Família Ring · 1000B de parâmetros

Ring-1T

Modelo de raciocínio aberto de 1T/50B ativos, MIT. Líder em raciocínio aberto. Série 2.5-1T disponível.

🇨🇳 Ant Group·Licença MIT·Contexto 128k tokens·Data de lançamento março de 2025← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • 1 trilhão de parâmetros no total
  • Arquitetura ring-all-reduce original
  • Contexto de 131k
Limitações que você deve conhecer
  • —600 GB de VRAM Q4 — apenas em infraestrutura de data center
  • —Licenças comerciais complexas
Arquitetura
MoE ring-all-reduce · 1T total · Ant Group · 131k contexto
Treinamento
Ant Group — primeiro modelo chinês de pesos abertos com um trilhão de parâmetros, arquitetura ring-MoE.
Ideal para
Raciocínio de pontaMatemática avançada

04Instalar

Instale Ollama para seu SO. Verifique o modelo e sua quantização antes do download. Comece com 4096 tokens de contexto, depois verifique a alocação com ollama ps. Um comando abaixo não é prova de teste executado na sua máquina.

$# Infrastructure data-center requise — non disponible en local standard
⚠
Primeiro download: entre 2 e 40 GB, dependendo da quantização escolhida. Reserve espaço em disco; recomenda-se uma conexão estável. As execuções seguintes são instantâneas.

02Memória necessária

Quantidade aproximada de VRAM da GPU necessária para executar este modelo, incluindo a memória adicional para um contexto de 4k tokens. Para um contexto mais longo, adicione ~1 GB a cada 8k tokens.

Q4_K_M
O mais leve, ~5% de perda
600 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
720 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
1080 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
2000 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 700 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para Ring-1T?

Para executar Ring-1T localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 600 GB de VRAM. Uma opção para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — este modelo excede a capacidade de GPU deste mini-PC: escolha um modelo menor ou uma infraestrutura adequada.

Oferta atual: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395)
AmazonVer o preço →

Por que essa escolha? Nossa ficha completa sobre GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) →

Links afiliados — comissão possível sem custo adicional para você, recomendação independente. Como Parceiro Amazon, QualLLM obtém lucro com compras que atendem às condições exigidas.

Este modelo no seu ChatGPT privado, sem nuvem

Muito grande para sua máquina? O kit fornece o modelo que cabe na sua VRAM

  • Espaço online vitalício
  • PDF + arquivos
  • Atualizações vitalícias

03Velocidade estimada

Tokens gerados por segundo em Q4_K_M, contexto 4k. Acima de 20 t/s, a leitura é confortável. Abaixo de 10 t/s, é apenas para testar.

Categoria de entrada
~0.5t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~3t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~10t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900