Wan 2.1 14B I2V calculadora TPS

Abre pesos Alibaba 14B parámetros February 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

306 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

P102-101

10 GB · IQ4_XS · 20.2 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

242 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Wan 2.1 14B I2V?

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.

306 las tarjetas coinciden

Calculando

					Necesita	Cuantización	Ajustar
242 tok/s 145–387 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
242 tok/s 145–387 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
193 tok/s 116–309 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
193 tok/s 116–309 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
155 tok/s 93–247 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
148 tok/s 89–237 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
148 tok/s 89–237 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
142 tok/s 85–227 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
126 tok/s 75–201 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
126 tok/s 75–201 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
126 tok/s 75–201 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
119 tok/s 72–191 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
116 tok/s 70–185 · baja confianza	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.4 GB	IQ4_XS	Ajustado
102 tok/s 61–163 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
102 tok/s 61–163 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
102 tok/s 61–163 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
102 tok/s 61–163 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
102 tok/s 61–163 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
77.4 tok/s 46–124 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
77.4 tok/s 46–124 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
64.5 tok/s 39–103 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
63.1 tok/s 38–101 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
61.7 tok/s 37–99 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
61.7 tok/s 37–99 · baja confianza	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	15.7 GB	Q8_0	Cómodo
61.7 tok/s 37–99 · baja confianza	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	15.7 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: Alibaba
Tipo de Organización: Industry
País: China
Publicado: 25 February 2025
Autores: Ang Wang, Baole Ai, Bin Wen, Chaojie Mao, Chen-Wei Xie, Di Chen, Feiwu Yu, Haiming Zhao, Jianxiao Yang, Jianyuan Zeng, Jiayu Wang, Jingfeng Zhang, Jingren Zhou, Jinkai Wang, Jixuan Chen, Kai Zhu, Kang Zhao, Keyu Yan, Lianghua Huang, Mengyang Feng, Ningyi Zhang, Pandeng Li, Pingyu Wu, Ruihang Chu, Ruili Feng, Shiwei Zhang, Siyang Sun, Tao Fang, Tianxing Wang, Tianyi Gui, Tingyu Weng, Tong Shen, Wei…

Lo que hace

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

Dominio: Video, Vision
Tarea: Video generation, Image-to-video, Text-to-video
Formato numérico: BF16

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: 14B
Datos de entrenamiento: 3,000,000,000,000 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: 2.5 × 10²³ FLOP
Cómo se estableció: Operation counting

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: Wan-AI

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: Likely

Fuentes

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

Referencia: Wan 2.1 by Wan AI :best cost efficient video generation model Now Available
Última actualización: 28 November 2025

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan Wan 2.1 14B I2V

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 Wan 2.1 14B I2V

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 necesitas para ejecutar esto

Mínima tarjeta

P102-101

Memoria necesaria

8.4 GB

Más rápido

242 tok/s

Wan 2.1 14B I2V llega a un recuento de parámetros de 14B. 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: 306.

El hardware mínimo que funciona es P102-101, con una capacidad de memoria de 10 GB, ejecutándolo a una compresión de IQ4_XS y produciendo alrededor 20.2 tokens por segundo

El resultado más rápido proviene de B200, generando aproximadamente 242 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Qué es este modelo

Wan 2.1 14B I2V fue publicado por Alibaba, en el país registrado como China, durante February 2025. Sale de una organización categorizada como industry.

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

Debido a que sus pesos fueron liberados, nada sobre ejecutar el modelo depende de un proveedor que permanezca disponible — es tuyo una vez descargado. En Hugging Face está publicado bajo la organización Wan-AI.

Qué decide la velocidad

La mitad de las tarjetas que lo sostienen gestionan más de 20.4 tokens por segundo. Excediendo velocidad de lectura directamente: 268 de ellos.

Cada peso participa en cada token aquí, por lo que el ancho de banda es la historia completa: el ranking a continuación es efectivamente un ranking de rendimiento 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.

Cómo fue entrenado

Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 2.5 × 10²³ FLOP. 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 3,000,000,000,000 tokens de texto

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para Wan 2.1 14B I2V

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.

Empieza desde lo que realmente necesita, que es el requerimiento de Wan 2.1 14B I2V, necesitando alrededor 8.4 GB a una compresión de IQ4_XS. Ninguna cantidad de potencia de procesamiento compensa una CARD que no puede sostenerla.
02

Ajusta el contexto a tu uso actual

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. Wan 2.1 14B I2V.
03

Elige cuán lejos lo comprimirás.

Cada tarjeta ejecuta la copia menos comprimida que puede contener., alcanzando una compresión de IQ4_XS 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.

Ordenar por velocidad para ver cómo se clasifican las tarjetas por Wan 2.1 14B I2V. 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 242 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 Wan 2.1 14B I2V. 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

Abre la tarjeta que has elegido.

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. Wan 2.1 14B I2V.

Respuestas

Wan 2.1 14B I2V — preguntas comunes

Wan 2.1 14B I2V— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 242 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: 268.

Wan 2.1 14B I2V— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 8.4 GB a una compresión de IQ4_XS, 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.

Wan 2.1 14B I2V— ¿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 Q5_K_M, usando alrededor 10.8 GB y generando aproximadamente 49.3 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Wan 2.1 14B I2V— ¿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 Q6_K, usando alrededor 12.4 GB y generando aproximadamente 49.7 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Wan 2.1 14B I2V— ¿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 15.7 GB y generando aproximadamente 40.5 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Wan 2.1 14B I2V— ¿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.

Wan 2.1 14B I2V— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 14B. 14B. 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.

Wan 2.1 14B I2V— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Alibaba, basado en China, una organización categorizada como industry.

Wan 2.1 14B I2V— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en February 2025.

Wan 2.1 14B I2V— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Video, Vision, y se registra como manejando la tarea de video generation, Image-to-video, 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.

Wan 2.1 14B I2V— ¿Dónde puedo descargarlo?

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

Wan 2.1 14B I2V— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 2.5 × 10²³ FLOP. 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.

Wan 2.1 14B I2V— ¿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. El fallo más cercano que calculamos se queda corto por 2.0 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

Wan 2.1 14B I2V— ¿Correrían dos GPUS más rápido?

La capacidad se suma entre las tarjetas; el rendimiento no. El número de tarjetas que ya lo tienen por sí solas: 306. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

Wan 2.1 14B I2V— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa. El número de niveles de compresión utilizados en las tarjetas que la ejecutan: 5. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

Wan 2.1 14B I2V— ¿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: 145–387 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.

Wan 2.1 14B I2V— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es P102-101, con una capacidad de memoria de 10 GB. Funciona el modelo a una compresión de IQ4_XS usando alrededor 8.4 GB, y produce aproximadamente 20.2 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 306.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

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