K2 Think kalkulator TPS

Otwórz wagi Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI),G42 32B parametry September 2025

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

132 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

RTX A4500

20 GB · Q3_K_M · 22.9 tok/s

Najszybsza karta

B200

106 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić K2 Think?

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.

132 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
106 tok/s 64–169 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
106 tok/s 64–169 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
84.6 tok/s 51–135 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
84.6 tok/s 51–135 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
67.6 tok/s 41–108 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
64.7 tok/s 39–104 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
64.7 tok/s 39–104 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
61.9 tok/s 37–99 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
55.0 tok/s 33–88 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
55.0 tok/s 33–88 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
55.0 tok/s 33–88 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
52.2 tok/s 31–83 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
44.5 tok/s 27–71 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
44.5 tok/s 27–71 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
44.5 tok/s 27–71 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
44.5 tok/s 27–71 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
44.5 tok/s 27–71 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
40.9 tok/s 25–66 · niska pewność	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	20.1 GB	Q4_K_M	Wąski
37.3 tok/s 22–60 · niska pewność	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	20.1 GB	Q4_K_M	Wąski
36.0 tok/s 22–58 · niska pewność	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	27.5 GB	Q6_K	Wąski
36.0 tok/s 22–58 · niska pewność	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	27.5 GB	Q6_K	Wąski
34.4 tok/s 21–55 · niska pewność	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	27.5 GB	Q6_K	Wąski
34.4 tok/s 21–55 · niska pewność	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	27.5 GB	Q6_K	Wąski
33.9 tok/s 20–54 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	35.0 GB	Q8_0	Wygodny
33.9 tok/s 20–54 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	35.0 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: Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI),G42
Typ organizacji: Academia,Industry
Kraj: United Arab Emirates
Opublikowany: 9 September 2025
Autorzy: Zhoujun Cheng, Richard Fan, Shibo Hao, Taylor W. Killian, Haonan Li, Suqi Sun, Hector Ren, Alexander Moreno, Daqian Zhang, Tianjun Zhong, Yuxin Xiong, Yuanzhe Hu, Yutao Xie, Xudong Han, Yuqi Wang, Varad Pimpalkhute, Yonghao Zhuang, Aaryamonvikram Singh, Xuezhi Liang, Anze Xie, Jianshu She, Desai Fan, Chengqian Gao, Liqun Ma, Mikhail Yurochkin, John Maggs, Xuezhe Ma, Guowei He, Zhiting Hu, Zhengzho…

Co to robi

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

Domena: Language
Zadanie: Language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Code generation
Model bazowy: Qwen2.5-32B

Rozmiar

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

parametry: 32B
Dane treningowe: tokens

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
Hugging Face: LLM360

Jak jest klasyfikowane

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

Zapisz pewność: Confident

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: K2-Think: A Parameter-Efficient Reasoning System
Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają K2 Think

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 K2 Think

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

Co oznaczają liczby

Wymagania sprzętowe w praktyce

Minimalna karta

RTX A4500

Pamięć potrzebna

16.3 GB

Najszybszy

106 tok/s

K2 Think osiąga liczbę parametrów równą 32B. To ląduje w zakresie, który może obsłużyć poważna karta stacjonarna, gdy wagi są skompresowane. Liczba kart, które śledzimy, które mogą to uruchomić: 132.

Punkt wejścia to RTX A4500, o pojemności pamięci 20 GB, uruchomienie go przy kompresji Q3_K_M i produkując około 22.9 tokeny na sekundę

Najwyższa półka to B200, generowanie w przybliżeniu 106 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Skąd to pochodzi

K2 Think został opublikowany przez Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI),G42, w kraju zapisanym jako United Arab Emirates, podczas September 2025. Kategoria, do której należy wydawca, to academia,Industry.

Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Code generation.

Zamiast być trenowanym od podstaw, pochodzi z Qwen2.5-32B. Większość modeli w tej skali jest dostosowywana z istniejącej bazy, a nie tworzona od zera.

Opublikowane wagi oznaczają, że model działa na twojej maszynie, a nie na czyjejś, co sprawia, że poniższe pytanie dotyczące sprzętu jest w ogóle możliwe do odpowiedzi. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją LLM360.

Zrozumienie prędkości

Mediana wyniku wynosi około 20.7 tokenów na sekundę 103 ich

To jest gęsty model, więc każdy parametr jest odczytywany dla każdego wyprodukowanego tokena. To sprawia, że prędkość śledzi przepustowość pamięci prawie dokładnie — karta z podwójną przepustowością generuje w przybliżeniu dwa razy szybciej.

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.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do K2 Think

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

01

Przeczytaj najpierw liczbę pamięci

Zacznij od tego, co tak naprawdę jest potrzebne, czyli wymogu K2 Think, potrzebując około 16.3 GB przy kompresji Q3_K_M. Pojemność to brama — karta albo ją trzyma, albo nie.
02

Zdecyduj, jak długo trwają twoje rozmowy

Rozmowa zajmuje pamięć również, i rośnie w miarę trwania. Ustaw suwak na długość, której się spodziewasz, ponieważ przy długim kontekście karta, która łatwo obsługuje krótkie pytania, może zostać odrzucona przez K2 Think.
03

Ustal minimalną jakość

Każda KARTA uruchamia najmniej skompresowaną kopię, jaką może pomieścić., osiągnięcie kompresji Q3_K_M 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

Oceń według przepustowości, a nie kart specyfikacji

Ranking według tokenów na sekundę podąża za przepustowością pamięci, a nie liczbą rdzeni, dla K2 Think. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 106 tok/s
05

Zwróć uwagę na margines, a nie tylko na dopasowanie

Kolumna dopasowania oddziela karty, które ledwo dają radę, od tych, które mają zapas w przypadku K2 Think. 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

Zobacz, co jeszcze ta karta uruchamia

Śledzenie karty do jej własnej strony pokazuje każdy inny model, który może pomieścić, co jest pytaniem, które pojawia się po podjęciu decyzji o K2 Think.

Odpowiedzi

K2 Think — częste pytania

K2 Think— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 16.3 GB przy kompresji Q3_K_M, 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.

K2 Think— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 24 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 5090 D V2, trzymanie 24 GB, uruchamia go przy kompresji Q4_K_M, używając około 20.1 GB i generując w przybliżeniu 40.9 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

K2 Think— 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.

K2 Think— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 32B. 32B. 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.

K2 Think— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI),G42, oparty na United Arab Emirates, organizacja sklasyfikowana jako academia,Industry.

K2 Think— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w September 2025.

K2 Think— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Code generation. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.

K2 Think— Gdzie mogę to pobrać?

Jego wagi są publikowane na Hugging Face, pod organizacją LLM360. Nie hostujemy plików modelu — ta strona oblicza, jaki sprzęt jest potrzebny do ich uruchomienia.

K2 Think— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?

Tylko przez odciążenie, co zwykle jest fałszywą oszczędnością: część trzymana w pamięci systemowej spowalnia cały proces. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 5.7 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

K2 Think— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Pojemność sumuje się w kartach; przepustowość nie. Liczba kart, które już same ją posiadają: 132. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

K2 Think— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Ponieważ pojemność się różni, to również to, jak mocno musi być ściśnięta. Liczba wyróżniających się poziomów w tabeli powyżej: 5. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

K2 Think— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

To są szacunki z rzeczywistymi marginesami błędu, a każdy z nich mógłby rozsądnie wypaść gdziekolwiek w swoim opublikowanym zakresie w zależności od używanego uruchomienia. Najszybszy wynik tutaj: 64–169 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

K2 Think— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to RTX A4500, o pojemności pamięci 20 GB. Uruchamia model przy kompresji Q3_K_M używając około 16.3 GB, i produkuje w przybliżeniu 22.9 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 132.

K2 Think— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 106 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 103.

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