Ling-lite-1.5 ("Bailing") calcolatore TPS

Apri i pesi Ant Group 16.8B parametri March 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

306 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

P102-101

10 GB · Q3_K_M · 18.5 tok/s

Scheda più veloce

B200

202 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire Ling-lite-1.5 ("Bailing")?

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
202 tok/s 121–323 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	18.7 GB	Q8_0	Comodo
202 tok/s 121–323 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	18.7 GB	Q8_0	Comodo
161 tok/s 97–258 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	18.7 GB	Q8_0	Comodo
161 tok/s 97–258 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	18.7 GB	Q8_0	Comodo
129 tok/s 77–206 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	18.7 GB	Q8_0	Comodo
123 tok/s 74–197 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	18.7 GB	Q8_0	Comodo
123 tok/s 74–197 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	18.7 GB	Q8_0	Comodo
118 tok/s 71–189 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	18.7 GB	Q8_0	Comodo
106 tok/s 64–170 · bassa fiducia	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.9 GB	Q3_K_M	Stretto
105 tok/s 63–168 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	18.7 GB	Q8_0	Comodo
105 tok/s 63–168 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	18.7 GB	Q8_0	Comodo
105 tok/s 63–168 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	18.7 GB	Q8_0	Comodo
99.3 tok/s 60–159 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	18.7 GB	Q8_0	Comodo
84.7 tok/s 51–136 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	18.7 GB	Q8_0	Comodo
84.7 tok/s 51–136 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	18.7 GB	Q8_0	Comodo
84.7 tok/s 51–136 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	18.7 GB	Q8_0	Comodo
84.7 tok/s 51–136 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	18.7 GB	Q8_0	Comodo
84.7 tok/s 51–136 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	18.7 GB	Q8_0	Comodo
64.5 tok/s 39–103 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	18.7 GB	Q8_0	Comodo
64.5 tok/s 39–103 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	18.7 GB	Q8_0	Comodo
56.5 tok/s 34–90 · bassa fiducia	GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA	12 GB	912 GB/s	Jan 2022	9.9 GB	IQ4_XS	Stretto
56.5 tok/s 34–90 · bassa fiducia	GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA	12 GB	912 GB/s	May 2021	9.9 GB	IQ4_XS	Stretto
53.8 tok/s 32–86 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	18.7 GB	Q8_0	Comodo
52.6 tok/s 32–84 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	18.7 GB	Q8_0	Comodo
51.7 tok/s 31–83 · bassa fiducia	CMP 90HX NVIDIA	10 GB	760 GB/s	Jul 2021	8.9 GB	Q3_K_M	Stretto

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: 10 March 2025
Autori: Ling Team, Binwei Zeng, Chao Huang, Chao Zhang, Changxin Tian, Cong Chen, Dingnan Jin, Feng Yu, Feng Zhu, Feng Yuan, Fakang Wang, Gangshan Wang, Guangyao Zhai, Haitao Zhang, Huizhong Li, Jun Zhou, Jia Liu, Junpeng Fang, Junjie Ou, Jun Hu, Ji Luo, Ji Zhang, Jian Liu, Jian Sha, Jianxue Qian, Jiewei Wu, Junping Zhao, Jianguo Li, Jubao Feng, Jingchao Di, Junming Xu, Jinghua Yao, Kuan Xu, Kewei Du, Lon…

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

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: 16.8B
Dati di addestramento: 9,000,000,000,000 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: 1.5 × 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
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: Confident

Fonti

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

Riferimento: Every FLOP Counts: Scaling a 300B Mixture-of-Experts LING LLM without Premium GPUs
Ultimo aggiornamento: 11 February 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono Ling-lite-1.5 ("Bailing")

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 Ling-lite-1.5 ("Bailing")

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

P102-101

Memoria necessaria

8.9 GB

Più veloce

202 tok/s

Ling-lite-1.5 ("Bailing") raggiunge un conteggio di parametri di 16.8B. 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.

Il punto di ingresso è P102-101, con una capacità di memoria di 10 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 18.5 token al secondo

Il risultato più rapido proviene da B200, generando approssimativamente 202 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Cosa è questo modello

Ling-lite-1.5 ("Bailing") è stato pubblicato da Ant Group, nel paese registrato come China, durante March 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.

I pesi pubblicati significano che il modello gira sulla tua macchina piuttosto che su quella di qualcun altro, il che rende la domanda sull'hardware qui sotto rispondibile. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione inclusionAI.

Cosa decide la velocità

Il risultato mediano è attorno 20.8 token al secondo. Superare la velocità di lettura in modo diretto: 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.

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.

Cosa è stato necessario per costruirlo

La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 1.5 × 10²³ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

È stato addestrato su un corpus di circa 9,000,000,000,000 token di testo

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per Ling-lite-1.5 ("Bailing")

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

Controlla cosa serve prima di ogni altra cosa

La tabella elenca ogni card in grado di contenere Ling-lite-1.5 ("Bailing"), avere bisogno di circa 8.9 GB a una compressione di Q3_K_M. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.
02

Decidi quanto a lungo durano le tue conversazioni

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. Ling-lite-1.5 ("Bailing").
03

Decidi quanto spazio di compressione accetterai

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

Il ranking per tokens al secondo segue la larghezza di banda della memoria piuttosto che il numero di core, per Ling-lite-1.5 ("Bailing"). 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 202 tok/s
05

Leggi l'ultima colonna di fit

Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di Ling-lite-1.5 ("Bailing"). 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 Ling-lite-1.5 ("Bailing").

Risposte

Ling-lite-1.5 ("Bailing") — domande comuni

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— 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.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 16.8B. 16.8 billion parameters with 2.75 billion activated parameters. 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.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— chi l'ha creato?

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

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in March 2025.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— A cosa serve?

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

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— 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.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 1.5 × 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.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— 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 3.7 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— due GPU lo farebbero andare più veloce?

Due schede comprano VRAM piuttosto che velocità, che conta solo se una scheda non può contenerla. Il numero che può: 306. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— 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.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— 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: 121–323 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.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— 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 Q3_K_M utilizzando circa 8.9 GB, e produce approssimativamente 18.5 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 306.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 202 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.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 8.9 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.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— posso eseguirlo su una GPU holding 12 GB?

Sì. La scheda GeForce RTX 3080 Ti, tenere 12 GB, lo esegue a una compressione di IQ4_XS, utilizzando circa 9.9 GB e generando approssimativamente 56.5 token al secondo. Il fit è stretto.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— 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 Q5_K_M, utilizzando circa 12.8 GB e generando approssimativamente 50.9 token al secondo. Il fit è stretto.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")— 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 18.7 GB e generando approssimativamente 33.8 token al secondo. Il fit è stretto.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 11 February 2026

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