Stable Cascade TPS kalkulátor

Otevřít váhy Stability AI 5.1B parametry February 2024

Každá karta níže je hodnocena podle tohoto modelu na základě délky kontextu a minimální kvality, kterou si zvolíte. Rychlost je odhad pro jednotlivý požadavek, vypočítaná z paměťové šířky karty a velikosti modelu po kompresi..

Vypočteno pro tento model

818 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Tesla C1080

4 GB · IQ4_XS · 17.7 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

662 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit Stable Cascade?

Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď

Délka kontextu tokeny

Delší konverzace potřebuje více paměti, což může tento model vytlačit z menších karet..

Minimální kvalita

Skrývá karty, které by se do modelu vešly pouze jeho stlačením pod tento bod.

Hledat karty

Paměť karty

Také zobrazit karty, které to nemohou spustit.

818 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
662 tok/s 397–1,059 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	6.2 GB	Q8_0	Pohodlný
662 tok/s 397–1,059 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	6.2 GB	Q8_0	Pohodlný
528 tok/s 317–846 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	6.2 GB	Q8_0	Pohodlný
528 tok/s 317–846 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	6.2 GB	Q8_0	Pohodlný
423 tok/s 254–676 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	6.2 GB	Q8_0	Pohodlný
405 tok/s 243–647 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	6.2 GB	Q8_0	Pohodlný
405 tok/s 243–647 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	6.2 GB	Q8_0	Pohodlný
387 tok/s 232–619 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	6.2 GB	Q8_0	Pohodlný
344 tok/s 206–550 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	6.2 GB	Q8_0	Pohodlný
344 tok/s 206–550 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	6.2 GB	Q8_0	Pohodlný
344 tok/s 206–550 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	6.2 GB	Q8_0	Pohodlný
326 tok/s 196–521 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	6.2 GB	Q8_0	Pohodlný
278 tok/s 167–445 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	6.2 GB	Q8_0	Pohodlný
278 tok/s 167–445 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	6.2 GB	Q8_0	Pohodlný
278 tok/s 167–445 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	6.2 GB	Q8_0	Pohodlný
278 tok/s 167–445 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	6.2 GB	Q8_0	Pohodlný
278 tok/s 167–445 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	6.2 GB	Q8_0	Pohodlný
212 tok/s 127–339 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	6.2 GB	Q8_0	Pohodlný
212 tok/s 127–339 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	6.2 GB	Q8_0	Pohodlný
176 tok/s 106–282 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	6.2 GB	Q8_0	Pohodlný
173 tok/s 104–276 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	6.2 GB	Q8_0	Pohodlný
169 tok/s 101–270 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	6.2 GB	Q8_0	Pohodlný
169 tok/s 101–270 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	6.2 GB	Q8_0	Pohodlný
169 tok/s 101–270 · nízká důvěra	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	6.2 GB	Q8_0	Pohodlný
169 tok/s 101–270 · nízká důvěra	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	6.2 GB	Q8_0	Pohodlný

Rychlosti jsou odhady pro jednoho žadatele — jednu konverzaci najednou — vypočítané z šířky pásma paměti, velikosti modelu a kvantizace. Skutečný průchod se liší s výkonem inference a jeho verzí. Čísla zveřejněná výrobci hardwaru měří mnoho simultánních požadavků a jsou mnohem vyšší..

Na záznamu

Plná specifikace

Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..

Původ

Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace: Stability AI
Typ organizace: Industry
Země: United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
Publikováno: 12 February 2024

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména: Image generation
Úkol: Text-to-image, Image generation

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

parametry: 5.1B
Výcviková data: tokens

Dostupnost

Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.

Hmotnosti: Open — downloadable
Přístup k modelu: Open weights (non-commercial)
Tréninkový kód: Open source

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Záznam důvěry: Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: Introducing Stable Cascade
Nap poslední aktualizace: 28 November 2025

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží Stable Cascade

Seřazeno podle odhadovaných tokenů za sekundu, nejnovější karta první, kde se rychlosti shodují. Protože generování je omezeno šířkou pásma paměti, toto řazení následuje šířku pásma spíše než jakýkoli herní benchmark..

Nejmenší GPU, které ještě běží Stable Cascade

Nejlevnější cesta dovnitř, podle kapacity paměti. Těsný fit spustí model, ale nenechá nic navíc na delší konverzaci..

Co čísla znamenají

Co je potřeba k provozování tohoto modelu

Minimum karta

Tesla C1080

Potřeba paměti

3.5 GB

Nejrychlejší

662 tok/s

Stable Cascade dosahuje počtu parametrů 5.1B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 818.

Nejmenší karta, která to pojme, je Tesla C1080, s kapacitou VRAM 4 GB, spuštění na kompresi IQ4_XS a vyrábějí kolem 17.7 tokenů za sekundu

Na druhém konci sedí B200, generování přibližně 662 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Co je tento MODEL

Stable Cascade byl zveřejněn Stability AI, v zemi zaznamenané jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, během February 2024. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry.

funguje v oblasti Image generation, a je zaznamenán jako vykonávající úkol text-to-image, Image generation.

Otevřené váhy jsou to, co dává této stránce místo v kalkulátoru spíše než pouze v katalogu: je to model, který můžeš skutečně držet.

Co rozhoduje o rychlosti

Polovina karet, které to drží, zvládne více než 26.4 tokens za sekundu. Překračující rychlost čtení rovnou: 770 z nich

Je to hustý model, takže každý parametr je čten pro každý token vyprodukovaný. To dělá rychlost téměř přesně sledovat paměťovou šířku pásma — karta s dvojnásobnou šířkou pásma generuje přibližně dvojnásobně rychle.

Jeho vnitřní architektura není v evidenci, takže paměť je přibližně odhadnuta z počtu parametrů a označena odpovídajícím způsobem. Očekávejte, že skutečná čísla se budou lišit, zejména u dlouhého kontextu.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Stable Cascade

Stůl výše již posoudil každou kartu, pro kterou máme specifikace, proti tomuto modelu. Dostání se k vaší odpovědi trvá šest kroků.

01

Začněte od sloupce paměti

Začněte od toho, co skutečně potřebuje, což je požadavek na Stable Cascade, potřebující kolem 3.5 GB při kompresi IQ4_XS. Kapacita je brána — karta buď ji má, nebo ne.
02

Rozhodněte, jak dlouho vaše konverzace běží

Nastavte kontext na to, co skutečně použijete. Cache roste s konverzací a to je obvyklý důvod, proč karta, která se zdála v pořádku, přestane vejít. Stable Cascade.
03

Vyberte, jak moc to budete komprimovat.

Kompresce je to, co umožňuje modelu pojmout menší KARTY, za určitou cenu v přesnosti., dosahující komprese IQ4_XS na nejmenší kartě, která se vejde. Nastavení minimální kvality odstraňuje karty, které pouze splňují tuto kvalitu tím, že ji dále stlačují více, než byste chtěli, a udržuje srovnání na jedné úrovni.
04

Hodnoťte podle propustnosti spíše než podle specifikace

Hodnocení podle tokenů za sekundu následuje šířku paměti spíše než počty jader, pro Stable Cascade. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 662 tok/s
05

Zkontrolujte verdikt o vhodnosti před koupí

Tight fit běží, ale nenechává nic navíc pro delší konverzaci, v případě Stable Cascade. Pohodlný znamená, že můžete později zvětšit kontext. Ten rozdíl má větší význam než pár tokenů za sekundu, takže kupte pro pohodlné, pokud to očekáváte.
06

Podívejte se, co dalšího ta karta spouští

Každá stránka karty opakuje tento postup pro každý model, který máme, a odpovídá na to, k čemu je hardware dobrý kromě Stable Cascade.

Odpovědi

Stable Cascade — běžné otázky

Stable Cascade— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Tesla C1080, s kapacitou VRAM 4 GB. Spouští model při kompresi IQ4_XS používající přibližně 3.5 GB, a produkuje přibližně 17.7 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 818.

Stable Cascade— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 662 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 770.

Stable Cascade— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 3.5 GB při kompresi IQ4_XS, která je ta nejmenší karta, která to používá. Méně komprese vyžaduje více: čísla ve sloupci paměti výše jsou přepočítána pro každou kartu, protože každá drží nejméně komprimovanou verzi, kterou může.

Stable Cascade— mohu to spustit na GPU držící 8 GB?

Ano. GPU kartu CMP 170HX 8 GB, držení 8 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 6.2 GB a generováním zhruba 123 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

Stable Cascade— mohu to spustit na GPU držící 12 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 3080 Ti, držení 12 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 6.2 GB a generováním zhruba 75.5 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Stable Cascade— mohu to spustit na GPU držící 16 GB?

Ano. GPU kartu Tesla V100 SXM2 16 GB, držení 16 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 6.2 GB a generováním zhruba 93.5 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Stable Cascade— mohu to spustit na GPU držící 24 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 5090 D V2, držení 24 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 6.2 GB a generováním zhruba 111 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Stable Cascade— Je to OPEN SOURCE?

Jeho váhy jsou zveřejněny, takže si je lze stáhnout a spustit na vlastním hardwaru. Všimněte si, že open WEIGHTS není totéž co open SOURCE v plném smyslu — neříká nic o tréninkových datech, tréninkovém kódu nebo obchodních podmínkách připojených.

Stable Cascade— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 5.1B. "we are providing two checkpoints for Stage C, two for Stage B and one for Stage A. Stage C comes with a 1 billion and 3.6 billion parameter version, but we highly recommend using the 3.6 billion version, as most work was put into its finetuning. The two versions for Stage B amount to 700 million and 1.5 billion parameters. Both achieve great results, however the 1.5 billion excels at reconstructing small and fine details. Therefore, you will achieve the best results if you use the larger variant of each. Lastly, Stage A contains 20 million parameters and is fixed due to its small size." 3.6B + 1.5B + 20M = 5.12B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Stable Cascade— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Stability AI, zakládající se na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizace zařazená jako industry.

Stable Cascade— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v February 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

Stable Cascade— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Image generation, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol text-to-image, Image generation. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.

Stable Cascade— kde si to mohu stáhnout?

Váhy jsou zveřejněny, i když nemáme odkaz na repozitář. Tato stránka vypočítává hardwarové požadavky spíše než aby hostila modelové soubory.

Stable Cascade— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Pouze přenosem, což je obvykle falešná ekonomika: část držená v paměti systému zpomaluje celé to. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

Stable Cascade— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Dvě karty koupit paměť spíše než rychlost, což záleží pouze pokud jedna karta to nemůže udržet. Číslo, které může: 818. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

Stable Cascade— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Každá KARTA je zobrazena, jak běží nejméně komprimovaná kopie, kterou může udržet. Počet různých úrovní komprese napříč KARTAMI, které ji vejít: 4. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

Stable Cascade— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Každé číslo je odvozeno od šířky pásma VRAM a velikosti modelu, není benchmarkováno, což je důvod, proč je každé publikováno jako rozsah spíše než jako jediné číslo. Jeden příklad: 397–1,059 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 28 November 2025

Druhý směr

Díváte se na to z druhé strany?

Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.

Všechny AI modely