Cogito v2.1 calculadora TPS
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 tenemos especificaciones para
¿Qué GPU pueden ejecutar? Cogito v2.1?
Establecer las entradas, leer la respuesta
Una conversación más larga necesita más VRAM, lo que puede expulsar este modelo de tarjetas más pequeñas..
Oculta tarjetas que solo se ajustarían al modelo comprimiéndolo por debajo de este punto..
0 las tarjetas coinciden
Calculando| Necesita | Cuantización | Ajustar | |||||
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Ninguna tarjeta en nuestro catálogo puede ejecutar este modelo con estas configuraciones.. |
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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
- Deep Cogito
- Publicado
- 19 November 2025
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Language modeling/generation, Question answering
- Modelo base
- DeepSeek-V3-Base
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
- 671B
- Datos de entrenamiento
- tokens
671B total, 37B active
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)
- Hugging Face
- deepcogito
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
- Introducing Cogito v2.1
- Última actualización
- 11 August 2026
Qué significan los números
Requisitos de hardware en la práctica
Cogito v2.1 llega a un recuento de parámetros de 671B. Eso está más allá de lo que cualquier tarjeta gráfica única puede soportar. Ejecutarlo significa dividirlo entre varias tarjetas o alquilar hardware construido para el trabajo, y cada tarjeta capaz de soportarlo sola es una parte de datacenter. El número que puede: 0.
De dónde vino
Cogito v2.1 fue publicado por Deep Cogito, durante November 2025.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Question answering.
Se basa en DeepSeek-V3-Base. Por eso comparte la forma y el tamaño general del modelo base.
El hecho de que los pesos sean abiertos es lo que coloca esta página en la calculadora en lugar de solo en el catálogo: es un modelo que puedes sostener. En Hugging Face está publicado bajo la organización deepcogito.
Paso a paso
Cómo elegir una GPU para Cogito v2.1
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..
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01
Verifica lo que necesita antes de cualquier otra cosa.
Cada tarjeta aquí ha sido verificada contra Cogito v2.1. Esa cifra, no el rendimiento principal de una CARD, es lo que decide si se ejecuta.
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02
Decide cuánto duran tus conversaciones.
La conversación ocupa memoria también, y crece a medida que avanza. Ajusta el controlador a la longitud que esperas, porque en un contexto largo una CARD que maneja preguntas cortas fácilmente puede no encajar. Cogito v2.1.
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03
Decide cuánto compresión aceptarás
La compresión es lo que hace que un modelo quepa en tarjetas más pequeñas, a costa de cierta precisión.. Establecer una calidad mínima elimina las tarjetas que solo la manejan apretando más de lo que desearías, y mantiene la comparación en un nivel.
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04
Clasifica por rendimiento en lugar de la hoja de especificaciones.
Ordenar por velocidad para ver cómo se clasifican las tarjetas por Cogito v2.1. No se ajustará a un pedido de gaming, porque la generación está limitada por el ancho de banda de memoria.
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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 Cogito v2.1. 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.
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06
Revisa la tarjeta del otro lado
Seguir un GPU a su propia página muestra cada otro modelo que puede contener, que es la pregunta que sigue una vez que te has decidido por. Cogito v2.1.
Respuestas
Cogito v2.1 — preguntas comunes
Cogito v2.1— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Question answering. 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.
Cogito v2.1— ¿Dónde puedo descargarlo?
Sus pesos están publicados en Hugging Face, bajo la organización deepcogito. No alojamos archivos de modelo — este sitio calcula qué hardware se necesita para ejecutarlos.
Cogito v2.1— ¿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. El fallo más cercano que calculamos se queda corto por 103.0 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.
Cogito v2.1— ¿Correrían dos GPUS más rápido?
Una segunda tarjeta duplica aproximadamente la memoria disponible, pero no la tasa de generación. El número ya capaz de ejecutarlo solo: 0. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.
Cogito v2.1— ¿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.
Cogito v2.1— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?
Cada cifra se deriva del ancho de banda de VRAM y del tamaño del modelo, no está basado en benchmarks, por lo que cada una se publica como un rango en lugar de un solo número. Un ejemplo: el rango debajo de cada cifra. El mismo modelo y tarjeta varían entre el treinta y el cincuenta por ciento dependiendo del software de inferencia y su versión.
Cogito v2.1— ¿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.
Cogito v2.1— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 671B. 671B total, 37B active. 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.
Cogito v2.1— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Deep Cogito.
Cogito v2.1— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en November 2025.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.