R1 1776 kalkulator TPS
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
818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla
Które GPU mogą uruchomić R1 1776?
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
- Perplexity
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 18 February 2025
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling/generation, Question answering, Chat
- 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
- Dane treningowe
- tokens
671B params
40k multilingual prompts assuming ~1000 tokens per prompt -> 40M 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.
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
- Dostosowywanie obliczeń
- 8.9 × 10¹⁸ FLOP
Deepseek R1 has 37B active parameters fine-tuning dataset is speculatively estimated to be 40M tokens (see dataset size notes) 6 FLOP / token / parameter * 37 * 10^9 paramters * 40*10^6 tokens = 8.88e+18 FLOP
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
- perplexity-ai
MIT license https://huggingface.co/perplexity-ai/r1-1776
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Speculative
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Open-sourcing R1 1776
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Wymagania sprzętowe w praktyce
R1 1776 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.
O tym modelu
R1 1776 został opublikowany przez Perplexity, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas February 2025. Kategoria, do której należy wydawca, to industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Question answering, Chat.
Opiera się na DeepSeek-R1. To jest zwykły sposób produkcji wyspecjalizowanego modelu.
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 perplexity-ai.
Krok po kroku
Jak wybrać GPU do R1 1776
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
Tabela zawiera każdą kartę, która jest w stanie pomieścić R1 1776. Żadna ilość mocy obliczeniowej nie może zrekompensować karty, która nie może jej pomieścić.
-
02
Ustaw długość kontekstu, z którą będziesz pracować
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 R1 1776.
-
03
Wybierz, jak daleko chcesz to skompresować.
Kompresja to to, co sprawia, że model mieści się w mniejszych KARTACH, kosztem pewnej dokładności.. Ustalenie minimalnej jakości odrzuca karty, które tylko ją osiągają, uciskając bardziej niż byś chciał, i utrzymuje porównanie na jednym poziomie.
-
04
Porównaj TOKENS na sekundę, a nie SPECYFIKACJE.
Sortuj według prędkości, aby zobaczyć, jak karty się klasyfikują. R1 1776. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci.
-
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 R1 1776. 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
Śledzenie karty do jej własnej strony pokazuje każdy inny model, który może pomieścić, co jest pytaniem, które pojawia się po podjęciu decyzji o R1 1776.
Odpowiedzi
R1 1776 — częste pytania
R1 1776— 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.
R1 1776— 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.
R1 1776— 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: 1. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.
R1 1776— 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: zakres poniżej każdej liczby Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.
R1 1776— 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.
R1 1776— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 671B. 671B params. 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.
R1 1776— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Perplexity, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
R1 1776— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w February 2025.
R1 1776— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Question answering, Chat. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
R1 1776— Gdzie mogę to pobrać?
Jego wagi są publikowane na Hugging Face, pod organizacją perplexity-ai. Nie hostujemy plików modelu — ta strona oblicza, jaki sprzęt jest potrzebny do ich uruchomienia.
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.