Famiglia Ring · 1000B parametri

Ring-1T

Modello di ragionamento open da 1T/50B attivi, MIT. Tra i migliori modelli open per il ragionamento. Serie 2.5-1T disponibile.

🇨🇳 Ant Group·Licenza MIT·Contesto 128k tokens·Data di uscita marzo 2025← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • 1T parametri totali
  • Architettura ring-all-reduce originale
  • Contesto di 131k
Limiti da conoscere
  • —600 GB VRAM Q4 — solo per infrastrutture data center
  • —Licenze commerciali complesse
Architettura
MoE ring-all-reduce · 1T totale · Ant Group · 131k contesto
Addestramento
Ant Group — primo modello cinese a pesi aperti con mille miliardi di parametri, architettura ring-MoE.
Ideale per
Ragionamento di frontieraMatematica avanzata

04Installare

Installa Ollama per il tuo OS. Verifica il modello e la sua quantizzazione prima del download. Inizia con 4096 token di contesto, poi controlla l'allocazione con ollama ps. Un comando qui sotto non dimostra che sia stato eseguito un test sulla tua macchina.

$# Infrastructure data-center requise — non disponible en local standard
⚠
Primo download: tra 2 e 40 GB a seconda della quantizzazione scelta. Occorre prevedere spazio su disco; è consigliata una connessione stabile. Gli avvii successivi sono istantanei.

02Memoria richiesta

VRAM GPU approssimativa per far girare questo modello, overhead del contesto di 4k token incluso. Per un contesto più lungo, aggiungi ~1 GB per ogni blocco di 8k token.

Q4_K_M
Il più leggero, ~5% di perdita
600 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
720 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
1080 GB
FP16
Piena precisione — uso server
2000 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 700 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per Ring-1T?

Per eseguire Ring-1T in locale con quantizzazione Q4, servono circa 600 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — questo modello supera la capacità GPU di questo mini-PC: scegli un modello più piccolo o un'infrastruttura adeguata.

Offerta attuale: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395)
AmazonVedi il prezzo →

Perché questa scelta? La nostra scheda completa su GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) →

Link affiliati — possibile commissione senza costi aggiuntivi per te, raccomandazione indipendente. In qualità di Partner Amazon, QuelLLM ottiene un guadagno dagli acquisti che soddisfano i requisiti.

Questo modello nel tuo ChatGPT privato, senza cloud

Troppo grande per il tuo computer? Il kit ti fornisce il modello che sta nella tua VRAM

  • Spazio online a vita
  • PDF + file
  • Aggiornamenti a vita

03Velocità prevista

Token generati al secondo in Q4_K_M, contesto 4k. Oltre 20 t/s, la lettura è confortevole. Al di sotto di 10 t/s, va bene solo per fare delle prove.

Entry-level
~0.5t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~3t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~10t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900