Jiutian calcolatore TPS

Apri i pesi China Mobile 13.9B parametri October 2023

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

306 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

P102-101

10 GB · IQ4_XS · 20.4 tok/s

Scheda più veloce

B200

244 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire Jiutian?

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.

306 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
244 tok/s 146–390 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	15.6 GB	Q8_0	Comodo
244 tok/s 146–390 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	15.6 GB	Q8_0	Comodo
195 tok/s 117–311 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	15.6 GB	Q8_0	Comodo
195 tok/s 117–311 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	15.6 GB	Q8_0	Comodo
156 tok/s 93–249 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	15.6 GB	Q8_0	Comodo
149 tok/s 89–238 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	15.6 GB	Q8_0	Comodo
149 tok/s 89–238 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	15.6 GB	Q8_0	Comodo
143 tok/s 86–228 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	15.6 GB	Q8_0	Comodo
127 tok/s 76–202 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	15.6 GB	Q8_0	Comodo
127 tok/s 76–202 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	15.6 GB	Q8_0	Comodo
127 tok/s 76–202 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	15.6 GB	Q8_0	Comodo
120 tok/s 72–192 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	15.6 GB	Q8_0	Comodo
117 tok/s 70–187 · bassa fiducia	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.3 GB	IQ4_XS	Stretto
102 tok/s 61–164 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.6 GB	Q8_0	Comodo
102 tok/s 61–164 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	15.6 GB	Q8_0	Comodo
102 tok/s 61–164 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.6 GB	Q8_0	Comodo
102 tok/s 61–164 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.6 GB	Q8_0	Comodo
102 tok/s 61–164 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.6 GB	Q8_0	Comodo
78.0 tok/s 47–125 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	15.6 GB	Q8_0	Comodo
78.0 tok/s 47–125 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	15.6 GB	Q8_0	Comodo
65.0 tok/s 39–104 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	15.6 GB	Q8_0	Comodo
63.6 tok/s 38–102 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	15.6 GB	Q8_0	Comodo
62.2 tok/s 37–99 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	15.6 GB	Q8_0	Comodo
62.2 tok/s 37–99 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	15.6 GB	Q8_0	Comodo
62.2 tok/s 37–99 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	15.6 GB	Q8_0	Comodo

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: 12 October 2023

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

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: 13.9B
Dati di addestramento: 2,000,000,000,000 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: 1.7 × 10²³ FLOP
Come è stato stabilito: Operation counting

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: Likely

Fonti

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

Ultimo aggiornamento: 28 November 2025

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono Jiutian

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

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

Il lato hardware

Scheda minima

P102-101

Memoria necessaria

8.3 GB

Più veloce

244 tok/s

Jiutian raggiunge un conteggio di parametri di 13.9B. È piccolo abbastanza che l'hardware è raramente l'ostacolo, anche su CARD di diversi anni fa. Il numero di CARD che monitoriamo che possono eseguirlo: 306.

A basso prezzo è gestito da P102-101, con una capacità di memoria di 10 GB, eseguendolo a una compressione di IQ4_XS e producendo circa 20.4 token al secondo

All'altra estremità si trova B200, generando approssimativamente 244 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Sfondo

Jiutian è stato pubblicato da China Mobile, nel paese registrato come China, durante October 2023. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.

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

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

Leggendo i dati di throughput

Su ogni CARD che può eseguirlo, il centro della gamma si trova a 20.5 token al secondo. Producendo testo più veloce della maggior parte delle persone che lo leggono. 268 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.

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.

Cosa è stato necessario per costruirlo

La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 1.7 × 10²³ FLOP. 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 2,000,000,000,000 token di testo

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per Jiutian

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

Inizia da ciò di cui ha realmente bisogno, ovvero il requisito di Jiutian, avere bisogno di circa 8.3 GB a una compressione di IQ4_XS. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.
02

Imposta la lunghezza del CONTEXT che utilizzerai.

Conversazioni più lunghe richiedono memoria oltre a ciò che i pesi necessitano. Muovi il cursore sulla tua reale lunghezza di lavoro prima di fidarti di qualsiasi riga per Jiutian.
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 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

Ordina per velocità

La velocità dell'ordinamento è effettivamente un ordinamento per larghezza di banda di memoria, per Jiutian. 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 244 tok/s
05

Controlla il giudizio di compatibilità prima di acquistare

La colonna della compatibilità separa le schede che riescono appena a farlo da quelle con spazio in più, nel caso di Jiutian. 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 pagina della scheda ripete questo sondaggio per ogni modello che possediamo, rispondendo a cosa altro l'hardware è utile oltre a Jiutian.

Risposte

Jiutian — domande comuni

Jiutian— 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: 306. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

Jiutian— 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— 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: 146–390 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.

Jiutian— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è P102-101, con una capacità di memoria di 10 GB. Esegui il modello a una compressione di IQ4_XS utilizzando circa 8.3 GB, e produce approssimativamente 20.4 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 306.

Jiutian— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 244 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: 268.

Jiutian— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 8.3 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.

Jiutian— posso eseguirlo su una GPU holding 12 GB?

Sì. La scheda GeForce RTX 3080 Ti, tenere 12 GB, lo esegue a una compressione di Q5_K_M, utilizzando circa 10.7 GB e generando approssimativamente 49.7 token al secondo. Il fit è stretto.

Jiutian— posso eseguirlo su una GPU holding 16 GB?

Sì. La scheda Tesla V100 SXM2 16 GB, tenere 16 GB, lo esegue a una compressione di Q6_K, utilizzando circa 12.3 GB e generando approssimativamente 50.0 token al secondo. Il fit è stretto.

Jiutian— 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 Q8_0, utilizzando circa 15.6 GB e generando approssimativamente 40.8 token al secondo. Il fit è comodo.

Jiutian— 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— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 13.9B. A 13.9B parameter model is mentioned prominently at https://jiutian.10086.cn/portal/#/home 2025-01-13. 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— chi l'ha creato?

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

Jiutian— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in October 2023. 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— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.

Jiutian— 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— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 1.7 × 10²³ FLOP. 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— 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 1.9 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

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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