Где запускать ИИ
Главная/Запуск ИИ/Каталог моделей/Parakeet TDT 0.6B
МОДЕЛЬ / NVIDIA

Parakeet TDT 0.6B

Быстрая модель распознавания от NVIDIA. Лицензия CC-BY-4.0 требует указания авторства — условие мягкое, но его надо выполнить, а в корпоративных внедрениях об этом забывают.

зарубежная веса открыты
Коротко

Полную потребность в памяти посчитать не можем — не снята архитектура модели. Без числа слоёв и KV-голов память под контекст не считается, а складывать одни веса и называть это ответом — значит занизить его молча. Общий расчёт по числу параметров, с оговоркой что архитектура в нём предполагается, — калькулятор подбора GPU.

Характеристики

Сняты роботом из карточки модели и файла конфигурации, которые публикует сам автор. Ревизия ae9ad07059c7. Проверено 02.09.2026.

РазработчикNVIDIA
Параметрыне опубликовано
Доступ к весамвеса скачиваются свободно
Первоисточник карточка модели

Что разрешает лицензия

Нашего разбора этой лицензии по первоисточнику пока нет. В карточке модели заявлено «cc-by-4.0» — это метаданные, а не прочитанный нами текст лицензии, и на них нельзя опираться в корпоративном решении. Разобранные лицензии — здесь.

Что дальше

Аренда мощностей в РФ Проверить модель на арендованной карте прежде, чем закупать железо Все модели каталога Сравнить размеры, лицензии и требования к памяти в одной таблице Задачи Под какие сценарии эта модель нужна и что ещё для них требуется Закрытый ИИ-контур Что кроме модели нужно, чтобы это заработало на предприятии Расчёт под свою нагрузку Задать свой контекст, батч и разрядность

Сколько памяти нужно этой модели

Расчёт под ваш контекст и число одновременных запросов: сколько видеопамяти займут веса и кэш и на скольких картах это поместится.

Контекст и batch учитываются в KV-кэше для инференса; кэш считается для архитектуры GQA — так устроены все актуальные открытые модели. Оценка ориентировочная (rule-of-thumb), не профилировщик.

Требуемая VRAM ≈ 169 ГБ
Память под веса140 ГБ
KV-кэш (инференс)1,3 ГБ
Достаточно одной карты
Сколько карт нужно
NVIDIA H100 80 ГБ 3×
NVIDIA H200 141 ГБ 2×
NVIDIA B200 192 ГБ 1×
NVIDIA B300 288 ГБ 1×
NVIDIA A100 80 ГБ 3×
NVIDIA L40S 48 ГБ 4×
RTX PRO 6000 96 ГБ 2×
RTX 6000 Ada 48 ГБ 4×
AMD Instinct MI300X 192 ГБ 1×
Huawei Ascend 910C 64 ГБ 3×
NVIDIA A16 16 ГБ 11×
NVIDIA L4 24 ГБ 8×
NVIDIA RTX 5090 32 ГБ 6×
NVIDIA RTX 4090 24 ГБ 8×
NVIDIA RTX 3090 24 ГБ 8×
NVIDIA RTX A4000 16 ГБ 11×
Где арендовать под этот объём

Эти карты в каталоге ускорителей →

Инференс: веса ×1,2 (overhead рантайма) + оценка KV-кэша по контексту и батчу. Архитектура модели здесь неизвестна — вы задаёте только размер, — поэтому она угадывается по числу параметров и предполагается GQA: так устроены Llama 3, Qwen 2.5, Mistral и другие актуальные открытые модели. Сверка по 11 моделям нашего каталога 26.08.2026: у моделей на полном внимании MHA кэш выходит примерно в 10 раз больше оценки, у DeepSeek-V3 со сжатым вниманием MLA — в 21 раз меньше. Если модель известна, точное число есть на её странице в каталоге.

Что дальше
Важно. Расчёт ориентировочный (rule-of-thumb) и не является офертой. Реальная потребность в VRAM зависит от архитектуры модели, движка инференса, длины контекста, метода дообучения (полное / LoRA / QLoRA) и параллелизма. Данные карт (память, TDP) — ориентир, требуют выверки по datasheet. Точный подбор под вашу модель эксперт подтверждает по запросу.
Следующий шаг
Локальная нейросетьСколько открытых моделей поднимет одна карта и во что она обходится.Аренда GPU в РоссииПлощадки, ставки и рейтинг с открытой методологией.Закрытый ИИ-контурКогда данные нельзя выпускать наружу и модель живёт в периметре.