CogVideoX TPS kalkulátor

Otevřít váhy Z.ai (Zhipu AI),Tsinghua University 5B parametry October 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 · 18.1 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

678 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit CogVideoX?

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
678 tok/s 407–1,084 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	6.1 GB	Q8_0	Pohodlný
678 tok/s 407–1,084 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	6.1 GB	Q8_0	Pohodlný
541 tok/s 325–866 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	6.1 GB	Q8_0	Pohodlný
541 tok/s 325–866 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	6.1 GB	Q8_0	Pohodlný
433 tok/s 260–692 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	6.1 GB	Q8_0	Pohodlný
414 tok/s 249–663 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	6.1 GB	Q8_0	Pohodlný
414 tok/s 249–663 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	6.1 GB	Q8_0	Pohodlný
396 tok/s 238–634 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	6.1 GB	Q8_0	Pohodlný
352 tok/s 211–563 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	6.1 GB	Q8_0	Pohodlný
352 tok/s 211–563 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	6.1 GB	Q8_0	Pohodlný
352 tok/s 211–563 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	6.1 GB	Q8_0	Pohodlný
334 tok/s 200–534 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	6.1 GB	Q8_0	Pohodlný
285 tok/s 171–455 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	6.1 GB	Q8_0	Pohodlný
285 tok/s 171–455 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	6.1 GB	Q8_0	Pohodlný
285 tok/s 171–455 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	6.1 GB	Q8_0	Pohodlný
285 tok/s 171–455 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	6.1 GB	Q8_0	Pohodlný
285 tok/s 171–455 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	6.1 GB	Q8_0	Pohodlný
217 tok/s 130–347 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	6.1 GB	Q8_0	Pohodlný
217 tok/s 130–347 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	6.1 GB	Q8_0	Pohodlný
181 tok/s 108–289 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	6.1 GB	Q8_0	Pohodlný
177 tok/s 106–283 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	6.1 GB	Q8_0	Pohodlný
173 tok/s 104–276 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	6.1 GB	Q8_0	Pohodlný
173 tok/s 104–276 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	6.1 GB	Q8_0	Pohodlný
173 tok/s 104–276 · nízká důvěra	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	6.1 GB	Q8_0	Pohodlný
173 tok/s 104–276 · nízká důvěra	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	6.1 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: Z.ai (Zhipu AI),Tsinghua University
Typ organizace: Industry,Academia
Země: China
Publikováno: 8 October 2024
Autoři: Zhuoyi Yang, Jiayan Teng, Wendi Zheng, Ming Ding, Shiyu Huang, Jiazheng Xu, Yuanming Yang, Wenyi Hong, Xiaohan Zhang, Guanyu Feng, Da Yin, Xiaotao Gu, Yuxuan Zhang, Weihan Wang, Yean Cheng, Ting Liu, Bin Xu, Yuxiao Dong, Jie Tang

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: 5B
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 (restricted use)
Tréninkový kód: Open source
Hugging Face: THUDM

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: Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: CogVideoX: Text-to-Video Diffusion Models with An Expert Transformer
Nap poslední aktualizace: 28 November 2025

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží CogVideoX

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 CogVideoX

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

3.4 GB

Nejrychlejší

678 tok/s

CogVideoX dosahuje počtu parametrů 5B. 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 18.1 tokenů za sekundu

Špičkový model je B200, generování přibližně 678 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Co je tento MODEL

CogVideoX byl zveřejněn Z.ai (Zhipu AI),Tsinghua University, v zemi zaznamenané jako China, během October 2024. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry,Academia.

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 THUDM.

Co rozhoduje o rychlosti

Polovina karet, které to drží, zvládne více než 27.1 tokenů za sekundu. Producing text faster than most people read it: 771 z nich

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

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 CogVideoX

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

01

Přečtěte si nejprve číslo paměti

Každá KARTA zde byla zkontrolována proti CogVideoX, potřebující kolem 3.4 GB při kompresi IQ4_XS. Žádné množství výpočetního výkonu nenahradí kartu, která to nemůže udržet.
02

Nastavte délku kontextu, se kterou budete pracovat

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. CogVideoX.
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

Hodnoťte podle propustnosti spíše než podle specifikace

Hodnocení podle tokenů za sekundu následuje šířku paměti spíše než počty jader, pro CogVideoX. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 678 tok/s
05

Zkontrolujte verdikt o vhodnosti před koupí

Sloupec vhodnosti odděluje karty, které to jen tak tak zvládají, od těch, které mají místo navíc, v případě CogVideoX. 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 CogVideoX.

Odpovědi

CogVideoX — běžné otázky

CogVideoX— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 3.4 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.

CogVideoX— 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 6.1 GB a generováním zhruba 126 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

CogVideoX— 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 6.1 GB a generováním zhruba 77.3 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

CogVideoX— 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 6.1 GB a generováním zhruba 95.7 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

CogVideoX— 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 6.1 GB a generováním zhruba 114 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

CogVideoX— 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.

CogVideoX— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 5B. 5 billion. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

CogVideoX— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Z.ai (Zhipu AI),Tsinghua University, zakládající se na China, organizace zařazená jako industry,Academia.

CogVideoX— Kdy byl vydán?

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

CogVideoX— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Video, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol video generation, Text-to-video. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

CogVideoX— kde si to mohu stáhnout?

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

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

Částečně. Vrstvy, které se nevejdou, sedí v systémové paměti a běží jen při zlomku rychlosti, takže většinou odložený model není často použitelný. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

CogVideoX— 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.

CogVideoX— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Větší karta obsahuje přesnější kopii. Počet úrovní komprese používaných na kartách, které ji provádějí: 4. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

CogVideoX— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Jsou vypočítány ze specifikací spíše než měřeny a každá má určité rozmezí. Jeden příklad: 407–1,084 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

CogVideoX— 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 3.4 GB, a produkuje přibližně 18.1 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 818.

CogVideoX— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 678 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 771.

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