-1T
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 data scheda grafica.
- parametri
- 1T
- Dati di addestramento
- tokens
1 trillion total parameters with 50 billion activated parameters
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo girare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle figure della scheda grafica su questa pagina si applicano.
- Pesi
- Open — downloadable
- Accesso al modello
- Open weights (unrestricted)
- Codice di addestramento
- Unreleased
- Hugging Face
- inclusionAI
MIT license https://huggingface.co/inclusionAI/Ring-1T
Come è classificato
Etichette sui dataset di origine applicate per il tracciamento dei modelli notevoli e quanto è fiduciosa nell'entry.
- Modello/modelli non si adatta / non si adatterà GPU VRAM. Tight = barely runnable, comodo = runs easily with headroom.
- Confident
Modello/modelli GPU/AI che può eseguire. Non si adatta / non starà. Stretto = appena eseguibile, comodo = esegue facilmente con margine.
Dove è stato registrato questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Modello/modelli GPU può eseguire? Non si adatta / non si adatterà. Limitato = difficilmente eseguibile, comodo = esegue facilmente con margine.
- Ring-1T, flow state leads to sudden enlightenment
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Cosa serve per eseguirlo
At 1T parameters, Ring-1T is beyond what any single graphics card holds. Running it means either splitting it across several cards or renting hardware built for the job — 0 of the cards we track can hold it on their own, and all of them are datacentre parts.
Riguardo a questo modello
Ring-1T was published by Ant Group, in China, in October 2025. It comes out of industry.
It works in Language, and is recorded as doing language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Code generation.
Its starting point was Ling-1T — most models at this scale are adapted from an existing base rather than built from nothing.
Because its weights were released, nothing about running it depends on a provider staying available — it is yours once downloaded. It is published under the inclusionAI organisation on Hugging Face.
Passo dopo passo
Come scegliere una GPU per Ring-1T
La tabella sopra ha già valutato ogni scheda di cui possediamo specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..
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01
Memoria
The table lists every card that can hold Ring-1T. That figure, not the card's headline performance, is what decides whether it runs.
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02
Esegui / eseguendo il modello AI non si adatta / non si adatterà alla VRAM GPU. Modello stretto = appena eseguibile, modello comodo = esegue facilmente con margine.
Set the context to what you will actually use. The cache grows with the conversation, and it is the usual reason Ring-1T stops fitting a card that seemed fine.
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03
Decidi quanto compressione accetterai
Compression is what makes Ring-1T fit smaller cards, at some cost in accuracy. A minimum quality removes the ones that go too far.
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04
Classifica in base al throughput piuttosto che alla scheda tecnica
Ranking by tokens per second for Ring-1T follows memory bandwidth, not core counts.
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05
Modello/i non si adatta / non si adatterà
Tight means Ring-1T loads and works, with no room to raise the context later. Comfortable means you can. The difference matters more than a few tokens per second.
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06
Vedi quali altri modelli può eseguire quella scheda
Each card page repeats this sweep for every model we hold. It answers what else the hardware is good for, beyond Ring-1T.
Modeli/modelli sempre significa modelli AI. Esegui/Esplora significa eseguire un modello AI. Non si adatta / non si adatterà significa che il modello AI non si adatta alla VRAM della GPU. Stretto = appena eseguibile, comodo = funziona facilmente con margine. Termini tecnici come GPU, AI, TPS, VRAM, CUDA, Tensor, Inference, Quantization, LoRA, GGUF, FP16, INT4, INT8 rimangono in inglese. GPU, AI, TPS, VRAM, CUDA devono sempre essere in maiuscolo. Se viene chiesto di tradurre il nome di una lingua (ad es. spagnolo, inglese, lingua), tradurre la parola correttamente. SOLO output la traduzione pura in italiano. Nessun commento, nessuna domanda, nient'altro. Se vuoto rispondi con un singolo spazio: Risposte.
Ring-1T — modello/modelli può GPU eseguire. non si adatta / non si adatterà. stretto = appena eseguibile, confortevole = esegue facilmente con margine.
How many parameters does Ring-1T have?
Ring-1T has 1T parameters. 1 trillion total parameters with 50 billion activated parameters. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created Ring-1T?
Ring-1T was published by Ant Group, based in China, categorised as industry.
When was Ring-1T released?
Ring-1T was published in October 2025.
What is Ring-1T used for?
Ring-1T works in Language, and is recorded as handling language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Code generation. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
Where can I download Ring-1T?
Its weights are published under the inclusionAI organisation on Hugging Face. We do not host model files — this site calculates what hardware is needed to run them.
Can I run Ring-1T if it does not fit in my GPU?
Partly. Layers that do not fit sit in system memory and run at a fraction of the speed, so a mostly-offloaded Ring-1T is rarely worth using — the nearest miss we calculate is short by 346.5 GB. Every figure here assumes the whole model is on the card.
Would two GPUs run Ring-1T faster?
A second card roughly doubles the memory available but not the generation rate. With 0 cards already able to run Ring-1T alone, the case for pairing is weak.
Why does the quantisation differ between cards for Ring-1T?
Because capacity varies, so does how hard Ring-1T has to be squeezed — 1 distinct levels appear in the table above. Set a minimum quality to compare at one.
How accurate are these Ring-1T speed estimates?
They are calculated from specifications rather than measured, and each carries a range — the range beneath each figure, for instance. The same model and card vary by thirty to fifty per cent depending on the inference software and its version.
Is Ring-1T open source?
Its weights are published, so Ring-1T can be downloaded and run on your own hardware. Note that open weights is not the same as open source in the full sense — it says nothing about the training data, the training code, or the commercial terms attached.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina inizia dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che eseguirà, inizia dall'hardware invece.