Kandinsky 5.0 Video Lite TPS kalkulátor

Otevřít váhy Sber 2B parametry September 2025

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 · Q8_0 · 18.4 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

1,694 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit Kandinsky 5.0 Video Lite?

Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď

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

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

818 karty odpovídají

Vypočítávání
Potřebuje Kvantisace Pohodlné
1,694 tok/s

1,016–2,711 · nízká důvěra

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 2.8 GB Q8_0 Pohodlný
1,694 tok/s

1,016–2,711 · nízká důvěra

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 2.8 GB Q8_0 Pohodlný
1,353 tok/s

812–2,164 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 2.8 GB Q8_0 Pohodlný
1,353 tok/s

812–2,164 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 2.8 GB Q8_0 Pohodlný
1,082 tok/s

649–1,731 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 2.8 GB Q8_0 Pohodlný
1,036 tok/s

621–1,657 · nízká důvěra

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 2.8 GB Q8_0 Pohodlný
1,036 tok/s

621–1,657 · nízká důvěra

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 2.8 GB Q8_0 Pohodlný
991 tok/s

595–1,586 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 2.8 GB Q8_0 Pohodlný
880 tok/s

528–1,407 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 2.8 GB Q8_0 Pohodlný
880 tok/s

528–1,407 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 2.8 GB Q8_0 Pohodlný
880 tok/s

528–1,407 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 2.8 GB Q8_0 Pohodlný
834 tok/s

501–1,335 · nízká důvěra

H100 NVL 94 GB NVIDIA 94 GB 3,940 GB/s Mar 2023 2.8 GB Q8_0 Pohodlný
712 tok/s

427–1,138 · nízká důvěra

H100 PCIe 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 2.8 GB Q8_0 Pohodlný
712 tok/s

427–1,138 · nízká důvěra

H100 SXM5 80 GB NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Oct 2022 2.8 GB Q8_0 Pohodlný
712 tok/s

427–1,138 · nízká důvěra

H100 SXM5 94 GB NVIDIA 94 GB 3,360 GB/s Mar 2023 2.8 GB Q8_0 Pohodlný
712 tok/s

427–1,138 · nízká důvěra

H100 SXM5 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 2.8 GB Q8_0 Pohodlný
712 tok/s

427–1,138 · nízká důvěra

H800 SXM5 NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Mar 2023 2.8 GB Q8_0 Pohodlný
542 tok/s

325–867 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI250 AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 2.8 GB Q8_0 Pohodlný
542 tok/s

325–867 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI250X AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 2.8 GB Q8_0 Pohodlný
451 tok/s

271–722 · nízká důvěra

Data Center GPU Max 1550 Intel 128 GB 3,280 GB/s Jan 2023 2.8 GB Q8_0 Pohodlný
442 tok/s

265–707 · nízká důvěra

Data Center GPU Max Subsystem Intel 128 GB 3,210 GB/s Jan 2023 2.8 GB Q8_0 Pohodlný
432 tok/s

259–691 · nízká důvěra

A100 SXM4 80 GB NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Nov 2020 2.8 GB Q8_0 Pohodlný
432 tok/s

259–691 · nízká důvěra

A100X NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Jun 2021 2.8 GB Q8_0 Pohodlný
432 tok/s

259–691 · nízká důvěra

A800 SXM4 80 GB NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Aug 2022 2.8 GB Q8_0 Pohodlný
432 tok/s

259–691 · nízká důvěra

H100 CNX NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Mar 2023 2.8 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
Sber
Typ organizace
Industry,Government
Země
Russia
Publikováno
30 September 2025
Autoři
Project Leader: Denis Dimitrov Team Leads: Vladimir Arkhipkin, Vladimir Korviakov, Nikolai Gerasimenko, Denis Parkhomenko Core Contributors: Alexey Letunovskiy, Maria Kovaleva, Ivan Kirillov, Lev Novitskiy, Denis Koposov, Dmitrii Mikhailov, Anna Averchenkova, Andrey Shutkin, Julia Agafonova, Olga Kim, Anastasiia Kargapoltseva, Nikita Kiselev Contributors: Anna Dmitrienko, Anastasia Maltseva, Ki…

Co to dělá

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

Doména
Video
Úkol
Video generation, Text-to-video

Velikost

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

parametry
2B

2B

Výcviková data
tokens

To create the pretrain dataset, we collected a massive dataset of 6 billion images and 35 million videos, which we then sliced ​​(using the pyscenedetect scene change detector) into 1.5 billion short scenes ranging from 2 to 60 seconds. We then filtered out samples that: were too low-resolution: up to 256 pixels on the shortest side; were duplicates and very similar; were watermarked; were overloaded with text (document photos, etc.); were not dynamic enough. From the remaining data, we se…

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 (unrestricted)
Tréninkový kód
Unreleased

Apache 2.0 https://github.com/ai-forever/Kandinsky-5 https://huggingface.co/ai-forever/Kandinsky-5.0-T2V-Lite-pretrain-5s

Hugging Face
ai-forever

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
Kandinsky 5.0 Video Lite is the best open-source high-quality video generator in the lightweight class.
Nap poslední aktualizace
28 November 2025

Extrémy

Co čísla znamenají

Co je potřeba k provozování tohoto modelu

Minimum karta

Tesla C1080

Potřeba paměti

2.8 GB

Nejrychlejší

1,694 tok/s

Kandinsky 5.0 Video Lite dosahuje počtu parametrů 2B. 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 Q8_0 a vyrábějí kolem 18.4 tokenů za sekundu

Špičkový model je B200, generování přibližně 1,694 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

O tomto modelu

Kandinsky 5.0 Video Lite byl zveřejněn Sber, v zemi zaznamenané jako Russia, během September 2025. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry,Government.

funguje v oblasti Video, a je zaznamenán jako vykonávající úkol video generation, Text-to-video.

Váhy jsou zveřejněny, takže si je můžete stáhnout a spustit na své vlastní hardwaru neomezeně, offline, bez připojeného účtu. Na Hugging Face je publikováno pod organizací ai-forever.

Jak rychle to běží a proč

Mediánový výsledek je kolem 47.6 tokenů za sekundu 789 z nich

Být hustý, čte vše sám po tokenu, což je důvod, proč pořadí podle rychlosti níže úzce následuje pořadí podle šířky pásma VRAM.

Paměť zde je odhadována podle velikosti, spíše než aby byla vypočtena z architektury, která není pro tento model zaznamenána — čísla jsou spíše indikativní než přesná.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Kandinsky 5.0 Video Lite

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

  1. 01

    Začněte od sloupce paměti

    Začněte od toho, co skutečně potřebuje, což je požadavek na Kandinsky 5.0 Video Lite, potřebující kolem 2.8 GB při kompresi Q8_0. Tato čísla, nikoli hlavní výkon karty, rozhodují o tom, zda běží.

  2. 02

    Přizpůsobte kontext svému skutečnému použití

    Delší konverzace spotřebovávají paměť navíc k tomu, co potřebují váhy. Posuňte jezdec na svou skutečnou pracovního délku, než důvěřujete jakémukoliv řádku pro Kandinsky 5.0 Video Lite.

  3. 03

    Vyberte, jak moc to budete komprimovat.

    Sloupec kvantizace se liší podle KARTY, protože větší KARTA má přesnější kopii., dosahující komprese Q8_0 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.

  4. 04

    Hodnoťte podle propustnosti spíše než podle specifikace

    Hodnocení podle tokenů za sekundu následuje šířku paměti spíše než počty jader, pro Kandinsky 5.0 Video Lite. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 1,694 tok/s

  5. 05

    Přečtěte si poslední sloupec fit

    Sloupec vhodnosti odděluje karty, které to jen tak tak zvládají, od těch, které mají místo navíc, v případě Kandinsky 5.0 Video Lite. Pohodlný znamená, že můžete později zvětšit kontext. Ten rozdíl má větší význam než pár tokenů za sekundu, takže kupte pro pohodlné, pokud to očekáváte.

  6. 06

    Zkontrolujte kartu z druhé strany

    Každá stránka karty opakuje tento postup pro každý model, který máme, a odpovídá na to, k čemu je hardware dobrý kromě Kandinsky 5.0 Video Lite.

Odpovědi

Kandinsky 5.0 Video Lite — běžné otázky

01

Kandinsky 5.0 Video Lite— 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 2.8 GB a generováním zhruba 239 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

02

Kandinsky 5.0 Video Lite— 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 2.8 GB a generováním zhruba 284 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

03

Kandinsky 5.0 Video Lite— 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.

04

Kandinsky 5.0 Video Lite— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 2B. 2B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

05

Kandinsky 5.0 Video Lite— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Sber, zakládající se na Russia, organizace zařazená jako industry,Government.

06

Kandinsky 5.0 Video Lite— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v September 2025.

07

Kandinsky 5.0 Video Lite— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Video, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol video generation, Text-to-video. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.

08

Kandinsky 5.0 Video Lite— kde si to mohu stáhnout?

Jeho váhy jsou publikovány na Hugging Face, pod organizací ai-forever. Na našem webu nenabízíme soubory modelů — tento web vypočítává, jaký hardware je potřebný pro jejich spuštění.

09

Kandinsky 5.0 Video Lite— 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.

10

Kandinsky 5.0 Video Lite— 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.

11

Kandinsky 5.0 Video Lite— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Protože se kapacita liší, liší se i to, jak moc musí být stlačena. Počet odlišných úrovní v tabulce výše: 1. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

12

Kandinsky 5.0 Video Lite— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Toto jsou odhady s reálnými chybami a kterýkoli z nich může rozumně spadnout kamkoli v jeho publikovaném rozmezí v závislosti na tom, který run AI model použijete. Nejrychlejší výsledek zde: 1,016–2,711 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

13

Kandinsky 5.0 Video Lite— 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 Q8_0 používající přibližně 2.8 GB, a produkuje přibližně 18.4 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 818.

14

Kandinsky 5.0 Video Lite— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 1,694 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 789.

15

Kandinsky 5.0 Video Lite— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 2.8 GB při kompresi Q8_0, 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.

16

Kandinsky 5.0 Video Lite— 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 2.8 GB a generováním zhruba 316 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

17

Kandinsky 5.0 Video Lite— 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 2.8 GB a generováním zhruba 193 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

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.