diff --git a/quick_start_clean/readmes/README_ENV.md b/quick_start_clean/readmes/README_ENV.md
index 76f4e1f..991d5b5 100644
--- a/quick_start_clean/readmes/README_ENV.md
+++ b/quick_start_clean/readmes/README_ENV.md
@@ -79,12 +79,13 @@ pip installlibcpm-1.0.0-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
 | :--------  | :-----  | :----:  |
 | 百亿模型 |内存 |训练:140G, 推理:1G|
 | 百亿模型 |显存 |训练:49G, 推理:20G|
-| 千亿模型 |内存 |训练: - , 推理:2G|
-| 千亿模型 |显存 |训练: - , 推理:4 * 50G|
+| 千亿模型 |内存 |训练: 00G, 推理:2G|
+| 千亿模型 |显存 |训练: 8*80G , 推理:4 * 50G|
 
 
 另外
-- pretrain 和全量微调需要的资源是相同的
+- 该表格是百亿、千亿模型需要的最小的资源，batch size为1.
 - 百亿模型是在单卡A100上测试
-- 千亿的训练是用8卡A100，推理是用4张A100
+- 千亿的训练是用8卡A100，但是训到过程中out of memory，所以建议至少用2台A100或者至少两台
+- 千亿的推理是用4卡A100训练