Kandinsky 5.0 Video Lite calculadora TPS

Abre pesos Sber 2B parámetros September 2025

Cada tarjeta a continuación se evalúa en función de este modelo en la longitud de contexto y calidad mínima que elijas. La velocidad es una estimación para una sola solicitud, calculada a partir del ancho de banda de memoria de la tarjeta y el tamaño del modelo una vez comprimido..

Calculado para este modelo

818 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 18.4 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

1,694 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Kandinsky 5.0 Video Lite?

Establecer las entradas, leer la respuesta

Longitud del contexto tokens

Una conversación más larga necesita más VRAM, lo que puede expulsar este modelo de tarjetas más pequeñas..

Calidad mínima

Oculta tarjetas que solo se ajustarían al modelo comprimiéndolo por debajo de este punto..

Buscar tarjetas

Memoria de la tarjeta

También muestra tarjetas que no pueden ejecutarlo.

818 las tarjetas coinciden

Calculando

					Necesita	Cuantización	Ajustar
1,694 tok/s 1,016–2,711 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	2.8 GB	Q8_0	Cómodo
1,694 tok/s 1,016–2,711 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	2.8 GB	Q8_0	Cómodo
1,353 tok/s 812–2,164 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	2.8 GB	Q8_0	Cómodo
1,353 tok/s 812–2,164 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	2.8 GB	Q8_0	Cómodo
1,082 tok/s 649–1,731 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	2.8 GB	Q8_0	Cómodo
1,036 tok/s 621–1,657 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	2.8 GB	Q8_0	Cómodo
1,036 tok/s 621–1,657 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	2.8 GB	Q8_0	Cómodo
991 tok/s 595–1,586 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	2.8 GB	Q8_0	Cómodo
880 tok/s 528–1,407 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.8 GB	Q8_0	Cómodo
880 tok/s 528–1,407 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.8 GB	Q8_0	Cómodo
880 tok/s 528–1,407 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.8 GB	Q8_0	Cómodo
834 tok/s 501–1,335 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	2.8 GB	Q8_0	Cómodo
712 tok/s 427–1,138 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.8 GB	Q8_0	Cómodo
712 tok/s 427–1,138 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	2.8 GB	Q8_0	Cómodo
712 tok/s 427–1,138 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.8 GB	Q8_0	Cómodo
712 tok/s 427–1,138 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.8 GB	Q8_0	Cómodo
712 tok/s 427–1,138 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.8 GB	Q8_0	Cómodo
542 tok/s 325–867 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	2.8 GB	Q8_0	Cómodo
542 tok/s 325–867 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	2.8 GB	Q8_0	Cómodo
451 tok/s 271–722 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	2.8 GB	Q8_0	Cómodo
442 tok/s 265–707 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	2.8 GB	Q8_0	Cómodo
432 tok/s 259–691 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	2.8 GB	Q8_0	Cómodo
432 tok/s 259–691 · baja confianza	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	2.8 GB	Q8_0	Cómodo
432 tok/s 259–691 · baja confianza	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	2.8 GB	Q8_0	Cómodo
432 tok/s 259–691 · baja confianza	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	2.8 GB	Q8_0	Cómodo

Las velocidades son estimaciones para una sola solicitud — una conversación a la vez — calculadas a partir del ancho de banda de memoria, el tamaño del modelo y la cuantificación. El rendimiento real varía con el tiempo de inferencia y su versión. Las cifras publicadas por los proveedores de hardware miden muchas solicitudes simultáneas y son mucho más altas..

En registro

especificación completa

Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..

Origen

Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.

Organización: Sber
Tipo de Organización: Industry,Government
País: Russia
Publicado: 30 September 2025
Autores: Project Leader: Denis Dimitrov Team Leads: Vladimir Arkhipkin, Vladimir Korviakov, Nikolai Gerasimenko, Denis Parkhomenko Core Contributors: Alexey Letunovskiy, Maria Kovaleva, Ivan Kirillov, Lev Novitskiy, Denis Koposov, Dmitrii Mikhailov, Anna Averchenkova, Andrey Shutkin, Julia Agafonova, Olga Kim, Anastasiia Kargapoltseva, Nikita Kiselev Contributors: Anna Dmitrienko, Anastasia Maltseva, Ki…

Lo que hace

Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.

Dominio: Video
Tarea: Video generation, Text-to-video

Tamaño

Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.

parámetros: 2B
Datos de entrenamiento: tokens

Disponibilidad

Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.

Pesos: Open — downloadable
Acceso al modelo: Open weights (unrestricted)
Código de entrenamiento: Unreleased
Hugging Face: ai-forever

Cómo está clasificado

Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.

Confianza de registro: Confident

Fuentes

De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.

Referencia: Kandinsky 5.0 Video Lite is the best open-source high-quality video generator in the lightweight class.
Última actualización: 28 November 2025

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan Kandinsky 5.0 Video Lite

Clasificado por tokens estimados por segundo, la tarjeta más nueva primero donde las velocidades están empatadas. Debido a que la generación está limitada por el ancho de banda de memoria, este orden sigue el ancho de banda en lugar de cualquier referencia de juego..

Las GPUs más pequeñas que aún funcionan Kandinsky 5.0 Video Lite

La ruta más barata para entrar, por capacidad de memoria. Un ajuste apretado ejecuta el modelo pero no deja nada de sobra para una conversación más larga..

Qué significan los números

Lo que se necesita para ejecutar este modelo

Mínima tarjeta

Tesla C1080

Memoria necesaria

2.8 GB

Más rápido

1,694 tok/s

Kandinsky 5.0 Video Lite llega a un recuento de parámetros de 2B. Eso es lo suficientemente pequeño como para que el hardware rara vez sea el obstáculo, incluso en tarjetas de varios años. El número de tarjetas que rastreamos que pueden ejecutarlo: 818.

La tarjeta más pequeña que lo sostiene es Tesla C1080, con una capacidad de memoria de 4 GB, ejecutándolo a una compresión de Q8_0 y produciendo alrededor 18.4 tokens por segundo

Gama alta es B200, generando aproximadamente 1,694 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Acerca de este modelo

Kandinsky 5.0 Video Lite fue publicado por Sber, en el país registrado como Russia, durante September 2025. Sale de una organización categorizada como industry,Government.

Funciona en el dominio de Video, y se registra como realizando la tarea de video generation, Text-to-video.

Los PESOS están publicados, por lo que se puede descargar y ejecutar en su propio HARDWARE indefinidamente, SIN CONEXIÓN, sin cuenta adjunta. En Hugging Face está publicado bajo la organización ai-forever.

Qué tan rápido corre, y por qué

El resultado mediano es alrededor de 47.6 tokens por segundo. Limpiando los diez tokens por segundo que corresponden aproximadamente a la velocidad de lectura: 789 de ellos.

Siendo denso, lee todo de sí mismo por token, razón por la cual el orden según velocidad a continuación sigue tan de cerca el orden por ancho de banda de memoria.

La memoria aquí se estima a partir del tamaño en lugar de calcularse a partir de la arquitectura, que no se registra para este modelo — los números son indicativos en lugar de exactos.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para Kandinsky 5.0 Video Lite

La tabla de arriba ya ha evaluado cada tarjeta para la que tenemos especificaciones en contra de este modelo. Llegar a tu respuesta toma seis pasos..

01

Comienza desde la columna de memoria

Empieza desde lo que realmente necesita, que es el requerimiento de Kandinsky 5.0 Video Lite, necesitando alrededor 2.8 GB a una compresión de Q8_0. Esa cifra, no el rendimiento principal de una CARD, es lo que decide si se ejecuta.
02

Ajusta el contexto a tu uso actual

Las conversaciones más largas consumen memoria además de lo que los pesos necesitan. Mueve el control deslizante a tu longitud de trabajo real antes de confiar en cualquier fila para Kandinsky 5.0 Video Lite.
03

Elige cuán lejos lo comprimirás.

La columna de cuantización varía por tarjeta, porque una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa., alcanzando una compresión de Q8_0 en la tarjeta más pequeña que cabe. Establecer una calidad mínima elimina las tarjetas que solo la manejan apretando más de lo que desearías, y mantiene la comparación en un nivel.
04

Clasifica por rendimiento en lugar de la hoja de especificaciones.

El ranking por tokens por segundo sigue el ancho de banda de memoria en lugar de los recuentos de núcleos, para Kandinsky 5.0 Video Lite. No se ajustará a un pedido de gaming, porque la generación está limitada por el ancho de banda de memoria. La tarjeta que encabeza la lista es B200, en 1,694 tok/s
05

Lee la columna de ajuste al final

La columna de ajuste separa las TARJETAS que apenas lo gestionan de aquellas con espacio de sobra, en el caso de Kandinsky 5.0 Video Lite. Cómodo significa que puedes aumentar el contexto más adelante. Esa diferencia importa más que unos pocos tokens por segundo, así que compra por cómodo si esperas hacerlo.
06

Revisa la tarjeta del otro lado

Cada página de tarjeta repite este barrido para cada modelo que tenemos, respondiendo a qué más es bueno el hardware más allá de Kandinsky 5.0 Video Lite.

Respuestas

Kandinsky 5.0 Video Lite — preguntas comunes

Kandinsky 5.0 Video Lite— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 16 GB?

Sí. La tarjeta Tesla V100 SXM2 16 GB, sosteniendo 16 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 2.8 GB y generando aproximadamente 239 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Kandinsky 5.0 Video Lite— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 24 GB?

Sí. La tarjeta GeForce RTX 5090 D V2, sosteniendo 24 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 2.8 GB y generando aproximadamente 284 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Kandinsky 5.0 Video Lite— ¿Es de código abierto?

Sus pesos están publicados, por lo que se pueden descargar y ejecutar en su propio hardware. Tenga en cuenta que OPEN WEIGHTS no es lo mismo que OPEN SOURCE en el sentido completo: no dice nada sobre los datos de entrenamiento, el código de entrenamiento o los términos comerciales adjuntos.

Kandinsky 5.0 Video Lite— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 2B. 2B. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.

Kandinsky 5.0 Video Lite— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Sber, basado en Russia, una organización categorizada como industry,Government.

Kandinsky 5.0 Video Lite— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en September 2025.

Kandinsky 5.0 Video Lite— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Video, y se registra como manejando la tarea de video generation, Text-to-video. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.

Kandinsky 5.0 Video Lite— ¿Dónde puedo descargarlo?

Sus pesos están publicados en Hugging Face, bajo la organización ai-forever. No alojamos archivos de modelo — este sitio calcula qué hardware se necesita para ejecutarlos.

Kandinsky 5.0 Video Lite— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?

Solo al descargar, lo cual suele ser una falsa economía: la parte mantenida en la memoria del sistema arrastra todo. Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

Kandinsky 5.0 Video Lite— ¿Correrían dos GPUS más rápido?

Dos tarjetas compran memoria en lugar de velocidad, lo cual solo importa si una tarjeta no puede contenerlo. El número que puede: 818. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

Kandinsky 5.0 Video Lite— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Debido a que la capacidad varía, también varía cuán difícil tiene que ser exprimido. El número de niveles distintos en la tabla de arriba: 1. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

Kandinsky 5.0 Video Lite— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?

Estas son estimaciones con barras de error reales, y cualquiera de ellas podría razonablemente situarse en cualquier parte de su rango publicado dependiendo del runtime que utilices. El resultado más rápido aquí: 1,016–2,711 tok/s en B200. El mismo modelo y tarjeta varían entre el treinta y el cincuenta por ciento dependiendo del software de inferencia y su versión.

Kandinsky 5.0 Video Lite— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es Tesla C1080, con una capacidad de memoria de 4 GB. Funciona el modelo a una compresión de Q8_0 usando alrededor 2.8 GB, y produce aproximadamente 18.4 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 818.

Kandinsky 5.0 Video Lite— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 1,694 tokens por segundo; el más lento que aún lo ejecuta consigue considerablemente menos. La velocidad de lectura es de alrededor de diez tokens por segundo, y el número de cards que logran eso: 789.

Kandinsky 5.0 Video Lite— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 2.8 GB a una compresión de Q8_0, cuál es la tarjeta más pequeña que lo ejecuta. Menos compresión necesita más: las cifras en la columna de memoria anterior se recalculan para cada tarjeta, porque cada una sostiene la versión menos comprimida que puede.

Kandinsky 5.0 Video Lite— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 8 GB?

Sí. La tarjeta CMP 170HX 8 GB, sosteniendo 8 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 2.8 GB y generando aproximadamente 316 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Kandinsky 5.0 Video Lite— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 12 GB?

Sí. La tarjeta GeForce RTX 3080 Ti, sosteniendo 12 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 2.8 GB y generando aproximadamente 193 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

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