Jiutian kalkulator TPS

Otwórz wagi China Mobile 13.9B parametry October 2023

Każda karta poniżej jest oceniana w stosunku do tego modelu przy wybranej długości kontekstu i minimalnej jakości. Prędkość jest oszacowaniem dla pojedynczego żądania, obliczonym na podstawie przepustowości pamięci karty i rozmiaru modelu po skompresowaniu..

Obliczone dla tego modelu

306 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

P102-101

10 GB · IQ4_XS · 20.4 tok/s

Najszybsza karta

B200

244 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić Jiutian?

Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.

Długość kontekstu tokeny

Dłuższa rozmowa wymaga więcej MEMORY, co może spowodować, że ten model nie zmieści się na mniejszych CARD..

Minimalna jakość

Ukrywa karty, które zmieściłyby się w modelu tylko przez skompresowanie go poniżej tego punktu..

Szukaj kart

Pamięć karty

Pokaż również karty, które nie mogą tego uruchomić.

306 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
244 tok/s 146–390 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	15.6 GB	Q8_0	Wygodny
244 tok/s 146–390 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	15.6 GB	Q8_0	Wygodny
195 tok/s 117–311 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	15.6 GB	Q8_0	Wygodny
195 tok/s 117–311 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	15.6 GB	Q8_0	Wygodny
156 tok/s 93–249 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	15.6 GB	Q8_0	Wygodny
149 tok/s 89–238 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	15.6 GB	Q8_0	Wygodny
149 tok/s 89–238 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	15.6 GB	Q8_0	Wygodny
143 tok/s 86–228 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	15.6 GB	Q8_0	Wygodny
127 tok/s 76–202 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	15.6 GB	Q8_0	Wygodny
127 tok/s 76–202 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	15.6 GB	Q8_0	Wygodny
127 tok/s 76–202 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	15.6 GB	Q8_0	Wygodny
120 tok/s 72–192 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	15.6 GB	Q8_0	Wygodny
117 tok/s 70–187 · niska pewność	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.3 GB	IQ4_XS	Wąski
102 tok/s 61–164 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.6 GB	Q8_0	Wygodny
102 tok/s 61–164 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	15.6 GB	Q8_0	Wygodny
102 tok/s 61–164 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.6 GB	Q8_0	Wygodny
102 tok/s 61–164 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.6 GB	Q8_0	Wygodny
102 tok/s 61–164 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.6 GB	Q8_0	Wygodny
78.0 tok/s 47–125 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	15.6 GB	Q8_0	Wygodny
78.0 tok/s 47–125 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	15.6 GB	Q8_0	Wygodny
65.0 tok/s 39–104 · niska pewność	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	15.6 GB	Q8_0	Wygodny
63.6 tok/s 38–102 · niska pewność	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	15.6 GB	Q8_0	Wygodny
62.2 tok/s 37–99 · niska pewność	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	15.6 GB	Q8_0	Wygodny
62.2 tok/s 37–99 · niska pewność	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	15.6 GB	Q8_0	Wygodny
62.2 tok/s 37–99 · niska pewność	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	15.6 GB	Q8_0	Wygodny

Prędkości są szacunkami dla pojedynczego zapytania — jednej konwersacji na raz — obliczonymi na podstawie przepustowości pamięci, rozmiaru MODELu i kwantyzacji. Rzeczywista przepustowość różni się w zależności od czasu uruchamiania inference i jego wersji. Wartości publikowane przez dostawców sprzętu mierzą wiele jednoczesnych zapytań i są znacznie wyższe..

Na nagranie

Pełna specyfikacja

Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..

Pochodzenie

Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.

Organizacja: China Mobile
Typ organizacji: Industry
Kraj: China
Opublikowany: 12 October 2023

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena: Language
Zadanie: Language modeling/generation

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

parametry: 13.9B
Dane treningowe: 2,000,000,000,000 tokens

Obliczenia treningowe

Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.

Obliczenia treningowe: 1.7 × 10²³ FLOP
Jak to zostało ustalone: Operation counting

Dostępność

Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.

Wagi: Open — downloadable
Dostęp do modelu: Open weights (unrestricted)
Kod treningowy: Unreleased

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP: Yes
Zapisz pewność: Likely

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Jiutian

Uszeregowany według szacowanej liczby tokenów na sekundę, najnowsza karta na pierwszym miejscu, gdy prędkości są równe. Ponieważ generacja jest ograniczona przez pamięć, to uporządkowanie podąża za przepustowością, a nie za jakimkolwiek benchmarkiem gier..

Najmniejsze GPU, które nadal działają Jiutian

Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..

Co oznaczają liczby

Strona sprzętowa

Minimalna karta

P102-101

Pamięć potrzebna

8.3 GB

Najszybszy

244 tok/s

Jiutian osiąga liczbę parametrów równą 13.9B. To jest na tyle małe, że sprzęt rzadko stanowi przeszkodę, w tym na kartach sprzed kilku lat. Liczba kart, które śledzimy, które mogą go uruchomić: 306.

Na niskim końcu obsługiwane jest przez P102-101, o pojemności pamięci 10 GB, uruchomienie go przy kompresji IQ4_XS i produkując około 20.4 tokeny na sekundę

Na drugim końcu siedzi B200, generowanie w przybliżeniu 244 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Tło

Jiutian został opublikowany przez China Mobile, w kraju zapisanym jako China, podczas October 2023. Kategoria, do której należy wydawca, to industry.

Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation.

Wagi są publikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie bezterminowo, offline, bez przypisanego konta.

Czytanie wskaźników przepustowości

Na każdej karcie, która może go uruchomić, środek zakresu plasuje się w 20.5 tokenów na sekundę. Produkując tekst szybciej niż większość ludzi go czyta. 268 ich

Każda waga uczestniczy w każdym tokenie tutaj, więc szerokość pasma jest całą historią: poniższa lista to w rzeczywistości ranking przepustowości pamięci.

Jej architektura wewnętrzna nie jest w naszej bazie danych, więc pamięć jest szacowana na podstawie liczby parametrów i odpowiednio oznaczona. Spodziewaj się, że rzeczywista wartość będzie się różnić, tym bardziej przy długim context length.

Co poszło w budowę tego

Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 1.7 × 10²³ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Trening zużył korpus około 2,000,000,000,000 Tokeny tekstu.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do Jiutian

Tabela powyżej oceniła już każdą kartę, dla której posiadamy specyfikacje, w stosunku do tego modelu. Dotarcie do odpowiedzi wymaga sześciu kroków..

01

Zacznij od kolumny pamięci

Zacznij od tego, co tak naprawdę jest potrzebne, czyli wymogu Jiutian, potrzebując około 8.3 GB przy kompresji IQ4_XS. Pojemność to brama — karta albo ją trzyma, albo nie.
02

Ustaw długość kontekstu, z którą będziesz pracować

Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz tego, co potrzebują wagi. Przesuń suwak do swojej rzeczywistej długości roboczej przed zaufaniem jakiejkolwiek linii dla Jiutian.
03

Wybierz, jak daleko chcesz to skompresować.

Kompresja to to, co sprawia, że model mieści się w mniejszych KARTACH, kosztem pewnej dokładności., osiągnięcie kompresji IQ4_XS na najmniejszej karcie, która się mieści. Ustalenie minimalnej jakości odrzuca karty, które tylko ją osiągają, uciskając bardziej niż byś chciał, i utrzymuje porównanie na jednym poziomie.
04

Sortuj według prędkości

Szybkość zamawiania jest w rzeczywistości zamawianiem według pasma pamięci, dla Jiutian. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 244 tok/s
05

Sprawdź werdykt dopasowania przed zakupem

Kolumna dopasowania oddziela karty, które ledwo dają radę, od tych, które mają zapas w przypadku Jiutian. Wygodne oznacza, że możesz później zwiększyć kontekst. Ta różnica ma większe znaczenie niż kilka tokenów na sekundę, więc kupuj za wygodne, jeśli tego oczekujesz.
06

Sprawdź kartę z drugiej strony

Każda strona karty powtarza tę procedurę dla każdego modelu, który posiadamy, odpowiadając, do czego jeszcze sprzęt jest przydatny poza Jiutian.

Odpowiedzi

Jiutian — częste pytania

Jiutian— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Druga KARTA mniej więcej podwaja dostępna PAMIĘĆ, ale nie tempo generacji. Liczba już zdolna do uruchomienia jej samodzielnie: 306. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

Jiutian— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Każda KARTA jest przedstawiana z uruchomioną najmniej skompresowaną wersją, jaką może pomieścić. Liczba odmiennych poziomów kompresji w KARTACH, które mogą go pomieścić: 5. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

Jiutian— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

Każda wartość pochodzi z przepustowości pamięci i rozmiaru modelu, a nie z testów porównawczych, dlatego każda jest publikowana jako zakres, a nie pojedyncza liczba. Jeden przykład: 146–390 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

Jiutian— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to P102-101, o pojemności pamięci 10 GB. Uruchamia model przy kompresji IQ4_XS używając około 8.3 GB, i produkuje w przybliżeniu 20.4 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 306.

Jiutian— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 244 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 268.

Jiutian— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 8.3 GB przy kompresji IQ4_XS, który jest najmniejszą kartą, która to uruchamia. Mniej kompresji potrzebuje więcej: liczby w kolumnie pamięci powyżej są przeliczane dla każdej karty, ponieważ każda z nich trzyma wersję o najmniejszej kompresji, jaką może.

Jiutian— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 12 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 3080 Ti, trzymanie 12 GB, uruchamia go przy kompresji Q5_K_M, używając około 10.7 GB i generując w przybliżeniu 49.7 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

Jiutian— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 16 GB?

Tak. Karta Tesla V100 SXM2 16 GB, trzymanie 16 GB, uruchamia go przy kompresji Q6_K, używając około 12.3 GB i generując w przybliżeniu 50.0 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

Jiutian— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 24 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 5090 D V2, trzymanie 24 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 15.6 GB i generując w przybliżeniu 40.8 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

Jiutian— czy jest open weight?

Jego wagi są opublikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie. Zauważ, że OPEN WEIGHTS nie są tym samym co OPEN SOURCE w pełnym sensie — nie mówi nic o danych treningowych, kodzie treningowym, ani warunkach komercyjnych.

Jiutian— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 13.9B. A 13.9B parameter model is mentioned prominently at https://jiutian.10086.cn/portal/#/home 2025-01-13. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.

Jiutian— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez China Mobile, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako industry.

Jiutian— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w October 2023. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

Jiutian— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.

Jiutian— Gdzie mogę to pobrać?

Wagi są opublikowane, chociaż nie posiadamy linku do repozytorium. Ta strona oblicza wymagania sprzętowe, a nie hostuje pliki modelu.

Jiutian— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 1.7 × 10²³ FLOP. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.

Jiutian— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?

Można go podzielić między kartą a pamięcią systemową, ale w ten sposób generuje się boleśnie powoli. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 1.9 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 28 November 2025

Druga strona

Patrząc na to z drugiej strony?

Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.

Wszystkie modele AI