Wan 2.2 14B S2V Υπολογιστής TPS
Κάθε κάρτα παρακάτω αξιολογείται σύμφωνα με αυτό το μοντέλο στη διάρκεια συμφραζομένων και την ελάχιστη ποιότητα που επιλέγετε. Η ταχύτητα είναι μια εκτίμηση για ένα μόνο αίτημα, υπολογισμένη από το εύρος ζώνης μνήμης της κάρτας και το μέγεθος του μοντέλου μόλις συμπιεστεί..
Υπολογίστηκε για αυτό το μοντέλο
818 κάρτες που κρατάμε προδιαγραφές για
Η μικρότερη κάρτα που χωράει
Xeon Phi 7120P
16 GB · Q3_K_M · 9.7 tok/s
Ταχύτερη κάρτα
B200
125 tok/s · 180 GB
Ποιες GPU μπορούν να τρέξουν Wan 2.2 14B S2V?
Ορίστε τις εισόδους, διαβάστε την απάντηση
Μια μεγαλύτερη συζήτηση χρειάζεται περισσότερη μνήμη, γεγονός που μπορεί να απομακρύνει αυτό το μοντέλο από μικρότερες κάρτες..
Κρύβει κάρτες που θα χωρούσαν μόνο το μοντέλο συμπιέζοντας το κάτω από αυτό το σημείο.
241 οι κάρτες ταιριάζουν
Υπολογισμός| Χρειάζεται | Ποσοτικοποίηση | Καλά | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
125
tok/s
75–201 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
125
tok/s
75–201 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
100
tok/s
60–160 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
100
tok/s
60–160 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
80.1
tok/s
48–128 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
76.7
tok/s
46–123 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
76.7
tok/s
46–123 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
73.4
tok/s
44–117 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
65.2
tok/s
39–104 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
65.2
tok/s
39–104 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
65.2
tok/s
39–104 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
61.8
tok/s
37–99 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
52.7
tok/s
32–84 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
52.7
tok/s
32–84 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
52.7
tok/s
32–84 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
52.7
tok/s
32–84 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
52.7
tok/s
32–84 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
47.8
tok/s
29–77 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA | 16 GB | 1,130 GB/s | Nov 2019 | 13.9 GB | Q3_K_M | Στενά |
|
42.6
tok/s
26–68 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
DRIVE A100 PROD NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 23.3 GB | Q6_K | Άνετο |
|
42.6
tok/s
26–68 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
GRID A100A NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 23.3 GB | Q6_K | Άνετο |
|
40.8
tok/s
24–65 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
GeForce RTX 5090 NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 23.3 GB | Q6_K | Άνετο |
|
40.8
tok/s
24–65 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
GeForce RTX 5090 D NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 23.3 GB | Q6_K | Άνετο |
|
40.6
tok/s
24–65 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
GeForce RTX 5080 NVIDIA | 16 GB | 960 GB/s | Jan 2025 | 13.9 GB | Q3_K_M | Στενά |
|
40.1
tok/s
24–64 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
40.1
tok/s
24–64 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 29.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
Οι ταχύτητες είναι εκτιμήσεις για ένα μόνο αίτημα — μία συνομιλία τη φορά — υπολογισμένες από την μνήμη, το μέγεθος του μοντέλου και την ποσοτικοποίηση. Η πραγματική διακύμανση έξοδου ποικίλλει με τον χρόνο εκτέλεσης συμπερασμάτων και την έκδοσή του. Οι αριθμοί που δημοσιεύονται από τους προμηθευτές υλικού μετρούν πολλές ταυτόχρονες αιτήσεις και είναι πολύ υψηλότεροι..
Σε καταγραφή
Πλήρης προδιαγραφή
Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..
Προέλευση
Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.
- Οργάνωση
- Alibaba
- Τύπος οργανισμού
- Industry
- Χώρα
- China
- Δημοσιευμένο
- 26 August 2025
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Video, Speech
- Εργασία
- Speech recognition (ASR), Video generation
- Βασικό μοντέλο
- Wan 2.2 14B T2V
Μέγεθος
Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.
- παράμετροι
- 27B
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- tokens
Each expert model has about 14B parameters, resulting in a total of 27B parameters but only 14B active parameters per step
Διαθεσιμότητα
Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στο δικό σας υλικό, το οποίο αποφασίζει αν οποιαδήποτε από τις αριθμούς της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύει.
- Βάρη
- Open — downloadable
- Πρόσβαση μοντέλου
- Open weights (unrestricted)
- Κωδικός εκπαίδευσης
- Unreleased
- Αγκαλιάζοντας το Πρόσωπο
- Wan-AI
Apache 2.0 https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-S2V-14B Inference code: https://github.com/Wan-Video/Wan2.2
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Confident
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- WAN-S2V: AUDIO-DRIVEN CINEMATIC VIDEO GENERATION
- Τελευταία ενημέρωση
- 28 November 2025
Οι ακραίοι
Οι δέκα ταχύτερες GPUs που τρέχουν Wan 2.2 14B S2V
Καταταγμένο κατά εκτιμώμενα tokens ανά δευτερόλεπτο, η νέα κάρτα πρώτα όπου οι ταχύτητες ισοφαρίζουν. Επειδή η γενιά εξαρτάται από την μνήμη μπάδνγουθ, αυτή η ταξινόμηση ακολουθεί την μπάδνγουθ παρά οποιοδήποτε benchmark παιχνιδιού..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 125 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 125 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 100 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 100 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 80.1 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 76.7 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 76.7 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 73.4 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 65.2 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 65.2 tok/s
Οι μικρότερες GPUs που ακόμη λειτουργούν Wan 2.2 14B S2V
Η φθηνότερη διαδρομή, κατά χωρητικότητα μνήμης. Μια σφιχτή εφαρμογή τρέχει το μοντέλο αλλά δεν αφήνει τίποτα επιπλέον για μια μεγαλύτερη συνομιλία..
- 01 Ryzen AI Z2 Extreme GPU 16 GB · Χρειάζεται 13.9 GB · Q3_K_M · Στενά 8.5 tok/s
- 02 Radeon RX 7700 16 GB · Χρειάζεται 13.9 GB · Q3_K_M · Στενά 20.5 tok/s
- 03 Arc Pro B50 16 GB · Χρειάζεται 13.9 GB · Q3_K_M · Στενά 6.2 tok/s
- 04 RTX PRO 2000 Blackwell 16 GB · Χρειάζεται 13.9 GB · Q3_K_M · Στενά 12.2 tok/s
- 05 Ryzen Z2 Extreme GPU 16 GB · Χρειάζεται 13.9 GB · Q3_K_M · Στενά 4.2 tok/s
- 06 Radeon RX 9060 XT 16 GB 16 GB · Χρειάζεται 13.9 GB · Q3_K_M · Στενά 10.6 tok/s
- 07 GeForce RTX 5060 Ti 16 GB 16 GB · Χρειάζεται 13.9 GB · Q3_K_M · Στενά 19.0 tok/s
- 08 GeForce RTX 5080 Mobile 16 GB · Χρειάζεται 13.9 GB · Q3_K_M · Στενά 37.9 tok/s
- 09 Radeon RX 9070 16 GB · Χρειάζεται 13.9 GB · Q3_K_M · Στενά 21.3 tok/s
- 10 Radeon RX 9070 XT 16 GB · Χρειάζεται 13.9 GB · Q3_K_M · Στενά 21.3 tok/s
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Απαιτήσεις υλικού στην πράξη
Ελάχιστη κάρτα
Xeon Phi 7120P
Μνήμη που απαιτείται
13.9 GB
Ταχύτερος
125 tok/s
Wan 2.2 14B S2V φτάνει σε αριθμό παραμέτρων του 27B. Αυτό προσγειώνεται στο εύρος που μπορεί να χειριστεί μια σοβαρή επιτραπέζια κάρτα μόλις τα βάρη συμπιεστούν. Ο αριθμός των καρτών που παρακολουθούμε που μπορούν να το εκτελέσουν: 241.
Το σημείο εισόδου είναι Xeon Phi 7120P, με χωρητικότητα μνήμης 16 GB, τρέχοντας το σε μια συμπίεση του Q3_K_M και παράγοντας περίπου 9.7 tokens ανά δευτερόλεπτο
Κορυφαία κατηγορία είναι B200, γεννά προσεγγιστικά 125 tokens ανά δευτερόλεπτο με βάση τη μνήμη bandwidth ενός 8,000 GB/s.
Υπόβαθρο
Wan 2.2 14B S2V δημοσιεύθηκε από Alibaba, στην χώρα καταγεγραμμένη ως China, κατά τη διάρκεια August 2025. Προέρχεται από έναν οργανισμό που κατατάσσεται ως industry.
Λειτουργεί στον τομέα της Video, Speech, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του speech recognition (ASR), Video generation.
Το σημείο εκκίνησής του ήταν ένα υπάρχον μοντέλο βάσης, Wan 2.2 14B T2V. Αυτή είναι η συνηθισμένη διαδικασία παραγωγής ενός εξειδικευμένου μοντέλου.
Επειδή τα βάρη του απελευθερώθηκαν, τίποτα σχετικά με την εκτέλεσή του δεν εξαρτάται από το να παραμείνει διαθέσιμος ένας προμηθευτής - είναι δικό σας μόλις το κατεβάσετε. Στο Hugging Face δημοσιεύεται υπό την οργάνωση Wan-AI.
Διαβάζοντας τα νούμερα απόδοσης
Η διάμεση τιμή είναι γύρω από 19.0 τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Παραγωγή κειμένου ταχύτερα από το μεγαλύτερο μέρος των ανθρώπων το διαβάζουν. 196 τους
Επειδή είναι πυκνό, διαβάζει όλα τα στοιχεία του ανά τοκέν, γι' αυτό και η ταξινόμηση κατά ταχύτητα παρακάτω ακολουθεί τόσο στενά την ταξινόμηση κατά μνήμης πλάτους.
Η μνήμη εδώ εκτιμάται από το μέγεθος παρά υπολογίζεται από την αρχιτεκτονική, η οποία δεν έχει καταγραφεί για αυτό το μοντέλο — οι αριθμοί είναι ενδεικτικοί παρά ακριβείς.
Βήμα προς βήμα
Πώς να επιλέξετε μια GPU για Wan 2.2 14B S2V
Ο πίνακας παραπάνω έχει ήδη αξιολογήσει κάθε κάρτα για την οποία έχουμε προδιαγραφές σε σχέση με αυτό το μοντέλο. Η εύρεση της απάντησής σας απαιτεί έξι βήματα.
-
01
Έλεγξε τι χρειάζεται πριν από οτιδήποτε άλλο
Αρχίστε από αυτό που πραγματικά χρειάζεται, το οποίο είναι η απαίτηση του Wan 2.2 14B S2V, χρειάζεστε γύρω 13.9 GB σε συμπίεση ενός Q3_K_M. Καμία ποσότητα επεξεργαστικής ισχύος δεν μπορεί να αντισταθμίσει μια κάρτα που δεν μπορεί να την κρατήσει.
-
02
Αποφασίστε πόσο πολύ διαρκούν οι συνομιλίες σας
Η συζήτηση καταναλώνει μνήμη επίσης, και μεγαλώνει καθώς προχωρά. Ρυθμίστε τον διακόπτη στο μήκος που αναμένετε, γιατί σε μεγάλο context μια κάρτα που χειρίζεται εύκολα σύντομες ερωτήσεις μπορεί να απορριφθεί από Wan 2.2 14B S2V.
-
03
Ορίστε ένα ποιοτικό κατώφλι
Η Συμπίεση είναι αυτό που καθιστά ένα μοντέλο συμβατό με μικρότερες κάρτες, με κάποιο κόστος στην ακρίβεια., φτάνοντας σε μια συμπίεση του Q3_K_M στην μικρότερη κάρτα που χωρά. Η ρύθμιση μιας ελάχιστης ποιότητας απορρίπτει τις κάρτες που το διαχειρίζονται μόνο σφίγγοντας περισσότερο από αυτό που θα θέλατε, και διατηρεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.
-
04
Ταξινόμηση κατά ταχύτητα
Ταξινόμηση κατά ταχύτητα για να δείτε πώς οι ΚΑΡΤΕΣ κατατάσσονται για Wan 2.2 14B S2V. Δεν θα ταιριάξει σε μια παραγγελία παιχνιδιών, επειδή η γενιά περιορίζεται από το memory bandwidth. Η κάρτα που είναι στην κορυφή της λίστας είναι B200, σε 125 τοκ/σ.
-
05
Διαβάστε την τελευταίο στήλη εφαρμογής
Μια σφιχτή εφαρμογή τρέχει, αλλά δεν αφήνει τίποτα ελεύθερο για μια μεγαλύτερη συζήτηση, στην περίπτωση του Wan 2.2 14B S2V. Άνετο σημαίνει ότι μπορείτε να επεκτείνετε το context αργότερα. Αυτή η διαφορά έχει μεγαλύτερη σημασία από μερικά tokens ανά δευτερόλεπτο, οπότε αγοράστε για άνετο αν το περιμένετε.
-
06
Δες τι άλλο τρέχει αυτή η κάρτα
Ακολουθώντας μια κάρτα μέχρι τη δική της σελίδα δείχνει κάθε άλλο μοντέλο που μπορεί να κρατήσει, το οποίο είναι το ερώτημα που προκύπτει μόλις αποφασίσετε για Wan 2.2 14B S2V.
Απαντήσεις
Wan 2.2 14B S2V — κοινές ερωτήσεις
Wan 2.2 14B S2V— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;
Η μικρότερη κάρτα στον κατάλογό μας που το κρατάει είναι Xeon Phi 7120P, με χωρητικότητα μνήμης 16 GB. Τρέχει το μοντέλο σε συμπίεση της Q3_K_M χρησιμοποιώντας περίπου 13.9 GB, και παράγει περίπου 9.7 δεκάρια ανά δευτερόλεπτο. Ο αριθμός των καρτών που είναι ικανές να το εκτελέσουν συνολικά: 241.
Wan 2.2 14B S2V— πώς γρήγορα είναι σε μια GPU;
Εξαρτάται από την ΚΑΡΤΑ. Ο πιο γρήγορος υπολογισμός που κάνουμε είναι B200, γύρω από 125 tokens ανά δευτερόλεπτο; ο πιο αργός που εξακολουθεί να τρέχει διαχειρίζεται σημαντικά λιγότερα. Η ταχύτητα ανάγνωσης είναι γύρω από δέκα tokens ανά δευτερόλεπτο, και ο αριθμός των καρτών που καθαρίζουν αυτό: 196.
Wan 2.2 14B S2V— πόσο VRAM χρειάζεται;
Χρειάζεται περίπου 13.9 GB σε συμπίεση Q3_K_M, ποια είναι η μικρότερη κάρτα που το τρέχει. Λιγότερη συμπίεση χρειάζεται περισσότερα: οι αριθμοί στη στήλη μνήμης παραπάνω υπολογίζονται ξανά για κάθε κάρτα, επειδή κάθε μία κρατά την λιγότερο συμπιεσμένη έκδοση που μπορεί.
Wan 2.2 14B S2V— μπορώ να το τρέξω σε μια GPU holding 16 GB?
Ναι. Η GPU Tesla V100 SXM2 16 GB, κρατώντας 16 ΓΒ, το τρέχει με συμπίεση από Q3_K_M, χρησιμοποιώντας περίπου 13.9 GB και παράγοντας περίπου 47.8 οι τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι σφιχτή.
Wan 2.2 14B S2V— μπορώ να το τρέξω σε μια GPU holding 24 GB?
Ναι. Η GPU GeForce RTX 5090 D V2, κρατώντας 24 ΓΒ, το τρέχει με συμπίεση από Q5_K_M, χρησιμοποιώντας περίπου 20.2 GB και παράγοντας περίπου 37.5 οι τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι σφιχτή.
Wan 2.2 14B S2V— είναι ανοιχτού κώδικα;
Οι βάσεις του είναι δημοσιευμένες, οπότε μπορεί να κατέβει και να τρέξει σε δικό σας υλικό. Σημειώστε ότι τα open weights δεν είναι το ίδιο με το open source με την πλήρη έννοια — δεν λέει τίποτα για τα δεδομένα εκπαίδευσης, τον κώδικα εκπαίδευσης ή τους εμπορικούς όρους που συσχετίζονται.
Wan 2.2 14B S2V— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 27B. Each expert model has about 14B parameters, resulting in a total of 27B parameters but only 14B active parameters per step. Αυτή η φιγούρα είναι το σύνολο, και είναι αυτό που αποφασίζει πόση μνήμη χρειάζεται το μοντέλο - περίπου μισό γιγαμπάιτ ανά δισεκατομμύριο με τη συμπίεση που χρησιμοποιεί το πιο πολλοί άνθρωποι.
Wan 2.2 14B S2V— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από Alibaba, βασισμένο σε China, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.
Wan 2.2 14B S2V— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε August 2025.
Wan 2.2 14B S2V— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Video, Speech, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του speech recognition (ASR), Video generation. Τα Μοντέλα συχνά φέρουν περισσότερα από ένα από το καθένα, και οι ετικέτες περιγράφουν τον σκοπό παρά τους περιορισμούς ικανότητας.
Wan 2.2 14B S2V— πού μπορώ να το κατεβάσω;
Τα βάρη του είναι δημοσιευμένα στο Hugging Face, υπό την οργάνωση Wan-AI. Δεν φιλοξενούμε αρχεία μοντέλων — αυτός ο ιστότοπος υπολογίζει ποιο υλικό απαιτείται για να τα εκτελέσετε.
Wan 2.2 14B S2V— μπορώ να το τρέξω αν δεν χωράει στην GPU μου;
Μπορεί να χωριστεί μεταξύ της κάρτας και της μνήμης του συστήματος, αλλά παράγει επώδυνα αργά με αυτόν τον τρόπο. Η πλησιέστερη αποτυχία που υπολογίζουμε υπολείπεται κατά 6.2 GB Κάθε αριθμός εδώ υποθέτει ότι ολόκληρο το μοντέλο είναι εγκατεστημένο στην κάρτα.
Wan 2.2 14B S2V— θα τρέξουν δύο GPU πιο γρήγορα;
Μια δεύτερη ΚΑΡΤΑ περίπου διπλασιάζει τη διαθέσιμη ΜΝΗΜΗ αλλά όχι το ρυθμό παραγωγής. Ο αριθμός που είναι ήδη ικανός να το τρέξει μόνος του: 241. Έτσι, μια δεύτερη κάρτα σπάνια είναι η απάντηση εδώ.
Wan 2.2 14B S2V— γιατί διαφέρει η ποσοτικοποίηση μεταξύ των καρτών;
Μια μεγαλύτερη ΚΑΡΤΑ συγκρατεί μια πιο ακριβή αντίγραφο. Ο αριθμός των επιπέδων συμπίεσης που χρησιμοποιούνται στις ΚΑΡΤΕΣ που την εκτελούν: 5. Οι μεγαλύτερες κάρτες παίρνουν την πιο ακριβή έκδοση, και η ποιότητα του δαπέδου πάνω από τις βελονίτσες συγκρατεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.
Wan 2.2 14B S2V— πόσο ακριβείς είναι αυτές οι εκτιμήσεις ταχύτητας;
Κάθε νούμερο προκύπτει από το εύρος ζώνης μνήμης και το μέγεθος του μοντέλου, χωρίς να έχουν αξιολογηθεί, γι' αυτό και κάθε ένα δημοσιεύεται ως εύρος αντί για έναν μόνο αριθμό. Ένα παράδειγμα: 75–201 tok/s στον B200. Το ίδιο μοντέλο και κάρτα διαφέρουν κατά τριάντα έως πενήντα τοις εκατό ανάλογα με το λογισμικό συμπερασμού και την έκδοσή του.
Η άλλη κατεύθυνση
Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;
Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.