OREAL 32B TPS-rekenmachine

Open gewichten Shanghai AI Lab,Shanghai Jiao Tong University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),InnoHK 32B parameters February 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 OREAL 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: Shanghai AI Lab,Shanghai Jiao Tong University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),InnoHK
Organisatietype: Academia,Academia,Academia,Government
Land: China, Hong Kong
Gepubliceerd: 10 February 2025
Auteurs: Chengqi Lyu, Songyang Gao, Yuzhe Gu, Wenwei Zhang, Jianfei Gao, Kuikun Liu, Ziyi Wang, Shuaibin Li, Qian Zhao, Haian Huang, Weihan Cao, Jiangning Liu, Hongwei Liu, Junnan Liu, Songyang Zhang, Dahua Lin, Kai Chen

Wat het doet

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

Domein: Mathematics, Language
Taak: Mathematical reasoning, Quantitative reasoning, Language modeling/generation, Question answering
Basis model: Qwen2.5-32B

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: tokens
Epochs: 1

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.

Hoe het werd opgericht: Operation counting
Fijn-tuning compute: 2.9 × 10²⁰ 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 A100
Gebruikte chips: 128
Stroomverbruik: 100.5 kW

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: Open source
Hugging Face: internlm

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: Likely

Bronnen

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

Referentie: Exploring the Limit of Outcome Reward for Learning Mathematical Reasoning
Laatst bijgewerkt: 28 November 2025

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien OREAL 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 OREAL 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

Wat nodig is om dit model te draaien

Minimum kaart

RTX A4500

Geheugen nodig

16.3 GB

Snelste

106 tok/s

OREAL 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.

De kleinste kaart die het vasthoudt 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.

Achtergrond

OREAL 32B werd gepubliceerd door Shanghai AI Lab,Shanghai Jiao Tong University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),InnoHK, in het land geregistreerd als China, tijdens February 2025. De categorie waaronder de uitgever valt is academia,Academia,Academia,Government.

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

In plaats van vanaf nul te worden getraind, is het afgeleid van Qwen2.5-32B. De meeste modellen op deze schaal zijn aangepast van een bestaande basis in plaats van vanuit het niets gebouwd.

De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze gedownload en onbeperkt, offline, op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd, zonder dat er een account aan verbonden is. Op Hugging Face is het gepubliceerd onder de organisatie internlm.

Het lezen van de doorvoercijfers

De helft van de kaarten die het vasthouden, beheren meer dan 20.7 tokens per seconde. Het produceren van tekst sneller dan de meeste mensen het lezen. 103 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.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor OREAL 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

Begin vanuit de geheugen kolom

De tabel vermeldt elke kaart die in staat is om te bevatten. OREAL 32B, ongeveer nodig 16.3 GB bij een compressie van Q3_K_M. Geen hoeveelheid verwerkingskracht compenseert een kaart die het niet kan vasthouden.
02

Stem de context af op uw werkelijke gebruik

Langere gesprekken kosten geheugen bovenop wat de gewichten nodig hebben. Verplaats de schuifregelaar naar je echte werklengte voordat je een rij vertrouwt voor OREAL 32B.
03

Kies hoe ver je het wilt comprimeren

De kwantisatiekolom varieert per CARD, omdat een grotere CARD een nauwkeuriger kopie vasthoudt., 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 OREAL 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

Kijk naar de speling, niet alleen naar de pasvorm.

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

Het volgen van een GPU-kaart naar zijn eigen pagina toont elk ander model dat het kan bevatten, wat de vraag is die volgt zodra je je hebt ingesteld op OREAL 32B.

Antwoorden

OREAL 32B — veelgestelde vragen

OREAL 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.

OREAL 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.

OREAL 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.

OREAL 32B— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 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.

OREAL 32B— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Shanghai AI Lab,Shanghai Jiao Tong University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),InnoHK, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als academia,Academia,Academia,Government.

OREAL 32B— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in February 2025.

OREAL 32B— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Mathematics, Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van mathematical reasoning, Quantitative reasoning, Language modeling/generation, Question answering. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.

OREAL 32B— waar kan ik het downloaden?

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

OREAL 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.

OREAL 32B— 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: 132. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

OREAL 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.

OREAL 32B— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Ze worden berekend uit specificaties in plaats van gemeten, en elk heeft een bereik. Een 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.

OREAL 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.

OREAL 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.

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