OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B) kalkulator TPS

Otwórz wagi Mahidol University,AI Entrepreneurs Association of Thailand 72B 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

61 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

A100 PCIe 40 GB

40 GB · Q3_K_M · 24.8 tok/s

Najszybsza karta

B200

47.1 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B)?

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.

61 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
47.1 tok/s 28–75 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	77.8 GB	Q8_0	Wygodny
47.1 tok/s 28–75 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	77.8 GB	Q8_0	Wygodny
37.6 tok/s 23–60 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	77.8 GB	Q8_0	Wygodny
37.6 tok/s 23–60 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	77.8 GB	Q8_0	Wygodny
30.1 tok/s 18–48 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	77.8 GB	Q8_0	Wygodny
28.8 tok/s 17–46 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	77.8 GB	Q8_0	Wygodny
28.8 tok/s 17–46 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	77.8 GB	Q8_0	Wygodny
28.7 tok/s 17–46 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	61.0 GB	Q6_K	Wąski
28.7 tok/s 17–46 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	61.0 GB	Q6_K	Wąski
27.5 tok/s 17–44 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	77.8 GB	Q8_0	Wygodny
27.0 tok/s 16–43 · niska pewność	GRID A100B NVIDIA	48 GB	1,870 GB/s	May 2020	40.1 GB	IQ4_XS	Wąski
24.8 tok/s 15–40 · niska pewność	A100 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Jun 2020	35.9 GB	Q3_K_M	Wąski
24.8 tok/s 15–40 · niska pewność	A100 SXM4 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	May 2020	35.9 GB	Q3_K_M	Wąski
24.8 tok/s 15–40 · niska pewność	A800 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Nov 2022	35.9 GB	Q3_K_M	Wąski
24.4 tok/s 15–39 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	77.8 GB	Q8_0	Wygodny
24.4 tok/s 15–39 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	77.8 GB	Q8_0	Wygodny
24.4 tok/s 15–39 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	77.8 GB	Q8_0	Wygodny
23.2 tok/s 14–37 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	77.8 GB	Q8_0	Wąski
21.2 tok/s 13–34 · niska pewność	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	52.6 GB	Q5_K_M	Wąski
19.8 tok/s 12–32 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	77.8 GB	Q8_0	Wąski
19.8 tok/s 12–32 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	77.8 GB	Q8_0	Wąski
19.8 tok/s 12–32 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	77.8 GB	Q8_0	Wąski
19.4 tok/s 12–31 · niska pewność	RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA	48 GB	1,340 GB/s	Mar 2025	40.1 GB	IQ4_XS	Wąski
17.4 tok/s 10–28 · niska pewność	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	61.0 GB	Q6_K	Wąski
17.4 tok/s 10–28 · niska pewność	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	61.0 GB	Q6_K	Wąski

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: Mahidol University,AI Entrepreneurs Association of Thailand
Typ organizacji: Academia
Kraj: Thailand
Opublikowany: 2 April 2025
Autorzy: Sumeth Yuenyong, Thodsaporn Chay-intr, Kobkrit Viriyayudhakorn

Co to robi

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

Domena: Language
Zadanie: Language modeling/generation, Question answering
Model bazowy: Qwen2.5 Instruct (72B)

Rozmiar

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

parametry: 72B
Dane treningowe: tokens
Epoki: 3

Przebieg szkolenia

Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.

Sprzęt do trenowania: NVIDIA H100 SXM5 80GB
Zastosowane chipy: 8
Pobór mocy: 11.0 kW

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 (restricted use)
Kod treningowy: Unreleased
Hugging Face: openthaigpt

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: OpenThaiGPT 1.6 and R1: Thai-Centric Open Source and Reasoning Large Language Models
Ostatnio zaktualizowane: 11 February 2026

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B)

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 OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B)

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

Co oznaczają liczby

Co jest potrzebne, aby uruchomić ten model

Minimalna karta

A100 PCIe 40 GB

Pamięć potrzebna

35.9 GB

Najszybszy

47.1 tok/s

OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B) osiąga liczbę parametrów równą 72B. To stawia to powyżej sprzętu konsumenckiego, w zakresie, gdzie karta jest kupowana do tego celu, zamiast przystosowywana do niego. Liczba kart, które śledzimy, które mogą to pomieścić: 61.

Najmniejsza karta, która to utrzymuje, to A100 PCIe 40 GB, o pojemności pamięci 40 GB, uruchomienie go przy kompresji Q3_K_M i produkując około 24.8 tokeny na sekundę

Najszybszy rezultat pochodzi z B200, generowanie w przybliżeniu 47.1 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Skąd to pochodzi

OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B) został opublikowany przez Mahidol University,AI Entrepreneurs Association of Thailand, w kraju zapisanym jako Thailand, podczas April 2025. Kategoria, do której należy wydawca, to academia.

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

Opiera się na Qwen2.5 Instruct (72B). To jest zwykły sposób produkcji wyspecjalizowanego modelu.

Ponieważ jego wagi zostały udostępnione, nic w kwestii uruchamiania go nie zależy od dostępności dostawcy — należy do ciebie po pobraniu. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją openthaigpt.

Zrozumienie prędkości

Na każdej karcie, która może go uruchomić, środek zakresu plasuje się w 16.6 tokenów na sekundę 51 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.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B)

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

Każda karta tutaj została sprawdzona pod kątem OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B), potrzebując około 35.9 GB przy kompresji Q3_K_M. Żadna ilość mocy obliczeniowej nie może zrekompensować karty, która nie może jej pomieścić.
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 OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B).
03

Zdecyduj, ile kompresji zaakceptujesz

Kolumna kwantyzacji różni się w zależności od karty, ponieważ większa karta przechowuje dokładniejszą kopię., 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

Sortuj według prędkości

Sortuj według prędkości, aby zobaczyć, jak karty się klasyfikują. OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B). Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 47.1 tok/s
05

Sprawdź werdykt dopasowania przed zakupem

Tight oznacza, że ładowanie i działanie odbywa się bez miejsca na późniejsze zwiększenie długości kontekstu, w przypadku OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B). 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 nazwa karty łączy się z jej własną stroną, która wykonuje tę samą kalkulację w całym katalogu modelu. Kartę zazwyczaj kupuje się dla więcej niż jednego modelu, więc warto rzucić okiem przed zakupem na OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B).

Odpowiedzi

OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B) — częste pytania

OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B)— do czego to służy?

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

OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B)— Gdzie mogę to pobrać?

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

OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B)— 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 15.5 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B)— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Druga KARTA mniej więcej podwaja dostępna PAMIĘĆ, ale nie tempo generacji. Liczba już zdolna do uruchomienia jej samodzielnie: 61. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B)— 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.

OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B)— 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: 28–75 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B)— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to A100 PCIe 40 GB, o pojemności pamięci 40 GB. Uruchamia model przy kompresji Q3_K_M używając około 35.9 GB, i produkuje w przybliżeniu 24.8 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 61.

OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B)— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 47.1 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 51.

OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B)— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 35.9 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.

OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B)— 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.

OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B)— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 72B. 72b. 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.

OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B)— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Mahidol University,AI Entrepreneurs Association of Thailand, oparty na Thailand, organizacja sklasyfikowana jako academia.

OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B)— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w April 2025.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 11 February 2026

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