CogAgent TPS-Rechner

Offene Gewichte Tsinghua University,Z.ai (Zhipu AI) 18B Parameter December 2023

Jede Karte unten wird anhand dieses Modells bei der von Ihnen gewählten Kontextlänge und Mindestqualität bewertet. Geschwindigkeit ist eine Schätzung für eine einzelne Anfrage, berechnet aus der Speicherbandbreite der Karte und der Größe des Modells, sobald es komprimiert ist..

Für dieses Modell berechnet

295 Karten, die es ausführen können

818 Karten, für die wir Spezifikationen haben

Kleinste Karte, die passt

GeForce GTX 1080 Ti

11 GB · Q3_K_M · 26.1 tok/s

Schnellste Karte

B200

188 tok/s · 180 GB

Welche GPUs können laufen CogAgent?

Setze die Eingaben, lies die Antwort

Kontextlänge Token

Ein längeres Gespräch benötigt mehr MEMORY, was dieses Modell von kleineren CARDS drängen kann..

Minimale Qualität

Blendet Karten aus, die nur durch Komprimierung unter diesen Punkt in das Modell passen würden..

Suchkarten

Karten-VRAM

Zeige auch Karten, die es nicht ausführen können.

295 Karten passen

Berechnung

					Braucht	Quantisierung	Passend
188 tok/s 113–301 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	20.0 GB	Q8_0	Komfortabel
188 tok/s 113–301 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	20.0 GB	Q8_0	Komfortabel
150 tok/s 90–241 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	20.0 GB	Q8_0	Komfortabel
150 tok/s 90–241 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	20.0 GB	Q8_0	Komfortabel
120 tok/s 72–192 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	20.0 GB	Q8_0	Komfortabel
115 tok/s 69–184 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	20.0 GB	Q8_0	Komfortabel
115 tok/s 69–184 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	20.0 GB	Q8_0	Komfortabel
110 tok/s 66–176 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	20.0 GB	Q8_0	Komfortabel
97.7 tok/s 59–156 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	20.0 GB	Q8_0	Komfortabel
97.7 tok/s 59–156 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	20.0 GB	Q8_0	Komfortabel
97.7 tok/s 59–156 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	20.0 GB	Q8_0	Komfortabel
92.7 tok/s 56–148 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	20.0 GB	Q8_0	Komfortabel
79.1 tok/s 47–126 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	20.0 GB	Q8_0	Komfortabel
79.1 tok/s 47–126 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	20.0 GB	Q8_0	Komfortabel
79.1 tok/s 47–126 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	20.0 GB	Q8_0	Komfortabel
79.1 tok/s 47–126 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	20.0 GB	Q8_0	Komfortabel
79.1 tok/s 47–126 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	20.0 GB	Q8_0	Komfortabel
60.2 tok/s 36–96 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	20.0 GB	Q8_0	Komfortabel
60.2 tok/s 36–96 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	20.0 GB	Q8_0	Komfortabel
52.7 tok/s 32–84 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA	12 GB	912 GB/s	Jan 2022	10.5 GB	IQ4_XS	knapp
52.7 tok/s 32–84 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA	12 GB	912 GB/s	May 2021	10.5 GB	IQ4_XS	knapp
50.2 tok/s 30–80 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	20.0 GB	Q8_0	Komfortabel
49.1 tok/s 29–79 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	20.0 GB	Q8_0	Komfortabel
48.0 tok/s 29–77 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	20.0 GB	Q8_0	Komfortabel
48.0 tok/s 29–77 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	20.0 GB	Q8_0	Komfortabel

Die Geschwindigkeiten sind Schätzungen für eine einzelne Anfrage — ein Gespräch zur Zeit — berechnet aus BANDWIDTH, MODELLGRÖSSE und QUANTISIERUNG. Der tatsächliche Durchsatz variiert mit der INFERENZLAUFZEIT und ihrer Version. Zahlen, die von Hardwareanbietern veröffentlicht wurden, messen viele gleichzeitige Anfragen und sind viel höher..

Aufgezeichnet

Volle Spezifikation

Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..

Ursprung

Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.

Organisation: Tsinghua University,Z.ai (Zhipu AI)
Organisationsart: Academia,Industry
Land: China
Veröffentlicht: 14 December 2023
Autoren: Wenyi Hong, Weihan Wang, Qingsong Lv, Jiazheng Xu, Wenmeng Yu, Junhui Ji, Yan Wang, Zihan Wang, Yuxuan Zhang, Juanzi Li, Bin Xu, Yuxiao Dong, Ming Ding, Jie Tang

Was es tut

Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.

Domain: Vision, Language
Aufgabe: Instruction interpretation, Visual question answering
Ansatz: Supervised
Basis-Modell: CogVLM-17B
Numerisches Format: BF16

Größe

Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.

Parameter: 18B
Trainingsdaten: tokens

Training-Compute

Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.

Training-Compute: 6.7 × 10²² FLOP
Wie es etabliert wurde: Operation counting

Verfügbarkeit

Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.

Gewichte: Open — downloadable
Modellzugang: Open weights (restricted use)
Training-Code: Open source

Wie es klassifiziert ist

Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.

Warum es verfolgt wird: SOTA improvement
Aufzeichnungsgenauigkeit: Likely
Zitationen: 731

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz: CogAgent: A Visual Language Model for GUI Agents
Zuletzt aktualisiert: 25 May 2026

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. CogAgent

Sortiert nach geschätzten Tokens pro Sekunde, neueste Karte zuerst, wenn die Geschwindigkeiten gleich sind. Da die Generierung durch die Speichermenge begrenzt ist, folgt diese Reihenfolge der Bandbreite und nicht einem Gaming-Benchmark..

Die kleinsten GPUs, die immer noch laufen CogAgent

Die günstigste Route herein, nach Speichergröße. Ein enger Fit läuft das Modell, lässt aber nichts für ein längeres Gespräch übrig..

Was die Zahlen bedeuten

Was es braucht, um dieses Modell auszuführen

Minimale Karte

GeForce GTX 1080 Ti

Benötigter Speicher

9.5 GB

Schnellste

188 tok/s

CogAgent erreicht eine Parameteranzahl von 18B. Das ist klein genug, dass Hardware selten das Hindernis ist, einschließlich bei Karten, die mehrere Jahre alt sind. Die Anzahl der Karten, die wir verfolgen, die es ausführen können: 295.

Die kleinste Karte, die es hält, ist GeForce GTX 1080 Ti, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 11 GB, es mit einer Kompression von Q3_K_M und produziert etwa 26.1 Token pro Sekunde

Am anderen Ende sitzt B200, generieren ungefähr 188 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.

Hintergrund

CogAgent wurde veröffentlicht von Tsinghua University,Z.ai (Zhipu AI), im Land aufgezeichnet als China, während December 2023. Die veröffentlichende Organisation ist als academia,Industry.

Es funktioniert im Bereich von Vision, Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet instruction interpretation, Visual question answering.

Der Ausgangspunkt war ein vorhandenes Basis-Modell, CogVLM-17B. Das ist der übliche Weg, wie ein spezialisiertes Modell hergestellt wird.

Veröffentlichte Gewichte bedeuten, dass das Modell auf deinem Rechner läuft und nicht auf dem eines anderen, was die Hardwarefrage unten überhaupt beantwortbar macht.

Die Durchsatzwerte lesen

Die Hälfte der CARDS, die es halten, schaffen mehr als 19.4 Tokens pro Sekunde. Überschreitung der Lesegeschwindigkeit direkt: 248 von ihnen

Da es dicht ist, liest es sich selbst pro Token, weshalb die Anordnung nach Geschwindigkeit unten so eng der Anordnung nach Speicherbandbreite folgt.

Die interne Architektur ist nicht in unserer Datenbank, daher wird der Speicher basierend auf der Anzahl der Parameter approximiert und entsprechend gekennzeichnet. Erwarten Sie, dass die tatsächliche Zahl abweicht, insbesondere bei langen Kontexten.

Was in den Aufbau geflossen ist

Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 6.7 × 10²² FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.

Das Einschlusskriterium: sOTA improvement.

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für CogAgent

Die obige Tabelle hat bereits jede Karte, für die wir Spezifikationen haben, mit diesem Modell verglichen. Um zu Ihrer Antwort zu gelangen, sind sechs Schritte erforderlich..

01

Beginnen Sie mit der Speicher-Spalte

Jede Karte hier wurde geprüft gegen CogAgent, benötigt ungefähr 9.5 GB bei einer Kompression von Q3_K_M. Diese Zahl, nicht die Überschriftleistung einer Karte, entscheidet darüber, ob sie läuft.
02

Passen Sie den Kontext an Ihre tatsächliche Verwendung an

Setze den Kontext auf das, was du tatsächlich verwenden wirst. Der Cache wächst mit dem Gespräch, und es ist der übliche Grund, warum eine Karte, die anfangs passend schien, nicht mehr passt. CogAgent.
03

Entscheiden Sie, wie viel Kompression Sie akzeptieren werden.

Kompression ist das, was ein Modell auf kleinere GPU-Karten passt, mit einem gewissen Verlust an Genauigkeit., eine Kompression von Q3_K_M auf der kleinsten Karte, die passt. Das Festlegen einer Mindestqualität fallen die Karten weg, die es nur schaffen, indem sie weiter gedrückt werden, als man möchte, und hält den Vergleich auf einem Niveau.
04

Vergleiche TOKENS pro Sekunde, nicht Spezifikationen

Das Ranking nach Tokens pro Sekunde folgt der Speicherbandbreite anstelle der Kernanzahl, für CogAgent. Es wird nicht mit einer Gaming-Bestellung übereinstimmen, da die Generation durch MEMORY-BANDWIDTH gebunden ist. Die Karte, die die Liste anführt, ist B200, bei 188 tok/s
05

Achte auf den Spielraum, nicht nur auf das Passende.

Tight bedeutet, dass es lädt und ohne Spielraum funktioniert, um den Kontext später zu erhöhen, im Fall von CogAgent. Komfortabel bedeutet, dass Sie den Kontext später erweitern können. Dieser Unterschied zählt mehr als ein paar Token pro Sekunde, also kaufen Sie für komfortabel, wenn Sie damit rechnen.
06

Öffnen Sie die Karte, die Sie ausgewählt haben

Das Folgen einer Karte zu ihrer eigenen Seite zeigt jedes andere Modell, das sie halten kann, was die Frage ist, die folgt, sobald Sie sich festgelegt haben. CogAgent.

Antworten

CogAgent — Häufige Fragen

CogAgent— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?

Training verbrauchte etwa 6.7 × 10²² FLOP. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.

CogAgent— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?

Teilweise. Schichten, die nicht passen, verbleiben im System-Speicher und laufen mit einem Bruchteil der Geschwindigkeit, sodass ein überwiegend ausgelagerter Modell selten von Nutzen ist. Die nächste verpasste Berechnung bleibt hinter 2.6 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

CogAgent— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?

Die Kapazität addiert sich über Karten; der Durchsatz nicht. Die Anzahl der Karten, die es bereits eigenständig halten: 295. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

CogAgent— Warum unterscheidet sich die Quantisierung zwischen Karten?

Eine größere Karte hält eine genauere Kopie. Die Anzahl der verwendeten Komprimierungsstufen über die Karten, die es ausführen: 5. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.

CogAgent— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?

Dies sind Schätzungen mit realen Fehlerbalken, und jede von ihnen könnte vernünftigerweise irgendwo in ihrem veröffentlichten Bereich landen, abhängig davon, welches Runtime Sie verwenden. Das schnellste Ergebnis hier: 113–301 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

CogAgent— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist GeForce GTX 1080 Ti, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 11 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von Q3_K_M verwenden von etwa 9.5 GB, und produziert ungefähr 26.1 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 295.

CogAgent— wie schnell ist es auf einer GPU?

Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 188 Tokens pro Sekunde; die langsamste, die es immer noch ausführt, schafft erheblich weniger. Die Lesegeschwindigkeit liegt bei etwa zehn Tokens pro Sekunde, und die Anzahl der Karten, die das bewältigen: 248.

CogAgent— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 9.5 GB bei einer Kompression von Q3_K_M, welche das ist, was die kleinste Karte, die es ausführt, verwendet. Weniger Kompression braucht mehr: die Zahlen in der Spalte für den Speicher oben werden für jede Karte neu berechnet, da jede die am wenigsten komprimierte Version, die sie kann, speichert.

CogAgent— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 12 GB?

Ja. Die GPU-Karte GeForce RTX 3080 Ti, halten 12 GB, führt es mit einer Kompression von IQ4_XS, verwenden von etwa 10.5 GB und generieren grob 52.7 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.

CogAgent— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 16 GB?

Ja. Die GPU-Karte Tesla V100 SXM2 16 GB, halten 16 GB, führt es mit einer Kompression von Q5_K_M, verwenden von etwa 13.7 GB und generieren grob 47.5 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.

CogAgent— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 24 GB?

Ja. Die GPU-Karte GeForce RTX 5090 D V2, halten 24 GB, führt es mit einer Kompression von Q8_0, verwenden von etwa 20.0 GB und generieren grob 31.5 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.

CogAgent— Ist es Open-Source?

Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie heruntergeladen und auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden können. Beachten Sie, dass OPEN WEIGHTS nicht dasselbe wie OPEN SOURCE im vollen Sinne ist — es sagt nichts über die Trainingsdaten, den Trainingscode oder die damit verbundenen kommerziellen Bedingungen aus.

CogAgent— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 18B. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.

CogAgent— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Tsinghua University,Z.ai (Zhipu AI), basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation academia,Industry.

CogAgent— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in December 2023. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

CogAgent— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Vision, Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von instruction interpretation, Visual question answering. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.

CogAgent— Wo kann ich es herunterladen?

Die Gewichte sind veröffentlicht, obwohl wir keinen Repository-Link dafür haben. Diese Seite berechnet die Hardware-Anforderungen, anstatt Modell-Dateien zu hosten.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 25 May 2026

Die andere Richtung

Von der anderen Seite aus betrachten?

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