TeleChat2-35B 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
Scheda più piccola che si adatta
RTX A4500
20 GB · Q3_K_M · 20.9 tok/s
Scheda più veloce
B200
96.8 tok/s · 180 GB
Quali GPU possono eseguire TeleChat2-35B?
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 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
96.8
tok/s
58–155 · bassa fiducia |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 38.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
96.8
tok/s
58–155 · bassa fiducia |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 38.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
77.3
tok/s
46–124 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 38.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
77.3
tok/s
46–124 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 38.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
61.8
tok/s
37–99 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 38.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
59.2
tok/s
36–95 · bassa fiducia |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 38.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
59.2
tok/s
36–95 · bassa fiducia |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 38.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
56.6
tok/s
34–91 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 38.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
50.3
tok/s
30–80 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 38.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
50.3
tok/s
30–80 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 38.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
50.3
tok/s
30–80 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 38.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
47.7
tok/s
29–76 · bassa fiducia |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 38.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
40.7
tok/s
24–65 · bassa fiducia |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 38.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
40.7
tok/s
24–65 · bassa fiducia |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 38.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
40.7
tok/s
24–65 · bassa fiducia |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 38.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
40.7
tok/s
24–65 · bassa fiducia |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 38.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
40.7
tok/s
24–65 · bassa fiducia |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 38.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
40.4
tok/s
24–65 · bassa fiducia |
DRIVE A100 PROD NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 25.9 GB | Q5_K_M | Stretto |
|
40.4
tok/s
24–65 · bassa fiducia |
GRID A100A NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 25.9 GB | Q5_K_M | Stretto |
|
39.8
tok/s
24–64 · bassa fiducia |
GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA | 24 GB | 1,340 GB/s | Aug 2025 | 19.8 GB | IQ4_XS | Stretto |
|
38.7
tok/s
23–62 · bassa fiducia |
GeForce RTX 5090 NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 25.9 GB | Q5_K_M | Stretto |
|
38.7
tok/s
23–62 · bassa fiducia |
GeForce RTX 5090 D NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 25.9 GB | Q5_K_M | Stretto |
|
36.3
tok/s
22–58 · bassa fiducia |
A30X NVIDIA | 24 GB | 1,220 GB/s | Apr 2021 | 19.8 GB | IQ4_XS | Stretto |
|
31.0
tok/s
19–50 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 38.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
31.0
tok/s
19–50 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 38.2 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
- China Telecom
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- China
- Pubblicato
- 18 October 2024
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, Quantitative reasoning, Chat, Text summarization, 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
- 35B
- Dati di addestramento
- tokens
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 (restricted use)
- Codice di addestramento
- Open (restricted use)
https://modelscope.cn/models/TeleAI/TeleChat2-35B-32K "The community must comply with the TeleChat Model Community License Agreement when using the TeleChat model. The TeleChat model supports commercial use. If you plan to use the TeleChat model or its derivatives for commercial purposes, you need to contact us via the following email" no clear license but same disclaimer as above https://github.com/Tele-AI/TeleChat2/ this is seems to be pre-training code: https://github.com/Tele-AI/TeleChat2…
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Probabilmente sopra 10²³ FLOP
- Yes
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- TeleChat2
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Gli estremi
Le dieci GPU più veloci che eseguono TeleChat2-35B
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..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 96.8 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 96.8 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 77.3 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 77.3 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 61.8 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 59.2 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 59.2 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 56.6 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 50.3 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 50.3 tok/s
Le GPU più piccole che ancora funzionano TeleChat2-35B
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..
- 01 RTX 4000 Ada Generation 20 GB · Ha bisogno 17.8 GB · Q3_K_M · Stretto 11.8 tok/s
- 02 RTX 4000 SFF Ada Generation 20 GB · Ha bisogno 17.8 GB · Q3_K_M · Stretto 9.1 tok/s
- 03 Radeon RX 7900 XT 20 GB · Ha bisogno 17.8 GB · Q3_K_M · Stretto 20.4 tok/s
- 04 A10M 20 GB · Ha bisogno 17.8 GB · Q3_K_M · Stretto 16.3 tok/s
- 05 GeForce RTX 3080 Ti 20 GB 20 GB · Ha bisogno 17.8 GB · Q3_K_M · Stretto 24.8 tok/s
- 06 RTX A4500 20 GB · Ha bisogno 17.8 GB · Q3_K_M · Stretto 20.9 tok/s
- 07 Arc Pro B60 24 GB · Ha bisogno 19.8 GB · IQ4_XS · Stretto 8.8 tok/s
- 08 GeForce RTX 5090 D V2 24 GB · Ha bisogno 19.8 GB · IQ4_XS · Stretto 39.8 tok/s
- 09 RTX PRO 4000 Blackwell SFF 24 GB · Ha bisogno 19.8 GB · IQ4_XS · Stretto 12.8 tok/s
- 10 GeForce RTX 5090 Mobile 24 GB · Ha bisogno 19.8 GB · IQ4_XS · Stretto 26.6 tok/s
Cosa significano i numeri
Il lato hardware
Scheda minima
RTX A4500
Memoria necessaria
17.8 GB
Più veloce
96.8 tok/s
TeleChat2-35B raggiunge un conteggio di parametri di 35B. 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.
A basso prezzo è gestito da RTX A4500, con una capacità di memoria di 20 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 20.9 token al secondo
All'altra estremità si trova B200, generando approssimativamente 96.8 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.
Informazioni su questo modello
TeleChat2-35B è stato pubblicato da China Telecom, nel paese registrato come China, durante October 2024. 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, Quantitative reasoning, Chat, Text summarization, Code generation.
Poiché i suoi pesi sono stati rilasciati, nulla sull'esecuzione dipende da un fornitore che rimane disponibile — è tuo una volta scaricato.
Quanto è veloce nel funzionare e perché
Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 20.6 token al secondo. Producendo testo più veloce della maggior parte delle persone che lo leggono. 103 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.
Passo dopo passo
Come scegliere una GPU per TeleChat2-35B
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 TeleChat2-35B, avere bisogno di circa 17.8 GB a una compressione di Q3_K_M. Nessuna quantità di potenza di elaborazione compensano una card che non può contenerla.
-
02
Corrispondi il contesto al tuo utilizzo attuale
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 TeleChat2-35B.
-
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
Confronta TOKEN AL SEC, non specifiche.
Il ranking per tokens al secondo segue la larghezza di banda della memoria piuttosto che il numero di core, per TeleChat2-35B. 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 96.8 tok/s
-
05
Guarda il margine, non solo l'adattamento
Una vestibilità stretta funziona, ma non lascia nulla in più per una conversazione più lunga, nel caso di TeleChat2-35B. 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 TeleChat2-35B.
Risposte
TeleChat2-35B — domande comuni
TeleChat2-35B— quanta VRAM serve?
Ha bisogno di 17.8 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.
TeleChat2-35B— 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 IQ4_XS, utilizzando circa 19.8 GB e generando approssimativamente 39.8 token al secondo. Il fit è stretto.
TeleChat2-35B— 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.
TeleChat2-35B— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 35B. 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.
TeleChat2-35B— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da China Telecom, basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry.
TeleChat2-35B— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in October 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
TeleChat2-35B— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Chat, Text summarization, Code generation. 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.
TeleChat2-35B— Dove posso scaricarlo?
I pesi sono pubblicati, anche se non abbiamo un link al repository per essi. Questo sito calcola i requisiti hardware anziché ospitare file di modello.
TeleChat2-35B— 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 7.5 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.
TeleChat2-35B— 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.
TeleChat2-35B— 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: 6. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.
TeleChat2-35B— 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: 58–155 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.
TeleChat2-35B— 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 17.8 GB, e produce approssimativamente 20.9 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 132.
TeleChat2-35B— quanto è veloce su una GPU?
Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 96.8 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.
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.