CogView calculadora TPS

Abre pesos Tsinghua University,Alibaba DAMO Academy 4B parámetros May 2021

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 · Q5_K_M · 16.5 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

847 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? CogView?

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
847 tok/s 508–1,355 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
847 tok/s 508–1,355 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
676 tok/s 406–1,082 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
676 tok/s 406–1,082 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
541 tok/s 325–866 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
518 tok/s 311–828 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
518 tok/s 311–828 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
496 tok/s 297–793 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
440 tok/s 264–704 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
440 tok/s 264–704 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
440 tok/s 264–704 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
417 tok/s 250–667 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
356 tok/s 213–569 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
356 tok/s 213–569 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
356 tok/s 213–569 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
356 tok/s 213–569 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
356 tok/s 213–569 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
271 tok/s 163–433 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
271 tok/s 163–433 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
226 tok/s 135–361 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
221 tok/s 133–353 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
216 tok/s 130–346 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
216 tok/s 130–346 · baja confianza	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
216 tok/s 130–346 · baja confianza	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
216 tok/s 130–346 · baja confianza	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	5.0 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: Tsinghua University,Alibaba DAMO Academy
Tipo de Organización: Academia,Industry
País: China
Publicado: 26 May 2021
Autores: Ming Ding, Zhuoyi Yang, Wenyi Hong, Wendi Zheng, Chang Zhou, Da Yin, Junyang Lin, Xu Zou, Zhou Shao, Hongxia Yang, Jie Tang

Lo que hace

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

Dominio: Image generation
Tarea: Text-to-image, Image generation
Enfoque: Self-supervised learning
Formato numérico: FP16

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: 4B
Datos de entrenamiento: 964,800,000,000 tokens

Cómputo de entrenamiento

La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.

Cómputo de entrenamiento: 2.7 × 10²² FLOP
Cómo se estableció: Third-party estimation

La ejecución de entrenamiento

Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.

Hardware de entrenamiento: NVIDIA Tesla V100 DGXS 16 GB
Chips utilizados: 512
Consumo de energía: 259.1 kW
Costo de cómputo: $60,072

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: Open source

Cómo está clasificado

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

Modelo de Fundación: Yes
Por qué se rastrea: SOTA improvement
Confianza de registro: Likely
Citas: 979

Fuentes

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

Referencia: CogView: Mastering Text-to-Image Generation via Transformers
Última actualización: 25 May 2026

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan CogView

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 CogView

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

3.6 GB

Más rápido

847 tok/s

CogView llega a un recuento de parámetros de 4B. 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 Q5_K_M y produciendo alrededor 16.5 tokens por segundo

El resultado más rápido proviene de B200, generando aproximadamente 847 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Acerca de este modelo

CogView fue publicado por Tsinghua University,Alibaba DAMO Academy, en el país registrado como China, durante May 2021. La organización editora está clasificada como academia,Industry.

Funciona en el dominio de Image generation, y se registra como realizando la tarea de text-to-image, Image generation.

Los pesos publicados significan que el modelo se ejecuta en tu máquina en lugar de en la de alguien más, lo que hace que la pregunta sobre hardware a continuación sea respondible.

Qué tan rápido corre, y por qué

El resultado mediano es alrededor de 28.4 tokens por segundo. Limpiando los diez tokens por segundo que corresponden aproximadamente a la velocidad de lectura: 776 de ellos.

Es un modelo denso, por lo que cada parámetro se lee para cada token producido. Eso hace que la velocidad rastree el ancho de banda de la memoria casi exactamente: una tarjeta con el doble de ancho de banda genera aproximadamente el doble de rápido.

Su arquitectura interna no está en nuestra base de datos, por lo que la memoria se aproxima a partir del conteo de parámetros y se marca en consecuencia. Se espera que la cifra real difiera, más aún en contextos largos.

Cómo fue entrenado

Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 2.7 × 10²² FLOP, en hardware registrado como NVIDIA Tesla V100 DGXS 16 GB. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.

El entrenamiento consumió un corpus de alrededor de 964,800,000,000 tokens de texto

La razón por la que aparece en este catálogo en absoluto: sOTA improvement.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para CogView

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

Verifica lo que necesita antes de cualquier otra cosa.

La tabla enumera cada tarjeta capaz de contener CogView, necesitando alrededor 3.6 GB a una compresión de Q5_K_M. Ninguna cantidad de potencia de procesamiento compensa una CARD que no puede sostenerla.
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 CogView.
03

Decide cuánto compresión aceptarás

La columna de cuantización varía por tarjeta, porque una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa., alcanzando una compresión de Q5_K_M 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

Ordenar por velocidad

Ordenar por velocidad para ver cómo se clasifican las tarjetas por CogView. 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 847 tok/s
05

Lee la columna de ajuste al final

Un ajuste apretado se ejecuta, pero no deja nada de sobra para una conversación más larga, en el caso de CogView. 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

Mira qué más ejecuta esa tarjeta

Cada nombre de tarjeta enlaza a su propia página, que ejecuta el mismo cálculo en todo el catálogo del modelo. Una tarjeta generalmente se compra para más de un modelo, por lo que vale la pena echar un vistazo antes de comprar para CogView.

Respuestas

CogView — preguntas comunes

CogView— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en May 2021. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.

CogView— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Image generation, y se registra como manejando la tarea de text-to-image, Image generation. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.

CogView— ¿Dónde puedo descargarlo?

Los pesos están publicados, aunque no tenemos un enlace de repositorio para ello. Este sitio calcula los requisitos de hardware en lugar de alojar archivos de modelo.

CogView— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 2.7 × 10²² FLOP, en hardware registrado como NVIDIA Tesla V100 DGXS 16 GB. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.

CogView— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?

En parte. Las capas que no se ajustan se encuentran en la memoria del sistema y funcionan a una fracción de la velocidad, por lo que un modelo mayoritariamente descargado rara vez merece la pena utilizar. Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

CogView— ¿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.

CogView— ¿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: 3. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

CogView— ¿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: 508–1,355 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.

CogView— ¿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 Q5_K_M usando alrededor 3.6 GB, y produce aproximadamente 16.5 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 818.

CogView— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 847 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: 776.

CogView— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 3.6 GB a una compresión de Q5_K_M, 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.

CogView— ¿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 5.0 GB y generando aproximadamente 158 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

CogView— ¿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 5.0 GB y generando aproximadamente 96.6 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

CogView— ¿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 5.0 GB y generando aproximadamente 120 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

CogView— ¿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 5.0 GB y generando aproximadamente 142 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

CogView— ¿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.

CogView— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 4B. "We propose CogView, a 4-billion-parameter Transformer with VQ-VAE tokenizer to advance this problem.". 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.

CogView— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Tsinghua University,Alibaba DAMO Academy, basado en China, una organización categorizada como academia,Industry.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 25 May 2026

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