Step-Video-T2V TPS kalkulátor

Otevřít váhy StepFun 30B parametry February 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

132 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

RTX A4500

20 GB · IQ4_XS · 22.2 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

113 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit Step-Video-T2V?

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.

132 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
113 tok/s 68–181 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	32.8 GB	Q8_0	Pohodlný
113 tok/s 68–181 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	32.8 GB	Q8_0	Pohodlný
90.2 tok/s 54–144 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	32.8 GB	Q8_0	Pohodlný
90.2 tok/s 54–144 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	32.8 GB	Q8_0	Pohodlný
72.1 tok/s 43–115 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	32.8 GB	Q8_0	Pohodlný
69.0 tok/s 41–110 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	32.8 GB	Q8_0	Pohodlný
69.0 tok/s 41–110 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	32.8 GB	Q8_0	Pohodlný
66.1 tok/s 40–106 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	32.8 GB	Q8_0	Pohodlný
58.6 tok/s 35–94 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	32.8 GB	Q8_0	Pohodlný
58.6 tok/s 35–94 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	32.8 GB	Q8_0	Pohodlný
58.6 tok/s 35–94 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	32.8 GB	Q8_0	Pohodlný
55.6 tok/s 33–89 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	32.8 GB	Q8_0	Pohodlný
47.4 tok/s 28–76 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	32.8 GB	Q8_0	Pohodlný
47.4 tok/s 28–76 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	32.8 GB	Q8_0	Pohodlný
47.4 tok/s 28–76 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	32.8 GB	Q8_0	Pohodlný
47.4 tok/s 28–76 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	32.8 GB	Q8_0	Pohodlný
47.4 tok/s 28–76 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	32.8 GB	Q8_0	Pohodlný
43.7 tok/s 26–70 · nízká důvěra	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	18.8 GB	Q4_K_M	Těsný
39.8 tok/s 24–64 · nízká důvěra	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	18.8 GB	Q4_K_M	Těsný
38.4 tok/s 23–61 · nízká důvěra	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.8 GB	Q6_K	Těsný
38.4 tok/s 23–61 · nízká důvěra	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.8 GB	Q6_K	Těsný
36.7 tok/s 22–59 · nízká důvěra	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.8 GB	Q6_K	Těsný
36.7 tok/s 22–59 · nízká důvěra	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.8 GB	Q6_K	Těsný
36.1 tok/s 22–58 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	32.8 GB	Q8_0	Pohodlný
36.1 tok/s 22–58 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	32.8 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: StepFun
Typ organizace: Industry
Země: China
Publikováno: 24 February 2025
Autoři: Guoqing Ma, Haoyang Huang, Kun Yan, Liangyu Chen, Nan Duan, Shengming Yin, Changyi Wan, Ranchen Ming, Xiaoniu Song, Xing Chen, Yu Zhou, Deshan Sun, Deyu Zhou, Jian Zhou, Kaijun Tan, Kang An, Mei Chen, Wei Ji, Qiling Wu, Wen Sun, Xin Han, Yanan Wei, Zheng Ge, Aojie Li, Bin Wang, Bizhu Huang, Bo Wang, Brian Li, Changxing Miao, Chen Xu, Chenfei Wu, Chenguang Yu, Dapeng Shi, Dingyuan Hu, Enle Liu, Gan…

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: 30B
Výcviková data: tokens

Výpočty pro trénink

Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.

Výpočty pro trénink: 4.1 × 10²⁴ FLOP
Jak bylo ustanoveno: Hardware

Tréninkový běh

Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.

Tréninkový hardware: NVIDIA H800 SXM5
Používané čipy: 5,000
Doba reálného času: 720 hours (30 days)
Využití hardwaru: MFU 32.0%
Příkon: 6.9 MW

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
Hugging Face: stepfun-ai

Jak je to klasifikováno

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

Pravděpodobně nad 10²³ FLOP: Yes
Záznam důvěry: Likely

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: Step-Video-T2V Technical Report: The Practice, Challenges, and Future of Video Foundation Model
Nap poslední aktualizace: 28 November 2025

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží Step-Video-T2V

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 Step-Video-T2V

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

Co čísla znamenají

Co potřebujete k tomu, abyste to spustili

Minimum karta

RTX A4500

Potřeba paměti

17.1 GB

Nejrychlejší

113 tok/s

Step-Video-T2V dosahuje počtu parametrů 30B. To přistane v oblasti, kterou může zvládnout seriózní desktopová KARTA, jakmile jsou VÁHY zkomprimovány. Počet KARET, které sledujeme a které to mohou spustit: 132.

Nejmenší hardware, který funguje, je RTX A4500, s kapacitou VRAM 20 GB, spuštění na kompresi IQ4_XS a vyrábějí kolem 22.2 tokenů za sekundu

Nejrychlejší výsledek pochází z B200, generování přibližně 113 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Pozadí

Step-Video-T2V byl zveřejněn StepFun, v zemi zaznamenané jako China, během February 2025. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.

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

Otevřené váhy jsou to, co dává této stránce místo v kalkulátoru spíše než pouze v katalogu: je to model, který můžeš skutečně držet. Na Hugging Face je publikováno pod organizací stepfun-ai.

Čtení čísel propustnosti

Uprostřed rozsahu se nachází každá karta, která to dokáže spustit, na 22.0 tokens za sekundu. Překračující rychlost čtení rovnou: 104 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.

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.

Jak bylo trénováno

Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 4.1 × 10²⁴ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA H800 SXM5. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Step-Video-T2V

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

01

Zkontrolujte, co to potřebuje před čímkoli jiným.

Tabulka uvádí každou kartu, která je schopna pojmout Step-Video-T2V, potřebující kolem 17.1 GB při kompresi IQ4_XS. Žádné množství výpočetního výkonu nenahradí kartu, která to nemůže udržet.
02

Přizpůsobte kontext svému skutečnému použití

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. Step-Video-T2V.
03

Vyberte, jak moc to budete komprimovat.

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

Třídit podle rychlosti

Seřaďte podle rychlosti, abyste viděli, jak si karty vedou. Step-Video-T2V. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 113 tok/s
05

Přečtěte si poslední sloupec fit

Tight znamená, že se načítá a funguje bez možnosti později zvýšit context length, v případě Step-Video-T2V. 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 Step-Video-T2V.

Odpovědi

Step-Video-T2V — běžné otázky

Step-Video-T2V— 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. Nejbližší nepřesnost, kterou vypočítáme, zaostává o 4.4 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

Step-Video-T2V— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Druhá karta přibližně zdvojnásobí dostupnou paměť, ale ne rychlost generování. Počet, který je již schopen ji spustit sám: 132. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

Step-Video-T2V— 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: 5. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

Step-Video-T2V— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Jsou vypočítány ze specifikací spíše než měřeny a každá má určité rozmezí. Jeden příklad: 68–181 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

Step-Video-T2V— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je RTX A4500, s kapacitou VRAM 20 GB. Spouští model při kompresi IQ4_XS používající přibližně 17.1 GB, a produkuje přibližně 22.2 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 132.

Step-Video-T2V— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 113 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 104.

Step-Video-T2V— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 17.1 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.

Step-Video-T2V— mohu to spustit na GPU držící 24 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 5090 D V2, držení 24 GB, provozuje ho při kompresi Q4_K_M, používající přibližně 18.8 GB a generováním zhruba 43.7 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

Step-Video-T2V— 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.

Step-Video-T2V— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 30B. 30B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Step-Video-T2V— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností StepFun, zakládající se na China, organizace zařazená jako industry.

Step-Video-T2V— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v February 2025.

Step-Video-T2V— 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.

Step-Video-T2V— kde si to mohu stáhnout?

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

Step-Video-T2V— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 4.1 × 10²⁴ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA H800 SXM5. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.

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