EXAONE Deep 32B TPS-rekenmachine

Open gewichten LG AI Research 32B parameters March 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

132 kaarten die het kunnen draaien

818 kaarten die we hebben specificaties voor

Kleinste kaart die past

RTX A4500

20 GB · Q3_K_M · 22.9 tok/s

Snelste kaart

B200

106 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien EXAONE Deep 32B?

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
106 tok/s 64–169 · lage vertrouwen	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	35.0 GB	Q8_0	Comfortabel
106 tok/s 64–169 · lage vertrouwen	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	35.0 GB	Q8_0	Comfortabel
84.6 tok/s 51–135 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	35.0 GB	Q8_0	Comfortabel
84.6 tok/s 51–135 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	35.0 GB	Q8_0	Comfortabel
67.6 tok/s 41–108 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	35.0 GB	Q8_0	Comfortabel
64.7 tok/s 39–104 · lage vertrouwen	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	35.0 GB	Q8_0	Comfortabel
64.7 tok/s 39–104 · lage vertrouwen	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	35.0 GB	Q8_0	Comfortabel
61.9 tok/s 37–99 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	35.0 GB	Q8_0	Comfortabel
55.0 tok/s 33–88 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	35.0 GB	Q8_0	Comfortabel
55.0 tok/s 33–88 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	35.0 GB	Q8_0	Comfortabel
55.0 tok/s 33–88 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	35.0 GB	Q8_0	Comfortabel
52.2 tok/s 31–83 · lage vertrouwen	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Comfortabel
44.5 tok/s 27–71 · lage vertrouwen	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Comfortabel
44.5 tok/s 27–71 · lage vertrouwen	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	35.0 GB	Q8_0	Comfortabel
44.5 tok/s 27–71 · lage vertrouwen	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Comfortabel
44.5 tok/s 27–71 · lage vertrouwen	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Comfortabel
44.5 tok/s 27–71 · lage vertrouwen	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Comfortabel
40.9 tok/s 25–66 · lage vertrouwen	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	20.1 GB	Q4_K_M	Krap
37.3 tok/s 22–60 · lage vertrouwen	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	20.1 GB	Q4_K_M	Krap
36.0 tok/s 22–58 · lage vertrouwen	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	27.5 GB	Q6_K	Krap
36.0 tok/s 22–58 · lage vertrouwen	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	27.5 GB	Q6_K	Krap
34.4 tok/s 21–55 · lage vertrouwen	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	27.5 GB	Q6_K	Krap
34.4 tok/s 21–55 · lage vertrouwen	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	27.5 GB	Q6_K	Krap
33.9 tok/s 20–54 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	35.0 GB	Q8_0	Comfortabel
33.9 tok/s 20–54 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	35.0 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: 16 March 2025
Auteurs: LG AI Research, Kyunghoon Bae, Eunbi Choi, Kibong Choi, Stanley Jungkyu Choi, Yemuk Choi, Seokhee Hong, Junwon Hwang, Hyojin Jeon, Kijeong Jeon, Gerrard Jeongwon Jo, Hyunjik Jo, Jiyeon Jung, Hyosang Kim, Joonkee Kim, Seonghwan Kim, Soyeon Kim, Sunkyoung Kim, Yireun Kim, Yongil Kim, Youchul Kim, Edward Hwayoung Lee, Haeju Lee, Honglak Lee, Jinsik Lee, Kyungmin Lee, Sangha Park, Yongmin Park, Sihoon…

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, Code generation
Basis model: EXAONE 3.5 32B
Numerieke indeling: BF16

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: 32B
Training gegevens: 12,000,000,000 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: Reported,Operation counting,Hardware
Fijn-tuning compute: 7 × 10²¹ FLOP

De trainingsrun

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

Training hardware: NVIDIA H100 SXM5 80GB
Gebruikte chips: 512
Kloktijd: 2,160 hours (90 days)
Hardwaregebruik: MFU 31.6%
Stroomverbruik: 703.2 kW
Cloud leverancier: Google Cloud

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 (non-commercial)
Training code: Unreleased
Hugging Face: LGAI-EXAONE

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.

Waarschijnlijk boven de 10²³ FLOP: Yes
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 Deep: LLMs with Enhanced Reasoning Performance
Laatst bijgewerkt: 28 November 2025

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien EXAONE Deep 32B

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 Deep 32B

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

Hardwarevereisten in de praktijk

Minimum kaart

RTX A4500

Geheugen nodig

16.3 GB

Snelste

106 tok/s

EXAONE Deep 32B bereikt een parameter telling van 32B. 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.

Het toegangspunt is RTX A4500, met een geheugen capaciteit van 20 GB, het draaien ervan met een compressie van Q3_K_M en produceren rond 22.9 tokens per seconde

Aan de andere kant zit B200, genereren ongeveer 106 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Wat dit model is

EXAONE Deep 32B werd gepubliceerd door LG AI Research, in het land geregistreerd als Korea (Republic of), tijdens March 2025. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als 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, Code generation.

Het bouwt voort op EXAONE 3.5 32B. De meeste modellen op deze schaal zijn aangepast van een bestaande basis in plaats van vanuit het niets gebouwd.

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. Op Hugging Face is het gepubliceerd onder de organisatie LGAI-EXAONE.

Wat bepaalt de snelheid

Over elke kaart die het kan draaien, ligt het midden van het bereik op 20.7 tokens per seconde. Het produceren van tekst sneller dan de meeste mensen het lezen. 103 van hen

Elke gewicht participeert in elke token hier, dus bandbreedte is het hele verhaal: de ranking hieronder is effectief een ranking van geheugendoorvoer.

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.

Hoe het getraind werd

De training run verbruikte ongeveer 1.3 × 10²⁴ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA H100 SXM5 80GB. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.

De trainingsset liep naar ongeveer 12,000,000,000 tekstokens

De reden dat het überhaupt in deze catalogus verschijnt: training cost.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor EXAONE Deep 32B

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 EXAONE Deep 32B, ongeveer nodig 16.3 GB bij een compressie van Q3_K_M. De capaciteit is de poort — een GPU-kaart houdt het of het houdt het niet.
02

Stem de context af op uw werkelijke gebruik

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 Deep 32B.
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

Sorteren op snelheid om te zien hoe de kaarten gerangschikt zijn voor EXAONE Deep 32B. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 106 tok/s
05

Controleer het geschiktheidsadvies voordat je koopt

Strak betekent dat het laadt en werkt zonder ruimte om de context later te verhogen, in het geval van EXAONE Deep 32B. 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 kaartnaam linkt naar zijn eigen pagina, die dezelfde berekening door het hele modelcatalogus uitvoert. Een kaart wordt meestal gekocht voor meer dan één model, dus het is de moeite waard om te kijken voordat je koopt voor EXAONE Deep 32B.

Antwoorden

EXAONE Deep 32B — veelgestelde vragen

EXAONE Deep 32B— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 106 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: 103.

EXAONE Deep 32B— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 16.3 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 Deep 32B— 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 20.1 GB en genereren ongeveer 40.9 tokens per second. De pasvorm is krap.

EXAONE Deep 32B— 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 Deep 32B— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 32B. 32B. 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 Deep 32B— wie heeft het gemaakt?

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

EXAONE Deep 32B— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in March 2025.

EXAONE Deep 32B— 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, 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.

EXAONE Deep 32B— waar kan ik het downloaden?

Zijn gewichten zijn gepubliceerd op Hugging Face, onder de organisatie LGAI-EXAONE. Wij hosten geen modelbestanden - deze site berekent welke hardware nodig is om ze te draaien.

EXAONE Deep 32B— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?

Training verbruikte ongeveer 1.3 × 10²⁴ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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 Deep 32B— 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 5.7 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

EXAONE Deep 32B— Zouden twee GPU's het sneller draaien?

Capaciteit voegt samen over kaarten; doorvoer niet. Het aantal kaarten dat het al op zichzelf vasthoudt: 132. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

EXAONE Deep 32B— 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.

EXAONE Deep 32B— 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: 64–169 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

EXAONE Deep 32B— 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 16.3 GB, en produceert ongeveer 22.9 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 132.

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