Telechat2-115B TPS-rekenmachine

Open gewichten China Telecom 115B parameters September 2024

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

43 kaarten die het kunnen draaien

818 kaarten die we hebben specificaties voor

Kleinste kaart die past

Radeon Instinct MI200

64 GB · Q3_K_M · 12.7 tok/s

Snelste kaart

B200

29.5 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien Telechat2-115B?

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

43 kaarten passen

Berekenen

					Heeft	Kwantificatie	Past
29.5 tok/s 18–47 · lage vertrouwen	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	123.8 GB	Q8_0	Comfortabel
29.5 tok/s 18–47 · lage vertrouwen	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	123.8 GB	Q8_0	Comfortabel
28.6 tok/s 17–46 · lage vertrouwen	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	70.3 GB	Q4_K_M	Krap
28.6 tok/s 17–46 · lage vertrouwen	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	70.3 GB	Q4_K_M	Krap
27.3 tok/s 16–44 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	97.0 GB	Q6_K	Krap
25.9 tok/s 16–41 · lage vertrouwen	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	83.7 GB	Q5_K_M	Krap
23.5 tok/s 14–38 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	123.8 GB	Q8_0	Comfortabel
23.5 tok/s 14–38 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	123.8 GB	Q8_0	Comfortabel
22.2 tok/s 13–36 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	97.0 GB	Q6_K	Krap
22.1 tok/s 13–35 · lage vertrouwen	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	83.7 GB	Q5_K_M	Krap
22.1 tok/s 13–35 · lage vertrouwen	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	83.7 GB	Q5_K_M	Krap
22.1 tok/s 13–35 · lage vertrouwen	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	83.7 GB	Q5_K_M	Krap
20.1 tok/s 12–32 · lage vertrouwen	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	56.9 GB	Q3_K_M	Krap
18.0 tok/s 11–29 · lage vertrouwen	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	123.8 GB	Q8_0	Krap
18.0 tok/s 11–29 · lage vertrouwen	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	123.8 GB	Q8_0	Krap
17.3 tok/s 10–28 · lage vertrouwen	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	70.3 GB	Q4_K_M	Krap
17.3 tok/s 10–28 · lage vertrouwen	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	70.3 GB	Q4_K_M	Krap
17.3 tok/s 10–28 · lage vertrouwen	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	70.3 GB	Q4_K_M	Krap
17.3 tok/s 10–28 · lage vertrouwen	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	70.3 GB	Q4_K_M	Krap
17.3 tok/s 10–28 · lage vertrouwen	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	70.3 GB	Q4_K_M	Krap
17.3 tok/s 10–28 · lage vertrouwen	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	70.3 GB	Q4_K_M	Krap
17.2 tok/s 10–28 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	123.8 GB	Q8_0	Comfortabel
16.5 tok/s 10–26 · lage vertrouwen	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	70.3 GB	Q4_K_M	Krap
16.5 tok/s 10–26 · lage vertrouwen	A800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Nov 2022	70.3 GB	Q4_K_M	Krap
15.3 tok/s 9–24 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	123.8 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: China Telecom
Organisatietype: Industry
Land: China
Gepubliceerd: 20 September 2024
Auteurs: Zihan Wang and Xinzhang Liu and Shixuan Liu and Yitong Yao and Yuyao Huang and Zhongjiang He and Xuelong Li and Yongxiang Li and Zhonghao Che and Zhaoxi Zhang and Yan Wang and Xin Wang and Luwen Pu and Huihan Xu and Ruiyu Fang and Yu Zhao and Jie Zhang and Xiaomeng Huang and Zhilong Lu and Jiaxin Peng and Wenjun Zheng and Shiquan Wang and Bingkai Yang and Xuewei he and Zhuoru Jiang and Qiyi Xie an…

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, Chat, Text summarization, Code generation
Aanpak: Supervised
Numerieke indeling: FP16

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: 115B
Training gegevens: 10,000,000,000,000 tokens
Epochs: 1
Batchgrootte: 6,000,000

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: 6.9 × 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.

Datacenter: There is no paper to reference, no information about hardware used for training found in media.

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)
Training code: Open (restricted use)
Hugging Face: Tele-AI

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: TeleChat Technical Report
Laatst bijgewerkt: 3 January 2026

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien Telechat2-115B

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 Telechat2-115B

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

Radeon Instinct MI200

Geheugen nodig

56.9 GB

Snelste

29.5 tok/s

Telechat2-115B bereikt een parameter telling van 115B. 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: 43.

De kleinste kaart die het vasthoudt is Radeon Instinct MI200, met een geheugen capaciteit van 64 GB, het draaien ervan met een compressie van Q3_K_M en produceren rond 12.7 tokens per seconde

Aan de andere kant zit B200, genereren ongeveer 29.5 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Wat dit model is

Telechat2-115B werd gepubliceerd door China Telecom, in het land geregistreerd als China, tijdens September 2024. 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, Chat, Text summarization, Code generation.

Omdat de gewichten zijn vrijgegeven, hangt niets over het uitvoeren ervan af van een leverancier die beschikbaar blijft — het is van jou zodra het is gedownload. Op Hugging Face is het gepubliceerd onder de organisatie Tele-AI.

Wat bepaalt de snelheid

Over elke kaart die het kan draaien, ligt het midden van het bereik op 17.2 tokens per second. Outright de leessnelheid overschrijden. 39 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.

Wat erin ging zitten om het te bouwen

Training kostte een rekensbudget van ongeveer 6.9 × 10²⁴ FLOP. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.

Training verbruikte een corpus van ongeveer 10,000,000,000,000 tekstokens

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

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor Telechat2-115B

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

Controleer wat het nodig heeft voordat iets anders.

Elke kaart hier is gecontroleerd op Telechat2-115B, ongeveer nodig 56.9 GB bij een compressie van Q3_K_M. De capaciteit is de poort — een GPU-kaart houdt het of het houdt het niet.
02

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. Telechat2-115B.
03

Bepaal hoeveel compressie je accepteert

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

Sorteer op snelheid

Sorteren op snelheid om te zien hoe de kaarten gerangschikt zijn voor Telechat2-115B. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 29.5 tok/s
05

Kijk naar de speling, niet alleen naar de pasvorm.

Een strakke pasvorm draait, maar laat niets over voor een langer gesprek, in het geval van Telechat2-115B. 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 Telechat2-115B.

Antwoorden

Telechat2-115B — veelgestelde vragen

Telechat2-115B— waar kan ik het downloaden?

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

Telechat2-115B— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?

Training verbruikte ongeveer 6.9 × 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.

Telechat2-115B— 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 27.1 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

Telechat2-115B— 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: 43. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

Telechat2-115B— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?

Een grotere CARD houdt een nauwkeuriger kopie. Het aantal compressieniveaus dat gebruikt wordt op de CARDS die het draaien: 6. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

Telechat2-115B— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Ze worden berekend uit specificaties in plaats van gemeten, en elk heeft een bereik. Een voorbeeld: 18–47 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

Telechat2-115B— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is Radeon Instinct MI200, met een geheugen capaciteit van 64 GB. Het draait het model op een compressie van Q3_K_M ongeveer 56.9 GB, en produceert ongeveer 12.7 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 43.

Telechat2-115B— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 29.5 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: 39.

Telechat2-115B— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 56.9 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.

Telechat2-115B— 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.

Telechat2-115B— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 115B. 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.

Telechat2-115B— wie heeft het gemaakt?

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

Telechat2-115B— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in September 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

Telechat2-115B— 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, Chat, Text summarization, 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 3 January 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