Wan 2.2 14B T2V Υπολογιστής TPS

Ανοιχτά βάρη Alibaba 14B παράμετροι July 2025

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

306 κάρτες που μπορούν να το τρέξουν

818 κάρτες που κρατάμε προδιαγραφές για

Η μικρότερη κάρτα που χωράει

P102-101

10 GB · IQ4_XS · 20.2 tok/s

Ταχύτερη κάρτα

B200

242 tok/s · 180 GB

Ποιες GPU μπορούν να τρέξουν Wan 2.2 14B T2V?

Ορίστε τις εισόδους, διαβάστε την απάντηση

Μήκος συμφραζομένων μουσικά κομμάτια

Μια μεγαλύτερη συζήτηση χρειάζεται περισσότερη μνήμη, γεγονός που μπορεί να απομακρύνει αυτό το μοντέλο από μικρότερες κάρτες..

Ελάχιστη ποιότητα

Κρύβει κάρτες που θα χωρούσαν μόνο το μοντέλο συμπιέζοντας το κάτω από αυτό το σημείο.

Αναζήτηση καρτών

Μνήμη κάρτας

Επίσης δείξτε κάρτες που δεν μπορούν να το τρέξουν

306 οι κάρτες ταιριάζουν

Υπολογισμός

					Χρειάζεται	Ποσοτικοποίηση	Καλά
242 tok/s 145–387 · χαμηλή εμπιστοσύνη	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	15.7 GB	Q8_0	Άνετο
242 tok/s 145–387 · χαμηλή εμπιστοσύνη	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	15.7 GB	Q8_0	Άνετο
193 tok/s 116–309 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	15.7 GB	Q8_0	Άνετο
193 tok/s 116–309 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	15.7 GB	Q8_0	Άνετο
155 tok/s 93–247 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	15.7 GB	Q8_0	Άνετο
148 tok/s 89–237 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	15.7 GB	Q8_0	Άνετο
148 tok/s 89–237 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	15.7 GB	Q8_0	Άνετο
142 tok/s 85–227 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	15.7 GB	Q8_0	Άνετο
126 tok/s 75–201 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	15.7 GB	Q8_0	Άνετο
126 tok/s 75–201 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	15.7 GB	Q8_0	Άνετο
126 tok/s 75–201 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	15.7 GB	Q8_0	Άνετο
119 tok/s 72–191 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	15.7 GB	Q8_0	Άνετο
116 tok/s 70–185 · χαμηλή εμπιστοσύνη	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.4 GB	IQ4_XS	Στενά
102 tok/s 61–163 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.7 GB	Q8_0	Άνετο
102 tok/s 61–163 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	15.7 GB	Q8_0	Άνετο
102 tok/s 61–163 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.7 GB	Q8_0	Άνετο
102 tok/s 61–163 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.7 GB	Q8_0	Άνετο
102 tok/s 61–163 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.7 GB	Q8_0	Άνετο
77.4 tok/s 46–124 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	15.7 GB	Q8_0	Άνετο
77.4 tok/s 46–124 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	15.7 GB	Q8_0	Άνετο
64.5 tok/s 39–103 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	15.7 GB	Q8_0	Άνετο
63.1 tok/s 38–101 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	15.7 GB	Q8_0	Άνετο
61.7 tok/s 37–99 · χαμηλή εμπιστοσύνη	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	15.7 GB	Q8_0	Άνετο
61.7 tok/s 37–99 · χαμηλή εμπιστοσύνη	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	15.7 GB	Q8_0	Άνετο
61.7 tok/s 37–99 · χαμηλή εμπιστοσύνη	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	15.7 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: 28 July 2025

Τι κάνει

Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.

τομέας: Video
Εργασία: Video generation, Text-to-video

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: 14B
Δεδομένα εκπαίδευσης: 5,000,000,000,000 tokens

Εκπαίδευση υπολογιστών

Η αριθμητική που πραγματοποιήθηκε για την εκπαίδευση του μοντέλου, μετρημένη σε πράξεις κινητής υποδιαστολής. Είναι ένα μέτρο του κόστους της προπόνησης, όχι της ταχύτητας με την οποία το ολοκληρωμένο μοντέλο σας απαντά.

Εκπαίδευση υπολογιστών: 4.2 × 10²³ FLOP
Πώς ιδρύθηκε: Operation counting

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

Πώς ταξινομείται

Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.

Εγγραφή εμπιστοσύνης: Likely

Πηγές

Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.

Αναφορά: We are excited to introduce Wan2.2, a major upgrade to our foundational video models.
Τελευταία ενημέρωση: 28 November 2025

Οι ακραίοι

Οι δέκα ταχύτερες GPUs που τρέχουν Wan 2.2 14B T2V

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..

Οι μικρότερες GPUs που ακόμη λειτουργούν Wan 2.2 14B T2V

Η φθηνότερη διαδρομή, κατά χωρητικότητα μνήμης. Μια σφιχτή εφαρμογή τρέχει το μοντέλο αλλά δεν αφήνει τίποτα επιπλέον για μια μεγαλύτερη συνομιλία..

Τι σημαίνουν οι αριθμοί

Τι χρειάζεται για να τρέξει αυτό το μοντέλο

Ελάχιστη κάρτα

P102-101

Μνήμη που απαιτείται

8.4 GB

Ταχύτερος

242 tok/s

Wan 2.2 14B T2V φτάνει σε αριθμό παραμέτρων του 14B. Αυτό είναι αρκετά μικρό ώστε το υλικό σπάνια να είναι το εμπόδιο, συμπεριλαμβανομένων καρτών αρκετών ετών. Ο αριθμός των καρτών που παρακολουθούμε που μπορούν να το τρέξουν: 306.

Η μικρότερη κάρτα που το κρατάει είναι P102-101, με χωρητικότητα μνήμης 10 GB, τρέχοντας το σε μια συμπίεση του IQ4_XS και παράγοντας περίπου 20.2 tokens ανά δευτερόλεπτο

Κορυφαία κατηγορία είναι B200, γεννά προσεγγιστικά 242 tokens ανά δευτερόλεπτο με βάση τη μνήμη bandwidth ενός 8,000 GB/s.

Υπόβαθρο

Wan 2.2 14B T2V δημοσιεύθηκε από Alibaba, στην χώρα καταγεγραμμένη ως China, κατά τη διάρκεια July 2025. Η κατηγορία στην οποία υπάγεται ο εκδότης είναι industry.

Λειτουργεί στον τομέα της Video, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του video generation, Text-to-video.

Τα ανοιχτά βάρη είναι αυτά που τοποθετούν αυτή τη σελίδα στον υπολογιστή αντί να είναι μόνο στον κατάλογο: είναι ένα μοντέλο που μπορείς να κρατήσεις πραγματικά. Στο Hugging Face δημοσιεύεται υπό την οργάνωση Wan-AI.

Διαβάζοντας τα νούμερα απόδοσης

Η διάμεση τιμή είναι γύρω από 20.4 δεκάδες ανά δευτερόλεπτο 268 τους

Είναι ένα πυκνό μοντέλο, οπότε κάθε παράμετρος διαβάζεται για κάθε τοκέτο που παράγεται. Αυτό καθιστά την ταχύτητα να παρακολουθεί σχεδόν ακριβώς τη μνήμη μπάκανθ — μια κάρτα με διπλάσια μπάκανθ παράγει περίπου διπλάσια γρήγορα.

Η εσωτερική του αρχιτεκτονική δεν είναι καταχωρημένη, οπότε η μνήμη προσεγγίζεται από τον αριθμό παραμέτρων και σημειώνεται αναλόγως. Αναμένετε η πραγματική τιμή να διαφέρει, περισσότερο σε μεγάλο πλαίσιο.

Εκπαίδευση και προελεύσεις

Η παραγωγή του απαιτούσε αριθμητική που ανήλθε περίπου 4.2 × 10²³ FLOP. Αυτή η τιμή μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν έχει σχέση με το πόσο γρήγορα απαντά.

Το σύνολο εκπαίδευσης εκτελέστηκε σε περίπου 5,000,000,000,000 κωδικοί κειμένου

Βήμα προς βήμα

Πώς να επιλέξετε μια GPU για Wan 2.2 14B T2V

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

Διάβασε πρώτα την εικόνα μνήμης

Ο πίνακας παραθέτει κάθε κάρτα που μπορεί να κρατήσει Wan 2.2 14B T2V, χρειάζεστε γύρω 8.4 GB σε συμπίεση ενός IQ4_XS. Η Χωρητικότητα είναι η πύλη — μια κάρτα είτε την κρατά είτε δεν την κρατά.
02

Ταιριάξτε το πλαίσιο με την πραγματική σας χρήση

Οι μεγαλύτερες συνομιλίες κοστίζουν μνήμη επιπλέον από εκείνη που χρειάζονται τα βάρη. Μετακινήστε τον διακόπτη στο πραγματικό σας μήκος εργασίας πριν εμπιστευτείτε οποιαδήποτε γραμμή για Wan 2.2 14B T2V.
03

Επίλεξε πόσο μακριά θα το συμπιέσεις

Η Συμπίεση είναι αυτό που καθιστά ένα μοντέλο συμβατό με μικρότερες κάρτες, με κάποιο κόστος στην ακρίβεια., φτάνοντας σε μια συμπίεση του IQ4_XS 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

Κατάταξη με βάση την απόδοση αντί για το φύλλο προδιαγραφών

Η ταχύτητα παραγγελίας είναι στην ουσία μια παραγγελία με βάση το εύρος ζώνης μνήμης, για Wan 2.2 14B T2V. 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 242 τοκ/σ.
05

Ελέγξτε την απόφαση κατάλληλης εφαρμογής πριν από την αγορά

Μια σφιχτή εφαρμογή τρέχει, αλλά δεν αφήνει τίποτα ελεύθερο για μια μεγαλύτερη συζήτηση, στην περίπτωση του Wan 2.2 14B T2V. 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

Κάθε σελίδα κάρτας επαναλαμβάνει αυτή τη διαδικασία για κάθε μοντέλο που διαθέτουμε, απαντώντας σε το τι άλλο είναι καλό για το υλικό πέρα από Wan 2.2 14B T2V.

Απαντήσεις

Wan 2.2 14B T2V — κοινές ερωτήσεις

Wan 2.2 14B T2V— 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: 145–387 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.

Wan 2.2 14B T2V— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;

Η μικρότερη κάρτα στον κατάλογό μας που το κρατάει είναι P102-101, με χωρητικότητα μνήμης 10 GB. Τρέχει το μοντέλο σε συμπίεση της IQ4_XS χρησιμοποιώντας περίπου 8.4 GB, και παράγει περίπου 20.2 δεκάρια ανά δευτερόλεπτο. Ο αριθμός των καρτών που είναι ικανές να το εκτελέσουν συνολικά: 306.

Wan 2.2 14B T2V— πώς γρήγορα είναι σε μια GPU;

Εξαρτάται από την ΚΑΡΤΑ. Ο πιο γρήγορος υπολογισμός που κάνουμε είναι B200, γύρω από 242 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: 268.

Wan 2.2 14B T2V— πόσο VRAM χρειάζεται;

Χρειάζεται περίπου 8.4 GB σε συμπίεση IQ4_XS, 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 T2V— μπορώ να το τρέξω σε μια GPU holding 12 GB?

Ναι. Η GPU GeForce RTX 3080 Ti, κρατώντας 12 ΓΒ, το τρέχει με συμπίεση από Q5_K_M, χρησιμοποιώντας περίπου 10.8 GB και παράγοντας περίπου 49.3 οι τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι σφιχτή.

Wan 2.2 14B T2V— 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 Q6_K, χρησιμοποιώντας περίπου 12.4 GB και παράγοντας περίπου 49.7 οι τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι σφιχτή.

Wan 2.2 14B T2V— 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 Q8_0, χρησιμοποιώντας περίπου 15.7 GB και παράγοντας περίπου 40.5 εγγραφές ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι άνετη.

Wan 2.2 14B T2V— 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 T2V— πόσες παραμέτρους έχει;

Έχει αριθμό παραμέτρων 14B. 14B. 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 T2V— ποιος το δημιούργησε;

Δημοσιεύθηκε από Alibaba, βασισμένο σε China, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.

Wan 2.2 14B T2V— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύθηκε σε July 2025.

Wan 2.2 14B T2V— για τί χρησιμοποιείται;

Λειτουργεί στον τομέα της Video, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του video generation, Text-to-video. Αυτές είναι οι περιοχές γύρω από τις οποίες σχεδιάστηκε; Περιγράφουν την πρόθεση παρά ένα αυστηρό όριο.

Wan 2.2 14B T2V— 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 T2V— πόσο υπολογιστική ισχύς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευσή του;

Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 4.2 × 10²³ FLOP. Αυτό μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν λέει τίποτα για το πόσο γρήγορα απαντά μόλις εκπαιδευτεί — η ταχύτητα συμπερασμάτων προέρχεται από τον δίαυλο μνήμης, όχι από τον προϋπολογισμό εκπαίδευσης.

Wan 2.2 14B T2V— 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 2.0 GB Κάθε αριθμός εδώ υποθέτει ότι ολόκληρο το μοντέλο είναι εγκατεστημένο στην κάρτα.

Wan 2.2 14B T2V— θα τρέξουν δύο GPU πιο γρήγορα;

Δύο κάρτες αγοράζουν μνήμη rather than ταχύτητα, η οποία έχει σημασία μόνο αν μία κάρτα δεν μπορεί να το κρατήσει. Ο αριθμός που μπορεί: 306. Έτσι, μια δεύτερη κάρτα σπάνια είναι η απάντηση εδώ.

Wan 2.2 14B T2V— 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.

Πηγή

Αρχική δημοσίευση

Η καταγραφή ενημερώθηκε τελευταία φορά 28 November 2025

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.

Όλα τα μοντέλα AI