MAI-DS-R1 kalkulator TPS

Otwórz wagi Microsoft 671B parametry April 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

0 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Które GPU mogą uruchomić MAI-DS-R1?

Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.

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

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

0 karty pasują

Obliczanie
potrzeby Kwantyzacja Pasuje

Żaden KARTA w naszym katalogu nie może uruchomić tego modelu z tymi ustawieniami..

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
Microsoft
Typ organizacji
Industry
Kraj
United States of America
Opublikowany
16 April 2025

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
DeepSeek-R1

Rozmiar

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

parametry
671B

671B MoE

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

MIT license https://huggingface.co/microsoft/MAI-DS-R1

Hugging Face
microsoft

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
MAI-DS-R1 is a DeepSeek-R1 reasoning model that has been post-trained by the Microsoft AI team to improve its responsiveness on blocked topics and its risk profile, while maintaining its reasoning capabilities and competitive performance.
Ostatnio zaktualizowane
28 November 2025

Co oznaczają liczby

Strona sprzętowa

MAI-DS-R1 osiąga liczbę parametrów równą 671B. To jest poza tym, co miałaby jakakolwiek pojedyncza karta graficzna. Uruchomienie go oznacza albo podział na kilka kart, albo wynajęcie sprzętu przeznaczonego do tego zadania, a każda karta, która mogłaby go pomieścić sama, jest częścią centrum danych. Liczba, która może: 0.

Tło

MAI-DS-R1 został opublikowany przez Microsoft, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas April 2025. Kategoria, do której należy wydawca, to 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 DeepSeek-R1. To jest zwykły sposób produkcji wyspecjalizowanego modelu.

Otwarte wagi to powód, dla którego ta strona znajduje się w kalkulatorze, a nie tylko w katalogu: jest to model, który możesz faktycznie mieć. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją microsoft.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do MAI-DS-R1

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

  1. 01

    Przeczytaj najpierw liczbę pamięci

    Każda karta tutaj została sprawdzona pod kątem MAI-DS-R1. Pojemność to brama — karta albo ją trzyma, albo nie.

  2. 02

    Dopasuj kontekst do swojego rzeczywistego użycia

    Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz tego, co potrzebują wagi. Przesuń suwak do swojej rzeczywistej długości roboczej przed zaufaniem jakiejkolwiek linii dla MAI-DS-R1.

  3. 03

    Wybierz, jak daleko chcesz to skompresować.

    Każda KARTA uruchamia najmniej skompresowaną kopię, jaką może pomieścić.. Ustalenie minimalnej jakości odrzuca karty, które tylko ją osiągają, uciskając bardziej niż byś chciał, i utrzymuje porównanie na jednym poziomie.

  4. 04

    Oceń według przepustowości, a nie kart specyfikacji

    Szybkość zamawiania jest w rzeczywistości zamawianiem według pasma pamięci, dla MAI-DS-R1. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci.

  5. 05

    Zwróć uwagę na margines, a nie tylko na dopasowanie

    Tight oznacza, że ładowanie i działanie odbywa się bez miejsca na późniejsze zwiększenie długości kontekstu, w przypadku MAI-DS-R1. Wygodne oznacza, że możesz później zwiększyć kontekst. Ta różnica ma większe znaczenie niż kilka tokenów na sekundę, więc kupuj za wygodne, jeśli tego oczekujesz.

  6. 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 MAI-DS-R1.

Odpowiedzi

MAI-DS-R1 — częste pytania

01

MAI-DS-R1— 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: zakres poniżej każdej liczby Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

02

MAI-DS-R1— 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.

03

MAI-DS-R1— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 671B. 671B MoE. 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.

04

MAI-DS-R1— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Microsoft, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.

05

MAI-DS-R1— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w April 2025.

06

MAI-DS-R1— do czego to służy?

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

07

MAI-DS-R1— Gdzie mogę to pobrać?

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

08

MAI-DS-R1— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?

Częściowo. Warstwy, które nie mieszczą się w GPU VRAM, znajdują się w pamięci systemu i działają z ułamkową prędkością, więc model, który jest w dużej mierze przeniesiony, rzadko jest wart używania. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 147.5 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

09

MAI-DS-R1— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Druga KARTA mniej więcej podwaja dostępna PAMIĘĆ, ale nie tempo generacji. Liczba już zdolna do uruchomienia jej samodzielnie: 0. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

10

MAI-DS-R1— 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: 1. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

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