EXAONE 4.0 (32B) calcolatore TPS

Apri i pesi LG AI Research 32B parametri July 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 · Q3_K_M · 22.9 tok/s

Scheda più veloce

B200

106 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire EXAONE 4.0 (32B)?

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
106 tok/s 64–169 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	35.0 GB	Q8_0	Comodo
106 tok/s 64–169 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	35.0 GB	Q8_0	Comodo
84.6 tok/s 51–135 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	35.0 GB	Q8_0	Comodo
84.6 tok/s 51–135 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	35.0 GB	Q8_0	Comodo
67.6 tok/s 41–108 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	35.0 GB	Q8_0	Comodo
64.7 tok/s 39–104 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	35.0 GB	Q8_0	Comodo
64.7 tok/s 39–104 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	35.0 GB	Q8_0	Comodo
61.9 tok/s 37–99 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	35.0 GB	Q8_0	Comodo
55.0 tok/s 33–88 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	35.0 GB	Q8_0	Comodo
55.0 tok/s 33–88 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	35.0 GB	Q8_0	Comodo
55.0 tok/s 33–88 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	35.0 GB	Q8_0	Comodo
52.2 tok/s 31–83 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Comodo
44.5 tok/s 27–71 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Comodo
44.5 tok/s 27–71 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	35.0 GB	Q8_0	Comodo
44.5 tok/s 27–71 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Comodo
44.5 tok/s 27–71 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Comodo
44.5 tok/s 27–71 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Comodo
40.9 tok/s 25–66 · bassa fiducia	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	20.1 GB	Q4_K_M	Stretto
37.3 tok/s 22–60 · bassa fiducia	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	20.1 GB	Q4_K_M	Stretto
36.0 tok/s 22–58 · bassa fiducia	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	27.5 GB	Q6_K	Stretto
36.0 tok/s 22–58 · bassa fiducia	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	27.5 GB	Q6_K	Stretto
34.4 tok/s 21–55 · bassa fiducia	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	27.5 GB	Q6_K	Stretto
34.4 tok/s 21–55 · bassa fiducia	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	27.5 GB	Q6_K	Stretto
33.9 tok/s 20–54 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	35.0 GB	Q8_0	Comodo
33.9 tok/s 20–54 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	35.0 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: LG AI Research
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: Korea (Republic of)
Pubblicato: 15 July 2025
Autori: LG AI Research: Kyunghoon Bae, Eunbi Choi, Kibong Choi, Stanley Jungkyu Choi, Yemuk Choi, Kyubeen Han, Seokhee Hong, Junwon Hwang, Taewan Hwang, Joonwon Jang, Hyojin Jeon, Kijeong Jeon, Gerrard Jeongwon Jo, Hyunjik Jo, Jiyeon Jung, Euisoon Kim, Hyosang Kim, Jihoon Kim, Joonkee Kim, Seonghwan Kim, Soyeon Kim, Sunkyoung Kim, Yireun Kim, Yongil Kim, Youchul Kim, Edward Hwayoung Lee, Gwangho Lee, Haej…

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, Code generation, Quantitative reasoning, Translation
Formato numerico: FP8

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: 32B
Dati di addestramento: 14,000,000,000,000 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: 2.7 × 10²⁴ FLOP
Come è stato stabilito: Reported

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 H200 SXM
Chip utilizzati: 512
Tempo di parete: 3,192 hours (133 days)
Consumo energetico: 701.4 kW

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 (non-commercial)
Codice di addestramento: Unreleased
Hugging Face: LGAI-EXAONE

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
Record fiducia: Confident

Fonti

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

Riferimento: EXAONE 4.0: Unified Large Language Models Integrating Non-reasoning and Reasoning Modes
Ultimo aggiornamento: 11 February 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono EXAONE 4.0 (32B)

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 EXAONE 4.0 (32B)

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

RTX A4500

Memoria necessaria

16.3 GB

Più veloce

106 tok/s

EXAONE 4.0 (32B) raggiunge un conteggio di parametri di 32B. 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.

L'hardware minimo che funziona è RTX A4500, con una capacità di memoria di 20 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 22.9 token al secondo

All'altra estremità si trova B200, generando approssimativamente 106 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Informazioni su questo modello

EXAONE 4.0 (32B) è stato pubblicato da LG AI Research, nel paese registrato come Korea (Republic of), durante July 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, Code generation, Quantitative reasoning, Translation.

I pesi sono pubblicati, quindi possono essere scaricati e eseguiti sul proprio hardware indefinitamente, offline, senza un account associato. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione LGAI-EXAONE.

Quanto è veloce nel funzionare e perché

Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 20.7 token al secondo. Superare la velocità di lettura in modo diretto: 103 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 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 run di addestramento ha consumato circa 2.7 × 10²⁴ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA H200 SXM. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

Il set di addestramento si aggirava attorno a 14,000,000,000,000 token di testo

Il suo criterio di inclusione: training cost.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per EXAONE 4.0 (32B)

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 EXAONE 4.0 (32B), avere bisogno di circa 16.3 GB a una compressione di Q3_K_M. Nessuna quantità di potenza di elaborazione compensano una card che non può contenerla.
02

Imposta la lunghezza del CONTEXT che utilizzerai.

La conversazione occupa memoria anche, e cresce man mano che procede. Imposta il cursore sulla lunghezza che ti aspetti, perché con un contesto lungo una CARD che gestisce facilmente domande brevi può essere scartata da EXAONE 4.0 (32B).
03

Imposta un pavimento di qualità

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

Ordina per velocità

Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per EXAONE 4.0 (32B). 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 106 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 EXAONE 4.0 (32B). 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.

Seguire una GPU attraverso la sua pagina mostra ogni altro modello che può contenere, che è la domanda che segue una volta che hai deciso su EXAONE 4.0 (32B).

Risposte

EXAONE 4.0 (32B) — domande comuni

EXAONE 4.0 (32B)— Dove posso scaricarlo?

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

EXAONE 4.0 (32B)— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 2.7 × 10²⁴ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA H200 SXM. 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.

EXAONE 4.0 (32B)— 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 5.7 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

EXAONE 4.0 (32B)— 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.

EXAONE 4.0 (32B)— 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.

EXAONE 4.0 (32B)— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Vengono calcolati dalle specifiche piuttosto che misurati, e ognuno ha un intervallo. Un esempio: 64–169 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.

EXAONE 4.0 (32B)— 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 Q3_K_M utilizzando circa 16.3 GB, e produce approssimativamente 22.9 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 132.

EXAONE 4.0 (32B)— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 106 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: 103.

EXAONE 4.0 (32B)— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 16.3 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.

EXAONE 4.0 (32B)— 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 20.1 GB e generando approssimativamente 40.9 token al secondo. Il fit è stretto.

EXAONE 4.0 (32B)— 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.

EXAONE 4.0 (32B)— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 32B. 32B. 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.

EXAONE 4.0 (32B)— chi l'ha creato?

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

EXAONE 4.0 (32B)— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in July 2025.

EXAONE 4.0 (32B)— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Question answering, Code generation, Quantitative reasoning, Translation. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 11 February 2026

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