Pangu Pro MoE TPS-rekenmachine

Open gewichten Huawei 72B parameters May 2025

Elke kaart hieronder wordt beoordeeld op basis van dit model met de contextlengte en minimale kwaliteit die je kiest. Snelheid is een schatting voor een enkele aanvraag, berekend op basis van de geheugendoorvoer van de kaart en de grootte van het model eenmaal gecomprimeerd..

Bereken voor dit model

61 kaarten die het kunnen draaien

818 kaarten die we hebben specificaties voor

Kleinste kaart die past

A100 PCIe 40 GB

40 GB · Q3_K_M · 24.8 tok/s

Snelste kaart

B200

47.1 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien Pangu Pro MoE?

Stel de invoer in, lees het antwoord

Contextlengte tokens

Een langere conversatie heeft meer geheugen nodig, wat dit model van kleinere kaarten kan duwen..

Minimale kwaliteit

Verbergt kaarten die alleen in het model passen door het onder dit punt te comprimeren.

Zoek kaarten

Kaartgeheugen

Toon ook kaarten die het niet kunnen draaien

61 kaarten passen

Berekenen

					Heeft	Kwantificatie	Past
47.1 tok/s 28–75 · lage vertrouwen	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	77.8 GB	Q8_0	Comfortabel
47.1 tok/s 28–75 · lage vertrouwen	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	77.8 GB	Q8_0	Comfortabel
37.6 tok/s 23–60 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	77.8 GB	Q8_0	Comfortabel
37.6 tok/s 23–60 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	77.8 GB	Q8_0	Comfortabel
30.1 tok/s 18–48 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	77.8 GB	Q8_0	Comfortabel
28.8 tok/s 17–46 · lage vertrouwen	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	77.8 GB	Q8_0	Comfortabel
28.8 tok/s 17–46 · lage vertrouwen	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	77.8 GB	Q8_0	Comfortabel
28.7 tok/s 17–46 · lage vertrouwen	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	61.0 GB	Q6_K	Krap
28.7 tok/s 17–46 · lage vertrouwen	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	61.0 GB	Q6_K	Krap
27.5 tok/s 17–44 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	77.8 GB	Q8_0	Comfortabel
27.0 tok/s 16–43 · lage vertrouwen	GRID A100B NVIDIA	48 GB	1,870 GB/s	May 2020	40.1 GB	IQ4_XS	Krap
24.8 tok/s 15–40 · lage vertrouwen	A100 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Jun 2020	35.9 GB	Q3_K_M	Krap
24.8 tok/s 15–40 · lage vertrouwen	A100 SXM4 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	May 2020	35.9 GB	Q3_K_M	Krap
24.8 tok/s 15–40 · lage vertrouwen	A800 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Nov 2022	35.9 GB	Q3_K_M	Krap
24.4 tok/s 15–39 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	77.8 GB	Q8_0	Comfortabel
24.4 tok/s 15–39 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	77.8 GB	Q8_0	Comfortabel
24.4 tok/s 15–39 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	77.8 GB	Q8_0	Comfortabel
23.2 tok/s 14–37 · lage vertrouwen	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	77.8 GB	Q8_0	Krap
21.2 tok/s 13–34 · lage vertrouwen	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	52.6 GB	Q5_K_M	Krap
19.8 tok/s 12–32 · lage vertrouwen	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	77.8 GB	Q8_0	Krap
19.8 tok/s 12–32 · lage vertrouwen	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	77.8 GB	Q8_0	Krap
19.8 tok/s 12–32 · lage vertrouwen	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	77.8 GB	Q8_0	Krap
19.4 tok/s 12–31 · lage vertrouwen	RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA	48 GB	1,340 GB/s	Mar 2025	40.1 GB	IQ4_XS	Krap
17.4 tok/s 10–28 · lage vertrouwen	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	61.0 GB	Q6_K	Krap
17.4 tok/s 10–28 · lage vertrouwen	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	61.0 GB	Q6_K	Krap

Snelheden zijn schattingen voor een enkele aanvraag — één gesprek tegelijk — berekend vanuit geheugendebandbreedte, modelgrootte en kwantisatie. De werkelijke doorvoer varieert met de inferentietijd en de versie ervan. Cijfers gepubliceerd door hardwareleveranciers meten veel gelijktijdige aanvragen en zijn veel hoger.

Op record

Volledige specificatie

Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..

Oorsprong

Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.

Organisatie: Huawei
Organisatietype: Industry
Land: China
Gepubliceerd: 28 May 2025
Auteurs: Yehui Tang, Xiaosong Li, Fangcheng Liu, Wei Guo, Hang Zhou, Yaoyuan Wang, Kai Han, Xianzhi Yu, Jinpeng Li, Hui Zang, Fei Mi, Xiaojun Meng, Zhicheng Liu, Hanting Chen, Binfan Zheng, Can Chen, Youliang Yan, Ruiming Tang, Peifeng Qin, Xinghao Chen, Dacheng Tao, Yunhe Wang (and Other Contributors)

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.

Domein: Language
Taak: Language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Mathematical reasoning, Code generation

Grootte

Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.

parameters: 72B
Training gegevens: 13,000,000,000,000 tokens

Training rekenen

De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.

Training rekenen: 1.3 × 10²⁴ FLOP
Hoe het werd opgericht: Operation counting

De trainingsrun

Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.

Training hardware: Huawei Ascend 800T A2
Gebruikte chips: 4,000
Stroomverbruik: 2.4 MW

Beschikbaarheid

Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.

Gewichten: Open — downloadable
Toegang tot model: Open weights (unrestricted)
Training code: Unreleased

Hoe het is geclassificeerd

Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.

Record vertrouwen: Confident

Bronnen

Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.

Referentie: Pangu Pro MoE: Mixture of Grouped Experts for Efficient Sparsity
Laatst bijgewerkt: 28 November 2025

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien Pangu Pro MoE

Gerangschikt op geschatte tokens per seconde, nieuwste kaart eerst waar snelheden gelijk zijn. Omdat generatie gebonden is aan geheugensnelheid, volgt deze ordening de snelheid in plaats van een gamebenchmark..

De kleinste GPU's die nog steeds draaien Pangu Pro MoE

De goedkoopste route erin, op basis van geheugencapaciteit. Een krappe pasvorm draait het model maar laat niets over voor een langer gesprek..

Wat de cijfers betekenen

Wat je nodig hebt om het te draaien

Minimum kaart

A100 PCIe 40 GB

Geheugen nodig

35.9 GB

Snelste

47.1 tok/s

Pangu Pro MoE bereikt een parameter telling van 72B. Dat plaatst het boven consumentenharde, in het bereik waar een kaart hiervoor wordt gekocht in plaats van ervoor te worden hergebruikt. Het aantal kaarten dat we volgen die het kunnen vasthouden: 61.

De minste hardware die werkt is A100 PCIe 40 GB, met een geheugen capaciteit van 40 GB, het draaien ervan met een compressie van Q3_K_M en produceren rond 24.8 tokens per seconde

Aan de andere kant zit B200, genereren ongeveer 47.1 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Waar het vandaan kwam

Pangu Pro MoE werd gepubliceerd door Huawei, in het land geregistreerd als China, tijdens May 2025. De categorie waaronder de uitgever valt is industry.

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Mathematical reasoning, Code generation.

Gepubliceerde gewichten betekenen dat het model op jouw machine draait in plaats van op die van iemand anders, wat de hardwarevraag hieronder op enige manier beantwoordbaar maakt.

Begrijpen van de snelheden

Over elke kaart die het kan draaien, ligt het midden van het bereik op 16.6 tokens per seconde. Het produceren van tekst sneller dan de meeste mensen het lezen. 51 van hen

Het is een dicht model, dus elke parameter wordt gelezen voor elk token dat wordt geproduceerd. Dat maakt de snelheid bijna precies het geheugenbandbreedte bijhouden — een kaart met twee keer de bandbreedte genereert ongeveer twee keer zo snel.

De interne architectuur is niet gedocumenteerd, dus het geheugen wordt geschat op basis van het aantal parameters en dienovereenkomstig gemarkeerd. Verwacht dat de werkelijke waarde verschilt, vooral bij lange context.

Training en herkomst

De training run verbruikte ongeveer 1.3 × 10²⁴ FLOP, op hardware vastgelegd als Huawei Ascend 800T A2. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.

Het is getraind op een corpus van ongeveer 13,000,000,000,000 tekstokens

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor Pangu Pro MoE

De tabel hierboven heeft elke kaart die we specificaties voor hebben al vergeleken met dit model. Het bereiken van uw antwoord kost zes stappen..

01

Lees eerst de geheugenfiguur

Begin met wat het eigenlijk nodig heeft, namelijk de vereiste van Pangu Pro MoE, ongeveer nodig 35.9 GB bij een compressie van Q3_K_M. Die figuur, niet de hoofdtitelprestaties van een kaart, is wat bepaalt of het draait.
02

Stel de contextlengte in waarmee je gaat werken

Stel de context in op wat je daadwerkelijk gaat gebruiken. De cache groeit met het gesprek, en het is de gebruikelijke reden dat een CARD die in eerste instantie prima leek, niet meer past. Pangu Pro MoE.
03

Stel een kwaliteitsvloer in

Compressie is wat een model laat passen op kleinere kaarten, tegen een bepaalde kost in nauwkeurigheid., bereiken van een compressie van Q3_K_M op de kleinste kaart die past. Het instellen van een minimumkwaliteit laat de kaarten vallen die het alleen maar beheersen door verder te persen dan je zou willen, en houdt de vergelijking op één niveau.
04

Rangschik op doorvoer in plaats van specificatielijst

Sorteren op snelheid om te zien hoe de kaarten gerangschikt zijn voor Pangu Pro MoE. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 47.1 tok/s
05

Kijk naar de speling, niet alleen naar de pasvorm.

Strak betekent dat het laadt en werkt zonder ruimte om de context later te verhogen, in het geval van Pangu Pro MoE. Comfortabel betekent dat je de context later kunt vergroten. Dat verschil is belangrijker dan een paar tokens per seconde, dus koop voor comfortabel als je dat verwacht.
06

Zie wat die kaart nog meer draait

Elke kaartpagina herhaalt deze scan voor elk model dat we hebben, en beantwoordt waarvoor de hardware verder goed is naast Pangu Pro MoE.

Antwoorden

Pangu Pro MoE — veelgestelde vragen

Pangu Pro MoE— waar kan ik het downloaden?

De gewichten zijn gepubliceerd, hoewel we geen repositorylink daarvoor hebben. Deze site berekent hardwarevereisten in plaats van modelbestanden te hosten.

Pangu Pro MoE— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?

Training verbruikte ongeveer 1.3 × 10²⁴ FLOP, op hardware vastgelegd als Huawei Ascend 800T A2. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.

Pangu Pro MoE— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?

Alleen door af te laden, wat meestal een valse economie is: het deel dat in systeemgeheugen wordt vastgehouden, houdt het hele ding tegen. De dichtstbijzijnde miscalculatie die we berekenen, komt tekort met 15.5 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

Pangu Pro MoE— Zouden twee GPU's het sneller draaien?

Een tweede kaart verdubbelt ruwweg het beschikbare geheugen, maar niet de generatie snelheid. Het aantal dat al in staat is om het alleen te draaien: 61. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

Pangu Pro MoE— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?

Elke kaart wordt weergegeven met de minst-gecomprimeerde kopie die hij kan bevatten. Het aantal verschillende compressieniveaus op de kaarten die het kunnen houden: 5. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

Pangu Pro MoE— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Elke waarde is afgeleid van het geheugenbandbreedte en de modelgrootte, niet geverifieerd, wat de reden is dat elke waarde als een bereik in plaats van een enkel getal wordt gepubliceerd. Eén voorbeeld: 28–75 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

Pangu Pro MoE— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is A100 PCIe 40 GB, met een geheugen capaciteit van 40 GB. Het draait het model op een compressie van Q3_K_M ongeveer 35.9 GB, en produceert ongeveer 24.8 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 61.

Pangu Pro MoE— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 47.1 tokens per seconde; de langzaamste die het nog steeds draait haalt aanzienlijk minder. De leessnelheid is rond de tien tokens per seconde, en het aantal kaarten dat dat haalt: 51.

Pangu Pro MoE— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 35.9 GB bij een compressie van Q3_K_M, welke is wat de kleinste card die het draait gebruikt. Minder compressie heeft meer nodig: de cijfers in de memory-kolom hierboven worden opnieuw berekend voor elke card, omdat elke card de minst gecomprimeerde versie kan vasthouden.

Pangu Pro MoE— is het open-source?

De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze kunnen worden gedownload en op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd. Houd er rekening mee dat OPEN WEIGHTS niet hetzelfde is als open source in de volle zin — het zegt niets over de trainingsdata, de trainingscode of de commerciële voorwaarden die eraan zijn verbonden.

Pangu Pro MoE— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 72B. a total of 71.99B parameters and 16.50 billion active parameters. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.

Pangu Pro MoE— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Huawei, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als industry.

Pangu Pro MoE— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in May 2025.

Pangu Pro MoE— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Mathematical reasoning, Code generation. Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 28 November 2025

De andere richting

Van de andere kant bekijken?

Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.

Alle AI-modellen