EXAONE 4.5 TPS-rekenmachine

Open gewichten LG AI Research 33.2B parameters April 2026

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

132 kaarten die het kunnen draaien

818 kaarten die we hebben specificaties voor

Kleinste kaart die past

RTX A4500

20 GB · Q3_K_M · 22.0 tok/s

Snelste kaart

B200

102 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien EXAONE 4.5?

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

132 kaarten passen

Berekenen

					Heeft	Kwantificatie	Past
102 tok/s 61–163 · lage vertrouwen	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	36.2 GB	Q8_0	Comfortabel
102 tok/s 61–163 · lage vertrouwen	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	36.2 GB	Q8_0	Comfortabel
81.5 tok/s 49–130 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	36.2 GB	Q8_0	Comfortabel
81.5 tok/s 49–130 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	36.2 GB	Q8_0	Comfortabel
65.2 tok/s 39–104 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	36.2 GB	Q8_0	Comfortabel
62.4 tok/s 37–100 · lage vertrouwen	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	36.2 GB	Q8_0	Comfortabel
62.4 tok/s 37–100 · lage vertrouwen	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	36.2 GB	Q8_0	Comfortabel
59.7 tok/s 36–96 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	36.2 GB	Q8_0	Comfortabel
53.0 tok/s 32–85 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	36.2 GB	Q8_0	Comfortabel
53.0 tok/s 32–85 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	36.2 GB	Q8_0	Comfortabel
53.0 tok/s 32–85 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	36.2 GB	Q8_0	Comfortabel
50.3 tok/s 30–80 · lage vertrouwen	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	36.2 GB	Q8_0	Comfortabel
42.9 tok/s 26–69 · lage vertrouwen	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	36.2 GB	Q8_0	Comfortabel
42.9 tok/s 26–69 · lage vertrouwen	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	36.2 GB	Q8_0	Comfortabel
42.9 tok/s 26–69 · lage vertrouwen	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	36.2 GB	Q8_0	Comfortabel
42.9 tok/s 26–69 · lage vertrouwen	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	36.2 GB	Q8_0	Comfortabel
42.9 tok/s 26–69 · lage vertrouwen	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	36.2 GB	Q8_0	Comfortabel
39.5 tok/s 24–63 · lage vertrouwen	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	20.8 GB	Q4_K_M	Krap
35.9 tok/s 22–57 · lage vertrouwen	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	20.8 GB	Q4_K_M	Krap
34.7 tok/s 21–55 · lage vertrouwen	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	28.5 GB	Q6_K	Krap
34.7 tok/s 21–55 · lage vertrouwen	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	28.5 GB	Q6_K	Krap
33.2 tok/s 20–53 · lage vertrouwen	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	28.5 GB	Q6_K	Krap
33.2 tok/s 20–53 · lage vertrouwen	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	28.5 GB	Q6_K	Krap
32.6 tok/s 20–52 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	36.2 GB	Q8_0	Comfortabel
32.6 tok/s 20–52 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	36.2 GB	Q8_0	Comfortabel

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: LG AI Research
Organisatietype: Industry
Land: Korea (Republic of)
Gepubliceerd: 9 April 2026
Auteurs: Eunbi Choi, Kibong Choi, Sehyun Chun, Seokhee Hong, Junwon Hwang, Hyojin Jeon, Ahra Jo, Hyunjik Jo, Yeonsik Jo, Joonkee Kim, Seonghwan Kim, Soyeon Kim, Sunkyoung Kim, Yireun Kim, Yongil Kim, Changhun Lee, Haeju Lee, Jinsik Lee, Kyungmin Lee, Sangha Park, Kwangrok Ryoo, Minju Seo, Sejong Yang, Heuiyeen Yeen, Hwan Chang, Stanley Jungkyu Choi, Yejin Choi, Kyubeen Han, Joonwon Jang, Kijeong Jeon, Geun…

Wat het doet

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

Domein: Language, Multimodal
Taak: Language modeling/generation, Question answering

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: 33.2B
Training gegevens: 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: 3.9 × 10²⁴ FLOP

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 (restricted use)

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.

Waarom het wordt gevolgd: Training cost
Record vertrouwen: Confident

Bronnen

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

Referentie: EXAONE 4.5 Technical Report
Laatst bijgewerkt: 24 June 2026

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien EXAONE 4.5

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 EXAONE 4.5

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

De hardwarekant

Minimum kaart

RTX A4500

Geheugen nodig

16.9 GB

Snelste

102 tok/s

EXAONE 4.5 bereikt een parameter telling van 33.2B. Dat valt binnen het bereik dat een serieuze desktopkaart kan aansteken zodra de gewichten zijn gecomprimeerd. Het aantal kaarten dat we volgen die het kunnen draaien: 132.

Aan de onderkant wordt het afgehandeld door RTX A4500, met een geheugen capaciteit van 20 GB, het draaien ervan met een compressie van Q3_K_M en produceren rond 22.0 tokens per seconde

Aan de andere kant zit B200, genereren ongeveer 102 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Achtergrond

EXAONE 4.5 werd gepubliceerd door LG AI Research, in het land geregistreerd als Korea (Republic of), tijdens April 2026. De categorie waaronder de uitgever valt is industry.

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

Het feit dat de gewichten open zijn, is wat deze pagina in de calculator plaatst in plaats van alleen in de catalogus: het is een model dat je daadwerkelijk kunt vasthouden.

Het lezen van de doorvoercijfers

De helft van de kaarten die het vasthouden, beheren meer dan 20.2 tokens per second. Outright de leessnelheid overschrijden. 101 van hen

Doordat het dicht is, leest het alles per token, wat de reden is waarom de volgorde op snelheid hieronder zo nauwkeurig de volgorde op geheugendebandbreedte volgt.

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

Training kostte een rekensbudget van ongeveer 3.9 × 10²⁴ FLOP. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.

Het wordt gevolgd in de onderliggende dataset om één specifieke reden: training cost.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor EXAONE 4.5

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

Elke kaart hier is gecontroleerd op EXAONE 4.5, ongeveer nodig 16.9 GB bij een compressie van Q3_K_M. De capaciteit is de poort — een GPU-kaart houdt het of het houdt het niet.
02

Bepaal hoe lang je gesprekken duren

Het gesprek verbruikt ook geheugen en groeit naarmate het vordert. Stel de schuifregelaar in op de lengte die je verwacht, want bij lange CONTEXT kan een KAART die korte vragen gemakkelijk afhandelt, verworpen worden door EXAONE 4.5.
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

Sorteer op snelheid

De snelheid volgorde is effectief een volgorde op basis van GPU VRAM. EXAONE 4.5. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 102 tok/s
05

Controleer het geschiktheidsadvies voordat je koopt

De fit-kolom scheidt kaarten die het net halen van die met ruimte over, in het geval van EXAONE 4.5. 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

Open de kaart die je hebt gekozen.

Elke kaartpagina herhaalt deze scan voor elk model dat we hebben, en beantwoordt waarvoor de hardware verder goed is naast EXAONE 4.5.

Antwoorden

EXAONE 4.5 — veelgestelde vragen

EXAONE 4.5— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in April 2026.

EXAONE 4.5— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Language, Multimodal, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/generation, Question answering. 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.

EXAONE 4.5— 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.

EXAONE 4.5— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?

Training verbruikte ongeveer 3.9 × 10²⁴ FLOP. 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.

EXAONE 4.5— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?

Het kan worden opgesplitst tussen de GPU-kaart en systeemgeheugen, maar het genereert op die manier pijnlijk traag. De dichtstbijzijnde miscalculatie die we berekenen, komt tekort met 6.4 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

EXAONE 4.5— Zouden twee GPU's het sneller draaien?

Twee kaarten kopen geheugen in plaats van snelheid, wat alleen van belang is als één kaart het niet kan bevatten. Het aantal dat kan: 132. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

EXAONE 4.5— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?

Omdat de capaciteit varieert, varieert ook hoe hard het moet worden samengedrukt. Het aantal onderscheidende niveaus in de bovenstaande tabel: 5. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

EXAONE 4.5— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Ze worden berekend uit specificaties in plaats van gemeten, en elk heeft een bereik. Een voorbeeld: 61–163 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

EXAONE 4.5— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is RTX A4500, met een geheugen capaciteit van 20 GB. Het draait het model op een compressie van Q3_K_M ongeveer 16.9 GB, en produceert ongeveer 22.0 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 132.

EXAONE 4.5— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 102 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: 101.

EXAONE 4.5— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 16.9 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.

EXAONE 4.5— kan ik het draaien op een GPU met 24 GB?

Ja. De GPU kaart GeForce RTX 5090 D V2, houden 24 GB, draait het met een compressie van Q4_K_M, ongeveer 20.8 GB en genereren ongeveer 39.5 tokens per second. De pasvorm is krap.

EXAONE 4.5— 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.

EXAONE 4.5— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 33.2B. "Architecturally, EXAONE 4.5 integrates a 1.2B parameter vision encoder into the robust EXAONE 4.0 32B base model,". 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.

EXAONE 4.5— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door LG AI Research, gebaseerd op Korea (Republic of), een organisatie geclassificeerd als industry.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 24 June 2026

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