Cosmos-Predict1-14b-Video2World Υπολογιστής TPS

Ανοιχτά βάρη NVIDIA 14B παράμετροι January 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 Cosmos-Predict1-14b-Video2World?

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: NVIDIA
Τύπος οργανισμού: Industry
Χώρα: United States of America
Δημοσιευμένο: 7 January 2025
Συγγραφείς: NVIDIA: Niket Agarwal, Arslan Ali, Maciej Bala, Yogesh Balaji, Erik Barker, Tiffany Cai, Prithvijit Chattopadhyay, Yongxin Chen, Yin Cui, Yifan Ding, Daniel Dworakowski, Jiaojiao Fan, Michele Fenzi, Francesco Ferroni, Sanja Fidler, Dieter Fox, Songwei Ge, Yunhao Ge, Jinwei Gu, Siddharth Gururani, Ethan He, Jiahui Huang, Jacob Huffman, Pooya Jannaty, Jingyi Jin, Seung Wook Kim, Gergely Klár, Grace …

Τι κάνει

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

τομέας: Video, Vision, Robotics
Εργασία: Robotic manipulation, System control, Video generation

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: 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: 2.8 × 10²⁴ FLOP
Πώς ιδρύθηκε: Hardware

Η εκπαίδευση run

Τι απαιτήθηκε φυσικά για την εκπαίδευση: ποιες κάρτες, πόσες, για πόσο καιρό, και τι αυτό απαιτούσε από το ρεύμα.

Υλικό εκπαίδευσης: NVIDIA H100 SXM5 80GB
χρησιμοποιούμενα τσιπ: 10,000
Κατανάλωση ενέργειας: 13.8 MW

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 (restricted use)
Κωδικός εκπαίδευσης: Unreleased
Αγκαλιάζοντας το Πρόσωπο: nvidia

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: Cosmos World Foundation Model Platform for Physical AI
Τελευταία ενημέρωση: 28 November 2025

Οι ακραίοι

Οι δέκα ταχύτερες GPUs που τρέχουν Cosmos-Predict1-14b-Video2World

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 Cosmos-Predict1-14b-Video2World

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

Cosmos-Predict1-14b-Video2World 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

Η ταχύτερη έκβαση προέρχεται από B200, γεννά προσεγγιστικά 242 tokens ανά δευτερόλεπτο με βάση τη μνήμη bandwidth ενός 8,000 GB/s.

Τι είναι αυτό το μοντέλο

Cosmos-Predict1-14b-Video2World δημοσιεύθηκε από NVIDIA, στην χώρα καταγεγραμμένη ως United States of America, κατά τη διάρκεια January 2025. Προέρχεται από έναν οργανισμό που κατατάσσεται ως industry.

Λειτουργεί στον τομέα της Video, Vision, Robotics, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του robotic manipulation, System control, Video generation.

Οι δημοσιευμένοι σταθμισμένοι παράμετροι σημαίνουν ότι το μοντέλο εκτελείται στον υπολογιστή σας αντί για κάποιου άλλου, το οποίο είναι αυτό που καθιστά την ερώτηση για το υλικό παρακάτω απαντήσιμη σε κάθε περίπτωση. Στο Hugging Face δημοσιεύεται υπό την οργάνωση nvidia.

Τι αποφασίζει την ταχύτητα

Η μισή από τις κάρτες που το κρατούν διαχειρίζονται περισσότερα από 20.4 δεδομένα 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.

Χωρίς τη διάταξη προσοχής σε αρχείο, η στήλη μνήμης είναι μια προσέγγιση. Είναι αρκετά κοντά για να επιλέξετε υλικό, και λιγότερο αξιόπιστη σε μεγάλο context.

Εκπαίδευση και προελεύσεις

Η εκπαιδευτική εκτέλεση καταναλώνει περίπου 2.8 × 10²⁴ FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA H100 SXM5 80GB. Αυτή η τιμή μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν έχει σχέση με το πόσο γρήγορα απαντά.

Βήμα προς βήμα

Πώς να επιλέξετε μια GPU για Cosmos-Predict1-14b-Video2World

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 Cosmos-Predict1-14b-Video2World, χρειάζεστε γύρω 8.4 GB σε συμπίεση ενός IQ4_XS. Καμία ποσότητα επεξεργαστικής ισχύος δεν μπορεί να αντισταθμίσει μια κάρτα που δεν μπορεί να την κρατήσει.
02

Αποφασίστε πόσο πολύ διαρκούν οι συνομιλίες σας

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 Cosmos-Predict1-14b-Video2World.
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

Ταξινόμηση κατά ταχύτητα

Η ταχύτητα παραγγελίας είναι στην ουσία μια παραγγελία με βάση το εύρος ζώνης μνήμης, για Cosmos-Predict1-14b-Video2World. 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

Διαβάστε την τελευταίο στήλη εφαρμογής

Η στήλη καταλληλότητας χωρίζει τις κάρτες που απλά τα καταφέρνουν από αυτές που έχουν περιθώριο, στην περίπτωση του Cosmos-Predict1-14b-Video2World. 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

Έλεγξε την κάρτα από την άλλη πλευρά

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 Cosmos-Predict1-14b-Video2World.

Απαντήσεις

Cosmos-Predict1-14b-Video2World — κοινές ερωτήσεις

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— θα τρέξουν δύο GPU πιο γρήγορα;

Η ικανότητα προστίθεται σε κάρτες; η απόδοση δεν προστίθεται. Ο αριθμός των καρτών που το κρατούν ήδη μόνες τους: 306. Έτσι, μια δεύτερη κάρτα σπάνια είναι η απάντηση εδώ.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— 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.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— πόσο ακριβείς είναι αυτές οι εκτιμήσεις ταχύτητας;

Αυτές είναι εκτιμήσεις με πραγματικά περιθώρια σφάλματος, και οποιαδήποτε από αυτές θα μπορούσε λογικά να βρεθεί οπουδήποτε εντός της δημοσιευμένης περιοχής της, ανάλογα με το ποιο τρέξιμο χρησιμοποιείτε. Το ταχύτερο αποτέλεσμα εδώ: 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.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— 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.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— 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.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— 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.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— 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.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— 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.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— 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.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— 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.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— 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.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— ποιος το δημιούργησε;

Δημοσιεύθηκε από NVIDIA, βασισμένο σε United States of America, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύθηκε σε January 2025.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— για τί χρησιμοποιείται;

Λειτουργεί στον τομέα της Video, Vision, Robotics, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του robotic manipulation, System control, Video generation. Ένα ΜΟΝΤΕΛ μπορεί να φέρει πολλά από το καθένα, οπότε αυτές είναι οι περιοχές για τις οποίες κατασκευάστηκε παρά περιορισμός σε ό,τι θα προσπαθήσει.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— πού μπορώ να το κατεβάσω;

Τα βάρη του είναι δημοσιευμένα στο Hugging Face, υπό την οργάνωση nvidia. Δεν φιλοξενούμε αρχεία μοντέλων — αυτός ο ιστότοπος υπολογίζει ποιο υλικό απαιτείται για να τα εκτελέσετε.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— πόσο υπολογιστική ισχύς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευσή του;

Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 2.8 × 10²⁴ FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— μπορώ να το τρέξω αν δεν χωράει στην GPU μου;

Μόνο μέσω της εκφόρτωσης, η οποία είναι συνήθως μια ψευδής οικονομία: το μέρος που κρατιέται στη μνήμη του συστήματος τραβάει όλο το πράγμα κάτω. Η πλησιέστερη αποτυχία που υπολογίζουμε υπολείπεται κατά 2.0 GB Κάθε αριθμός εδώ υποθέτει ότι ολόκληρο το μοντέλο είναι εγκατεστημένο στην κάρτα.

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