TeleChat2-3B 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
Najmniejsza karta, która pasuje
Tesla C1080
4 GB · Q6_K · 17.9 tok/s
Najszybsza karta
B200
1,129 tok/s · 180 GB
Które GPU mogą uruchomić TeleChat2-3B?
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..
818 karty pasują
Obliczanie| potrzeby | Kwantyzacja | Pasuje | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
1,129
tok/s
678–1,807 · niska pewność |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
1,129
tok/s
678–1,807 · niska pewność |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
902
tok/s
541–1,443 · niska pewność |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
902
tok/s
541–1,443 · niska pewność |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
721
tok/s
433–1,154 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
690
tok/s
414–1,105 · niska pewność |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
690
tok/s
414–1,105 · niska pewność |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
661
tok/s
396–1,057 · niska pewność |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
586
tok/s
352–938 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
586
tok/s
352–938 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
586
tok/s
352–938 · niska pewność |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
556
tok/s
334–890 · niska pewność |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
474
tok/s
285–759 · niska pewność |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
474
tok/s
285–759 · niska pewność |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
474
tok/s
285–759 · niska pewność |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
474
tok/s
285–759 · niska pewność |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
474
tok/s
285–759 · niska pewność |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
361
tok/s
217–578 · niska pewność |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
361
tok/s
217–578 · niska pewność |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
301
tok/s
181–482 · niska pewność |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
295
tok/s
177–471 · niska pewność |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
288
tok/s
173–461 · niska pewność |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
288
tok/s
173–461 · niska pewność |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
288
tok/s
173–461 · niska pewność |
A800 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Aug 2022 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
288
tok/s
173–461 · niska pewność |
H100 CNX NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Mar 2023 | 3.9 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 Telecom
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- China
- Opublikowany
- 8 November 2024
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, Chat, Text summarization, Code 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
- 3B
- 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 (restricted use)
- Kod treningowy
- Open (restricted use)
- Hugging Face
- Tele-AI
Apache 2.0 https://huggingface.co/Tele-AI/TeleChat2-3B "Community use TeleChat model needs to follow 《TeleChat model community license agreement》. TeleChat model supports commercial use if you plan to treat TeleChat The model or its derivatives are used for commercial purposes, you need to contact the mailbox below" no clear license but same disclaimer as above https://github.com/Tele-AI/TeleChat2/ this is seems to be pre-training code: https://github.com/Tele-AI/TeleChat2/tree/main/deepspeed
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
- TeleChat2
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Ekstremy
Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają TeleChat2-3B
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..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 1,129 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 1,129 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 902 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 902 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 721 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 690 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 690 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 661 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 586 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 586 tok/s
Najmniejsze GPU, które nadal działają TeleChat2-3B
Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..
- 01 GeForce RTX 4010 4 GB · potrzeby 3.2 GB · Q6_K · Wąski 19.7 tok/s
- 02 RTX A400 4 GB · potrzeby 3.2 GB · Q6_K · Wąski 19.7 tok/s
- 03 RTX 500 Mobile Ada Generation 4 GB · potrzeby 3.2 GB · Q6_K · Wąski 26.3 tok/s
- 04 GeForce RTX 3050 A Mobile 4 GB · potrzeby 3.2 GB · Q6_K · Wąski 39.4 tok/s
- 05 Jetson Orin Nano 4 GB 4 GB · potrzeby 3.2 GB · Q6_K · Wąski 7.0 tok/s
- 06 Radeon RX 6450M 4 GB · potrzeby 3.2 GB · Q6_K · Wąski 20.5 tok/s
- 07 Radeon RX 6550M 4 GB · potrzeby 3.2 GB · Q6_K · Wąski 23.0 tok/s
- 08 Radeon RX 6550S 4 GB · potrzeby 3.2 GB · Q6_K · Wąski 20.5 tok/s
- 09 Arc A310 4 GB · potrzeby 3.2 GB · Q6_K · Wąski 16.5 tok/s
- 10 Arc Pro A30M 4 GB · potrzeby 3.2 GB · Q6_K · Wąski 17.1 tok/s
Co oznaczają liczby
Co potrzebujesz, aby go uruchomić
Minimalna karta
Tesla C1080
Pamięć potrzebna
3.2 GB
Najszybszy
1,129 tok/s
TeleChat2-3B osiąga liczbę parametrów równą 3B. 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: 818.
Najmniejszy sprzęt, który działa, to Tesla C1080, o pojemności pamięci 4 GB, uruchomienie go przy kompresji Q6_K i produkując około 17.9 tokeny na sekundę
Najwyższa półka to B200, generowanie w przybliżeniu 1,129 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.
Co to jest model?
TeleChat2-3B został opublikowany przez China Telecom, w kraju zapisanym jako China, podczas November 2024. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Chat, Text summarization, Code generation.
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 Tele-AI.
Co decyduje o szybkości
Mediana wyniku wynosi około 35.8 tokenów na sekundę 780 ich
Każda waga uczestniczy w każdym tokenie tutaj, więc szerokość pasma jest całą historią: poniższa lista to w rzeczywistości ranking przepustowości pamięci.
Pamięć tutaj jest szacowana na podstawie rozmiaru, a nie obliczana z architektury, która nie jest zarejestrowana dla tego modelu — liczby są wskazujące, a nie dokładne.
Krok po kroku
Jak wybrać GPU do TeleChat2-3B
Tabela powyżej oceniła już każdą kartę, dla której posiadamy specyfikacje, w stosunku do tego modelu. Dotarcie do odpowiedzi wymaga sześciu kroków..
-
01
Sprawdź, co potrzebuje przed wszystkim innym.
Każda karta tutaj została sprawdzona pod kątem TeleChat2-3B, potrzebując około 3.2 GB przy kompresji Q6_K. 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 TeleChat2-3B.
-
03
Ustal minimalną jakość
Kolumna kwantyzacji różni się w zależności od karty, ponieważ większa karta przechowuje dokładniejszą kopię., osiągnięcie kompresji Q6_K 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
Porównaj TOKENS na sekundę, a nie SPECYFIKACJE.
Szybkość zamawiania jest w rzeczywistości zamawianiem według pasma pamięci, dla TeleChat2-3B. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 1,129 tok/s
-
05
Sprawdź werdykt dopasowania przed zakupem
Kolumna dopasowania oddziela karty, które ledwo dają radę, od tych, które mają zapas w przypadku TeleChat2-3B. 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
Otwórz kartę, na którą się zdecydowałeś
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 TeleChat2-3B.
Odpowiedzi
TeleChat2-3B — częste pytania
TeleChat2-3B— 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 3.9 GB i generując w przybliżeniu 189 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.
TeleChat2-3B— 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.
TeleChat2-3B— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 3B. 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.
TeleChat2-3B— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez China Telecom, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako industry.
TeleChat2-3B— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w November 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
TeleChat2-3B— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Chat, Text summarization, Code generation. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
TeleChat2-3B— Gdzie mogę to pobrać?
Jego wagi są publikowane na Hugging Face, pod organizacją Tele-AI. Nie hostujemy plików modelu — ta strona oblicza, jaki sprzęt jest potrzebny do ich uruchomienia.
TeleChat2-3B— 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. Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.
TeleChat2-3B— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?
Druga KARTA mniej więcej podwaja dostępna PAMIĘĆ, ale nie tempo generacji. Liczba już zdolna do uruchomienia jej samodzielnie: 818. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.
TeleChat2-3B— 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: 2. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.
TeleChat2-3B— 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: 678–1,807 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.
TeleChat2-3B— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Tesla C1080, o pojemności pamięci 4 GB. Uruchamia model przy kompresji Q6_K używając około 3.2 GB, i produkuje w przybliżeniu 17.9 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 818.
TeleChat2-3B— jak szybko działa na GPU?
To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 1,129 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 780.
TeleChat2-3B— Ile VRAM-u potrzebuje?
Potrzebuje około 3.2 GB przy kompresji Q6_K, 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.
TeleChat2-3B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 8 GB?
Tak. Karta CMP 170HX 8 GB, trzymanie 8 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 3.9 GB i generując w przybliżeniu 210 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.
TeleChat2-3B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 12 GB?
Tak. Karta GeForce RTX 3080 Ti, trzymanie 12 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 3.9 GB i generując w przybliżeniu 129 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.
TeleChat2-3B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 16 GB?
Tak. Karta Tesla V100 SXM2 16 GB, trzymanie 16 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 3.9 GB i generując w przybliżeniu 160 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.
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.