NTele-R1-32B-V1 calcolatore TPS

Apri i pesi ZTE 32.8B parametri May 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 · 22.3 tok/s

Scheda più veloce

B200

103 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire NTele-R1-32B-V1?

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..

132 schede corrispondono

Calcolo
Ha bisogno Quantizzazione Adatto
103 tok/s

62–165 · bassa fiducia

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 35.8 GB Q8_0 Comodo
103 tok/s

62–165 · bassa fiducia

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 35.8 GB Q8_0 Comodo
82.5 tok/s

49–132 · bassa fiducia

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 35.8 GB Q8_0 Comodo
82.5 tok/s

49–132 · bassa fiducia

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 35.8 GB Q8_0 Comodo
66.0 tok/s

40–106 · bassa fiducia

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 35.8 GB Q8_0 Comodo
63.1 tok/s

38–101 · bassa fiducia

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 35.8 GB Q8_0 Comodo
63.1 tok/s

38–101 · bassa fiducia

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 35.8 GB Q8_0 Comodo
60.4 tok/s

36–97 · bassa fiducia

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 35.8 GB Q8_0 Comodo
53.6 tok/s

32–86 · bassa fiducia

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 35.8 GB Q8_0 Comodo
53.6 tok/s

32–86 · bassa fiducia

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 35.8 GB Q8_0 Comodo
53.6 tok/s

32–86 · bassa fiducia

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 35.8 GB Q8_0 Comodo
50.9 tok/s

31–81 · bassa fiducia

H100 NVL 94 GB NVIDIA 94 GB 3,940 GB/s Mar 2023 35.8 GB Q8_0 Comodo
43.4 tok/s

26–69 · bassa fiducia

H100 PCIe 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 35.8 GB Q8_0 Comodo
43.4 tok/s

26–69 · bassa fiducia

H100 SXM5 80 GB NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Oct 2022 35.8 GB Q8_0 Comodo
43.4 tok/s

26–69 · bassa fiducia

H100 SXM5 94 GB NVIDIA 94 GB 3,360 GB/s Mar 2023 35.8 GB Q8_0 Comodo
43.4 tok/s

26–69 · bassa fiducia

H100 SXM5 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 35.8 GB Q8_0 Comodo
43.4 tok/s

26–69 · bassa fiducia

H800 SXM5 NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Mar 2023 35.8 GB Q8_0 Comodo
40.0 tok/s

24–64 · bassa fiducia

GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA 24 GB 1,340 GB/s Aug 2025 20.5 GB Q4_K_M Stretto
36.4 tok/s

22–58 · bassa fiducia

A30X NVIDIA 24 GB 1,220 GB/s Apr 2021 20.5 GB Q4_K_M Stretto
35.1 tok/s

21–56 · bassa fiducia

DRIVE A100 PROD NVIDIA 32 GB 1,870 GB/s May 2020 28.2 GB Q6_K Stretto
35.1 tok/s

21–56 · bassa fiducia

GRID A100A NVIDIA 32 GB 1,870 GB/s May 2020 28.2 GB Q6_K Stretto
33.6 tok/s

20–54 · bassa fiducia

GeForce RTX 5090 NVIDIA 32 GB 1,790 GB/s Jan 2025 28.2 GB Q6_K Stretto
33.6 tok/s

20–54 · bassa fiducia

GeForce RTX 5090 D NVIDIA 32 GB 1,790 GB/s Jan 2025 28.2 GB Q6_K Stretto
33.0 tok/s

20–53 · bassa fiducia

Radeon Instinct MI250 AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 35.8 GB Q8_0 Comodo
33.0 tok/s

20–53 · bassa fiducia

Radeon Instinct MI250X AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 35.8 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
ZTE
Tipo di organizzazione
Industry
Paese
China
Pubblicato
12 May 2025

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio
Mathematics, Language
Compito
Code generation, Mathematical reasoning, Language modeling/generation, Question answering
Modello di base
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

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
32.8B
Dati di addestramento
tokens

800 training data

Epoche
10

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 H800 SXM5
Chip utilizzati
8
Consumo energetico
11.0 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 (unrestricted)
Codice di addestramento
Unreleased

Apache 2.0 https://huggingface.co/ZTE-AIM/NTele-R1-32B-V1

Hugging Face
ZTE-AIM

Come è classificato

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

Record fiducia
Confident

Fonti

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

Riferimento
Achieving Superior Performance over Qwen3-32B and QwQ-32B Using Only 800 Strategically Curated Samples
Ultimo aggiornamento
28 November 2025

Gli estremi

Cosa significano i numeri

Requisiti hardware in pratica

Scheda minima

RTX A4500

Memoria necessaria

16.7 GB

Più veloce

103 tok/s

NTele-R1-32B-V1 raggiunge un conteggio di parametri di 32.8B. 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 Q3_K_M e producendo circa 22.3 token al secondo

Il più veloce che calcoliamo per esso è B200, generando approssimativamente 103 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Cosa è questo modello

NTele-R1-32B-V1 è stato pubblicato da ZTE, nel paese registrato come China, durante May 2025. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.

Funziona nel dominio di Mathematics, Language, ed è registrato come eseguire il compito di code generation, Mathematical reasoning, Language modeling/generation, Question answering.

Invece di essere addestrato da zero, è derivato da DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B. La maggior parte dei modelli di questa scala sono adattati da una base esistente piuttosto che costruiti da zero.

I pesi aperti sono ciò che mette questa pagina nel calcolatore piuttosto che solo nel catalogo: è un modello che puoi effettivamente tenere. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione ZTE-AIM.

Cosa decide la velocità

Su ogni CARD che può eseguirlo, il centro della gamma si trova a 20.1 token al secondo 101 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.

Senza il layout di attenzione in archivio, la colonna della memoria è un'approssimazione. È abbastanza vicino per scegliere l'hardware e meno affidabile con contesto lungo.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per NTele-R1-32B-V1

La tabella sopra ha già valutato ogni card di cui possediamo le specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..

  1. 01

    Inizia dalla colonna VRAM

    Ogni card qui è stata controllata contro NTele-R1-32B-V1, avere bisogno di circa 16.7 GB a una compressione di Q3_K_M. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.

  2. 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 NTele-R1-32B-V1.

  3. 03

    Imposta un pavimento di qualità

    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 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.

  4. 04

    Ordina per velocità

    La velocità dell'ordinamento è effettivamente un ordinamento per larghezza di banda di memoria, per NTele-R1-32B-V1. 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 103 tok/s

  5. 05

    Controlla il giudizio di compatibilità prima di acquistare

    Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di NTele-R1-32B-V1. 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.

  6. 06

    Controlla la GPU dall'altro lato

    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 NTele-R1-32B-V1.

Risposte

NTele-R1-32B-V1 — domande comuni

01

NTele-R1-32B-V1— chi l'ha creato?

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

02

NTele-R1-32B-V1— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in May 2025.

03

NTele-R1-32B-V1— A cosa serve?

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

04

NTele-R1-32B-V1— Dove posso scaricarlo?

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

05

NTele-R1-32B-V1— 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 6.1 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

06

NTele-R1-32B-V1— 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: 132. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

07

NTele-R1-32B-V1— 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.

08

NTele-R1-32B-V1— 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: 62–165 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.

09

NTele-R1-32B-V1— 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 16.7 GB, e produce approssimativamente 22.3 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 132.

10

NTele-R1-32B-V1— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 103 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: 101.

11

NTele-R1-32B-V1— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 16.7 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.

12

NTele-R1-32B-V1— 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 20.5 GB e generando approssimativamente 40.0 token al secondo. Il fit è stretto.

13

NTele-R1-32B-V1— 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.

14

NTele-R1-32B-V1— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 32.8B. 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.

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.