Mochi 1 calculadora TPS

Abre pesos Genmo 10B parámetros October 2024

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

509 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

Xeon Phi 5110P

8 GB · Q4_K_M · 20.3 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

339 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Mochi 1?

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.

509 las tarjetas coinciden

Calculando

					Necesita	Cuantización	Ajustar
339 tok/s 203–542 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	11.4 GB	Q8_0	Cómodo
339 tok/s 203–542 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	11.4 GB	Q8_0	Cómodo
271 tok/s 162–433 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	11.4 GB	Q8_0	Cómodo
271 tok/s 162–433 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	11.4 GB	Q8_0	Cómodo
216 tok/s 130–346 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	11.4 GB	Q8_0	Cómodo
207 tok/s 124–331 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	11.4 GB	Q8_0	Cómodo
207 tok/s 124–331 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	11.4 GB	Q8_0	Cómodo
198 tok/s 119–317 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	11.4 GB	Q8_0	Cómodo
176 tok/s 106–281 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.4 GB	Q8_0	Cómodo
176 tok/s 106–281 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.4 GB	Q8_0	Cómodo
176 tok/s 106–281 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.4 GB	Q8_0	Cómodo
167 tok/s 100–267 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	11.4 GB	Q8_0	Cómodo
146 tok/s 87–233 · baja confianza	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.7 GB	Q4_K_M	Ajustado
142 tok/s 85–228 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.4 GB	Q8_0	Cómodo
142 tok/s 85–228 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	11.4 GB	Q8_0	Cómodo
142 tok/s 85–228 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.4 GB	Q8_0	Cómodo
142 tok/s 85–228 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.4 GB	Q8_0	Cómodo
142 tok/s 85–228 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.4 GB	Q8_0	Cómodo
118 tok/s 71–189 · baja confianza	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	7.9 GB	Q5_K_M	Ajustado
108 tok/s 65–173 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	11.4 GB	Q8_0	Cómodo
108 tok/s 65–173 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	11.4 GB	Q8_0	Cómodo
90.3 tok/s 54–144 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	11.4 GB	Q8_0	Cómodo
88.4 tok/s 53–141 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	11.4 GB	Q8_0	Cómodo
86.4 tok/s 52–138 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	11.4 GB	Q8_0	Cómodo
86.4 tok/s 52–138 · baja confianza	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	11.4 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: Genmo
Tipo de Organización: Industry
País: United States of America
Publicado: 22 October 2024

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: 10B
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

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: Mochi 1: A new SOTA in open-source video generation models
Última actualización: 28 November 2025

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan Mochi 1

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 Mochi 1

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

Requisitos de hardware en la práctica

Mínima tarjeta

Xeon Phi 5110P

Memoria necesaria

6.7 GB

Más rápido

339 tok/s

Mochi 1 llega a un recuento de parámetros de 10B. 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: 509.

El punto de entrada es Xeon Phi 5110P, con una capacidad de memoria de 8 GB, ejecutándolo a una compresión de Q4_K_M y produciendo alrededor 20.3 tokens por segundo

Gama alta es B200, generando aproximadamente 339 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Qué es este modelo

Mochi 1 fue publicado por Genmo, en el país registrado como United States of America, durante October 2024. Sale de una organización categorizada como industry.

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

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.

Qué decide la velocidad

El resultado mediano es alrededor de 22.0 tokens por segundo. Limpiando los diez tokens por segundo que corresponden aproximadamente a la velocidad de lectura: 469 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.

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.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para Mochi 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..

01

Comienza desde la columna de memoria

La tabla enumera cada tarjeta capaz de contener Mochi 1, necesitando alrededor 6.7 GB a una compresión de Q4_K_M. La capacidad es la puerta: una tarjeta o la sostiene o no la sostiene.
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. Mochi 1.
03

Establecer un umbral de calidad

Cada tarjeta ejecuta la copia menos comprimida que puede contener., alcanzando una compresión de Q4_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

Clasifica por rendimiento en lugar de la hoja de especificaciones.

La velocidad de ordenación es efectivamente un ordenamiento por ancho de banda de GPU. Mochi 1. 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 339 tok/s
05

Lee la columna de ajuste al final

Tight significa que se carga y funciona sin espacio para aumentar el contexto más tarde, en el caso de Mochi 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.
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. Mochi 1.

Respuestas

Mochi 1 — preguntas comunes

Mochi 1— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es Xeon Phi 5110P, con una capacidad de memoria de 8 GB. Funciona el modelo a una compresión de Q4_K_M usando alrededor 6.7 GB, y produce aproximadamente 20.3 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 509.

Mochi 1— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 339 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: 469.

Mochi 1— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 6.7 GB a una compresión de Q4_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.

Mochi 1— ¿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 Q4_K_M, usando alrededor 6.7 GB y generando aproximadamente 146 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Mochi 1— ¿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 Q6_K, usando alrededor 9.1 GB y generando aproximadamente 56.2 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Mochi 1— ¿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 11.4 GB y generando aproximadamente 47.9 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Mochi 1— ¿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 11.4 GB y generando aproximadamente 56.8 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Mochi 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.

Mochi 1— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 10B. featuring a 10 billion parameter diffusion model built on our novel Asymmetric Diffusion Transformer (AsymmDiT) architecture. 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.

Mochi 1— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Genmo, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.

Mochi 1— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en October 2024. 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.

Mochi 1— ¿Para qué se utiliza?

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

Mochi 1— ¿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.

Mochi 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 1.3 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

Mochi 1— ¿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: 509. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

Mochi 1— ¿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: 4. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

Mochi 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: 203–542 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.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 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.

Todos los modelos de IA