AgentFounder-30B calcolatore TPS

Apri i pesi Alibaba 30B parametri September 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

132 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

RTX A4500

20 GB · IQ4_XS · 22.2 tok/s

Scheda più veloce

B200

113 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire AgentFounder-30B?

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.

132 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
113 tok/s 68–181 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	32.8 GB	Q8_0	Comodo
113 tok/s 68–181 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	32.8 GB	Q8_0	Comodo
90.2 tok/s 54–144 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	32.8 GB	Q8_0	Comodo
90.2 tok/s 54–144 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	32.8 GB	Q8_0	Comodo
72.1 tok/s 43–115 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	32.8 GB	Q8_0	Comodo
69.0 tok/s 41–110 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	32.8 GB	Q8_0	Comodo
69.0 tok/s 41–110 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	32.8 GB	Q8_0	Comodo
66.1 tok/s 40–106 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	32.8 GB	Q8_0	Comodo
58.6 tok/s 35–94 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	32.8 GB	Q8_0	Comodo
58.6 tok/s 35–94 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	32.8 GB	Q8_0	Comodo
58.6 tok/s 35–94 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	32.8 GB	Q8_0	Comodo
55.6 tok/s 33–89 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	32.8 GB	Q8_0	Comodo
47.4 tok/s 28–76 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	32.8 GB	Q8_0	Comodo
47.4 tok/s 28–76 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	32.8 GB	Q8_0	Comodo
47.4 tok/s 28–76 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	32.8 GB	Q8_0	Comodo
47.4 tok/s 28–76 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	32.8 GB	Q8_0	Comodo
47.4 tok/s 28–76 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	32.8 GB	Q8_0	Comodo
43.7 tok/s 26–70 · bassa fiducia	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	18.8 GB	Q4_K_M	Stretto
39.8 tok/s 24–64 · bassa fiducia	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	18.8 GB	Q4_K_M	Stretto
38.4 tok/s 23–61 · bassa fiducia	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.8 GB	Q6_K	Stretto
38.4 tok/s 23–61 · bassa fiducia	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.8 GB	Q6_K	Stretto
36.7 tok/s 22–59 · bassa fiducia	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.8 GB	Q6_K	Stretto
36.7 tok/s 22–59 · bassa fiducia	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.8 GB	Q6_K	Stretto
36.1 tok/s 22–58 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	32.8 GB	Q8_0	Comodo
36.1 tok/s 22–58 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	32.8 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: Alibaba
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: China
Pubblicato: 16 September 2025
Autori: Liangcai Su, Zhen Zhang, Guangyu Li, Zhuo Chen, Chenxi Wang, Maojia Song, Xinyu Wang, Kuan Li, Jialong Wu, Xuanzhong Chen, Zile Qiao, Zhongwang Zhang, Huifeng Yin, Shihao Cai, Runnan Fang, Zhengwei Tao, Wenbiao Yin, Chenxiong Qian, Yong Jiang, Pengjun Xie, Fei Huang, Jingren Zhou

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, System control, Quantitative reasoning, Mathematical reasoning, Code generation, Search
Modello di base: Qwen3-30B-A3B

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: 30B
Dati di addestramento: 315,000,000,000 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: 6.5 × 10²³ FLOP
Come è stato stabilito: Operation counting
Addestramento fine: 5.7 × 10²¹ FLOP

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
Hugging Face: Alibaba-NLP

Come è classificato

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

Perché è monitorato: SOTA improvement
Record fiducia: Confident

Fonti

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

Riferimento: Scaling Agents via Continual Pre-training
Ultimo aggiornamento: 18 December 2025

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono AgentFounder-30B

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 AgentFounder-30B

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

Requisiti hardware in pratica

Scheda minima

RTX A4500

Memoria necessaria

17.1 GB

Più veloce

113 tok/s

AgentFounder-30B raggiunge un conteggio di parametri di 30B. 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: 132.

Il punto di ingresso è RTX A4500, con una capacità di memoria di 20 GB, eseguendolo a una compressione di IQ4_XS e producendo circa 22.2 token al secondo

Top di gamma è B200, generando approssimativamente 113 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Informazioni su questo modello

AgentFounder-30B è stato pubblicato da Alibaba, nel paese registrato come China, durante September 2025. 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, Question answering, System control, Quantitative reasoning, Mathematical reasoning, Code generation, Search.

Invece di essere addestrato da zero, è derivato da Qwen3-30B-A3B. La maggior parte dei modelli di questa scala sono adattati da una base esistente piuttosto che costruiti da zero.

Poiché i suoi pesi sono stati rilasciati, nulla sull'esecuzione dipende da un fornitore che rimane disponibile — è tuo una volta scaricato. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione Alibaba-NLP.

Quanto è veloce nel funzionare e perché

Il risultato mediano è attorno 22.0 token al secondo. Superare la velocità di lettura in modo diretto: 104 di loro

È un modello denso, quindi ogni parametro viene letto per ogni token prodotto. Questo rende la pista di velocità la larghezza di banda della memoria quasi esattamente — una CARD con il doppio della larghezza di banda genera approssimativamente il doppio della velocità.

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

La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 6.5 × 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 315,000,000,000 token di testo

Il motivo per cui appare in questo catalogo è: sOTA improvement.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per AgentFounder-30B

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

Ogni card qui è stata controllata contro AgentFounder-30B, avere bisogno di circa 17.1 GB a una compressione di IQ4_XS. Nessuna quantità di potenza di elaborazione compensano una card che non può contenerla.
02

Corrispondi il contesto al tuo utilizzo attuale

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 AgentFounder-30B.
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

Il ranking per tokens al secondo segue la larghezza di banda della memoria piuttosto che il numero di core, per AgentFounder-30B. 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 113 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 AgentFounder-30B. 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 AgentFounder-30B.

Risposte

AgentFounder-30B — domande comuni

AgentFounder-30B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 30B. 30B-A3B. 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.

AgentFounder-30B— chi l'ha creato?

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

AgentFounder-30B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in September 2025.

AgentFounder-30B— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Question answering, System control, Quantitative reasoning, Mathematical reasoning, Code generation, Search. 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.

AgentFounder-30B— Dove posso scaricarlo?

I suoi pesi sono pubblicati su Hugging Face, sotto l'organizzazione Alibaba-NLP. Non ospitiamo file di modelli — questo sito calcola quale hardware è necessario per eseguirli.

AgentFounder-30B— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 6.5 × 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.

AgentFounder-30B— 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 4.4 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

AgentFounder-30B— 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: 132. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

AgentFounder-30B— 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: 5. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

AgentFounder-30B— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Vengono calcolati dalle specifiche piuttosto che misurati, e ognuno ha un intervallo. Un esempio: 68–181 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.

AgentFounder-30B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è RTX A4500, con una capacità di memoria di 20 GB. Esegui il modello a una compressione di IQ4_XS utilizzando circa 17.1 GB, e produce approssimativamente 22.2 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 132.

AgentFounder-30B— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 113 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: 104.

AgentFounder-30B— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 17.1 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.

AgentFounder-30B— 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 Q4_K_M, utilizzando circa 18.8 GB e generando approssimativamente 43.7 token al secondo. Il fit è stretto.

AgentFounder-30B— 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.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 18 December 2025

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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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