Ring-2.6-1T calcolatore TPS
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
818 schede per cui abbiamo specifiche
Quali GPU possono eseguire Ring-2.6-1T?
Imposta gli input, leggi la risposta
Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..
Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..
0 schede corrispondono
Calcolo| Ha bisogno | Quantizzazione | Adatto | |||||
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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, 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
- Ant Group
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- China
- Pubblicato
- 14 May 2026
- Autori
- Ang Li, Ben Liu, Bin Han, Bin Hu, Bin Jing, Binbin Hu, Bing Li, Cai Chen, Caizhi Tang, Changxin Tian, Chao Huang, Chao Zhang, Chen Liang, Chen Qian, Chengfu Tang, Chengyao Wen, Chilin Fu, Chunwei Wu, Cong Zhang, Cunyin Peng, Daixin Wang, Dalong Zhang, Deng Zhao, Dingnan Jin, Dingyuan Zhu, Donghao Zhang, Fan Yuan, Fangzheng Zhao, Fanzhuang Meng, Feifan Wu, Feng Xu, Fengbin Fang, Gangshan Wang, Guod…
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
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
- 1T
- Dati di addestramento
- 9,600,000,000,000 tokens
1B total, 63B active
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)
- Hugging Face
- inclusionAI
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Speculative
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Ling and Ring 2.6 Technical Report: Efficient and Instant Agentic Intelligence at Trillion-Parameter Scale
- Ultimo aggiornamento
- 11 August 2026
Cosa significano i numeri
Cosa serve per eseguire questo modello
Ring-2.6-1T raggiunge un conteggio di parametri di 1T. 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: 0.
Cosa è questo modello
Ring-2.6-1T è stato pubblicato da Ant Group, nel paese registrato come China, durante May 2026. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Question answering.
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 inclusionAI.
Come è stato addestrato
L'addestramento ha consumato un corpus di circa 9,600,000,000,000 token di testo
Passo dopo passo
Come scegliere una GPU per Ring-2.6-1T
La tabella sopra ha già valutato ogni card di cui possediamo le specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..
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01
Inizia dalla colonna VRAM
Inizia da ciò di cui ha realmente bisogno, ovvero il requisito di Ring-2.6-1T. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.
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02
Corrispondi il contesto al tuo utilizzo attuale
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. Ring-2.6-1T.
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03
Imposta un pavimento di qualità
Ogni card esegue la copia meno compressa che può contenere.. Impostare una qualità minima elimina le schede che riescono a gestirla solo spremendo oltre quanto desiderato e mantiene il confronto a un livello.
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04
Ordina per throughput piuttosto che per specifiche.
Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per Ring-2.6-1T. Non si adatterà a un'ordinazione da gaming, perché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria.
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05
Guarda il margine, non solo l'adattamento
Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di Ring-2.6-1T. 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.
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06
Apri la scheda su cui ti sei deciso.
Ogni nome di scheda è collegato alla propria pagina, che esegue lo stesso calcolo su tutto il catalogo dei modelli. Una scheda è solitamente acquistata per più di un modello, quindi vale la pena dare un'occhiata prima di acquistare. Ring-2.6-1T.
Risposte
Ring-2.6-1T — domande comuni
Ring-2.6-1T— 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: 1. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.
Ring-2.6-1T— quanto sono accurate queste stime di velocità?
Vengono calcolati dalle specifiche piuttosto che misurati, e ognuno ha un intervallo. Un esempio: la gamma sotto ogni cifra. Lo stesso modello e scheda variano tra il trenta e il cinquanta per cento a seconda del software di inferenza e della sua versione.
Ring-2.6-1T— 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.
Ring-2.6-1T— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 1T. 1B total, 63B active. 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.
Ring-2.6-1T— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Ant Group, basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry.
Ring-2.6-1T— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in May 2026.
Ring-2.6-1T— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Question answering. 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.
Ring-2.6-1T— Dove posso scaricarlo?
I suoi pesi sono pubblicati su Hugging Face, sotto l'organizzazione inclusionAI. Non ospitiamo file di modelli — questo sito calcola quale hardware è necessario per eseguirli.
Ring-2.6-1T— 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 282.3 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.
Ring-2.6-1T— 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: 0. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.
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.