VAETKI kalkulator TPS

Otwórz wagi NC AI 100B parametry December 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

43 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

Radeon Instinct MI200

64 GB · Q4_K_M · 69.5 tok/s

Najszybsza karta

B200

188 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić VAETKI?

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.

43 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
188 tok/s 113–301 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	102.3 GB	Q8_0	Wygodny
188 tok/s 113–301 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	102.3 GB	Q8_0	Wygodny
150 tok/s 90–241 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	102.3 GB	Q8_0	Wygodny
150 tok/s 90–241 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	102.3 GB	Q8_0	Wygodny
141 tok/s 85–226 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	67.4 GB	Q5_K_M	Wąski
141 tok/s 85–226 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	67.4 GB	Q5_K_M	Wąski
135 tok/s 81–216 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	79.1 GB	Q6_K	Wąski
120 tok/s 72–192 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	102.3 GB	Q8_0	Wąski
115 tok/s 69–184 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	102.3 GB	Q8_0	Wygodny
115 tok/s 69–184 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	102.3 GB	Q8_0	Wygodny
115 tok/s 69–184 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	79.1 GB	Q6_K	Wąski
115 tok/s 69–184 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	79.1 GB	Q6_K	Wąski
115 tok/s 69–184 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	79.1 GB	Q6_K	Wąski
110 tok/s 66–176 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	102.3 GB	Q8_0	Wygodny
110 tok/s 66–176 · niska pewność	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	55.8 GB	Q4_K_M	Wąski
97.7 tok/s 59–156 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	102.3 GB	Q8_0	Wąski
97.7 tok/s 59–156 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	102.3 GB	Q8_0	Wygodny
97.7 tok/s 59–156 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	102.3 GB	Q8_0	Wygodny
85.7 tok/s 51–137 · niska pewność	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	67.4 GB	Q5_K_M	Wąski
85.7 tok/s 51–137 · niska pewność	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	67.4 GB	Q5_K_M	Wąski
85.7 tok/s 51–137 · niska pewność	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	67.4 GB	Q5_K_M	Wąski
85.7 tok/s 51–137 · niska pewność	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	67.4 GB	Q5_K_M	Wąski
85.7 tok/s 51–137 · niska pewność	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	67.4 GB	Q5_K_M	Wąski
85.7 tok/s 51–137 · niska pewność	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	67.4 GB	Q5_K_M	Wąski
81.5 tok/s 49–130 · niska pewność	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	67.4 GB	Q5_K_M	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: NC AI
Typ organizacji: Industry
Kraj: Korea (Republic of)
Opublikowany: 30 December 2025

Co to robi

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

Domena: Language
Zadanie: Language modeling/generation
Format numeryczny: BF16

Rozmiar

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

parametry: 100B
Dane treningowe: tokens
Epoki: 1
Rozmiar wsadu: 8,000

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 80G
Zastosowane chipy: 1,016
Czas rzeczywisty: 3,238 hours (134.9 days)

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)

Jak jest klasyfikowane

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

Dlaczego to jest śledzone: Training cost
Zapisz pewność: Confident

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Ostatnio zaktualizowane: 3 January 2026

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają VAETKI

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 VAETKI

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

Radeon Instinct MI200

Pamięć potrzebna

55.8 GB

Najszybszy

188 tok/s

VAETKI osiąga liczbę parametrów równą 100B. 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: 43.

Punkt wejścia to Radeon Instinct MI200, o pojemności pamięci 64 GB, uruchomienie go przy kompresji Q4_K_M i produkując około 69.5 tokeny na sekundę

Najszybszy rezultat pochodzi z B200, generowanie w przybliżeniu 188 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Tło

VAETKI został opublikowany przez NC AI, w kraju zapisanym jako Korea (Republic of), podczas December 2025. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.

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

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.

Czytanie wskaźników przepustowości

Na każdej karcie, która może go uruchomić, środek zakresu plasuje się w 85.7 tokenów na sekundę 41 ich

Routing mieszanki ekspertów jest powodem, dla którego prędkości tutaj wyglądają wysoko w stosunku do liczby parametrów. Tylko ułamek jest odczytywany na token, ale całość musi być załadowana.

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.

Szkolenie i pochodzenie

Jest śledzone w podstawowym zbiorze danych z jednego szczególnego powodu: training cost.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do VAETKI

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 VAETKI, potrzebując około 55.8 GB przy kompresji Q4_K_M. To ta liczba, a nie nagłówkowa wydajność karty, decyduje o tym, czy można ją uruchomić.
02

Zdecyduj, jak długo trwają twoje rozmowy

Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz tego, co potrzebują wagi. Przesuń suwak do swojej rzeczywistej długości roboczej przed zaufaniem jakiejkolwiek linii dla VAETKI.
03

Zdecyduj, ile kompresji zaakceptujesz

Każda KARTA uruchamia najmniej skompresowaną kopię, jaką może pomieścić., osiągnięcie kompresji Q4_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

Porównaj TOKENS na sekundę, a nie SPECYFIKACJE.

Szybkość zamawiania jest w rzeczywistości zamawianiem według pasma pamięci, dla VAETKI. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 188 tok/s
05

Sprawdź werdykt dopasowania przed zakupem

Tight dopasowanie działa, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę, w przypadku VAETKI. 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 VAETKI.

Odpowiedzi

VAETKI — częste pytania

VAETKI— 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.

VAETKI— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 100B. Total parameters: 100B (Sparse), Active parameters: 10B per token. It uses a Mixture-of-Experts architecture with 1 shared expert and 128 total experts(top-8 routing). 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.

VAETKI— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez NC AI, oparty na Korea (Republic of), organizacja sklasyfikowana jako industry.

VAETKI— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w December 2025.

VAETKI— do czego to służy?

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

VAETKI— Gdzie mogę to pobrać?

Wagi są opublikowane, chociaż nie posiadamy linku do repozytorium. Ta strona oblicza wymagania sprzętowe, a nie hostuje pliki modelu.

VAETKI— 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 12.6 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

VAETKI— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Pojemność sumuje się w kartach; przepustowość nie. Liczba kart, które już same ją posiadają: 43. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

VAETKI— 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: 4. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

VAETKI— 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: 113–301 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

VAETKI— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Radeon Instinct MI200, o pojemności pamięci 64 GB. Uruchamia model przy kompresji Q4_K_M używając około 55.8 GB, i produkuje w przybliżeniu 69.5 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 43.

VAETKI— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 188 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 41.

VAETKI— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 55.8 GB przy kompresji Q4_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.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 3 January 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