Cogito v2.1 calculateur TPS

Ouvrir les poids Deep Cogito 671B paramètres November 2025

Chaque carte ci-dessous est évaluée par rapport à ce modèle à la longueur de contexte et à la qualité minimale que vous choisissez. La vitesse est une estimation pour une demande unique, calculée à partir de la bande passante mémoire de la carte et de la taille du modèle une fois compressé..

Calculé pour ce modèle

0 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Quelles GPU peuvent exécuter Cogito v2.1?

Définir les entrées, lire la réponse

Une conversation plus longue nécessite plus de mémoire, ce qui peut pousser ce modèle hors des cartes plus petites..

Cache des cartes qui ne conviendraient qu'au modèle en le compressant en dessous de ce point..

0 cartes correspondent

Calcul en cours
Besoin Quantification Convient

Aucune carte dans notre catalogue ne peut exécuter ce modèle avec ces paramètres..

Les vitesses sont des estimations pour une seule demande — une conversation à la fois — calculées à partir de la bande passante de la mémoire, de la taille du modèle et de la quantification. Le débit réel varie avec le temps d'exécution d'inférence et sa version. Les chiffres publiés par les fournisseurs de matériel mesurent de nombreuses demandes simultanées et sont beaucoup plus élevés..

Enregistrement

Spécifications complètes

Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..

Origine

Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.

Organisation
Deep Cogito
Publié
19 November 2025

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine
Language
Tâche
Language modeling/generation, Question answering
Modèle de base
DeepSeek-V3-Base

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.

paramètres
671B

671B total, 37B active

Données d'entraînement
tokens

Disponibilité

Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.

Poids
Open — downloadable
Accès au modèle
Open weights (unrestricted)
Hugging Face
deepcogito

Comment il est classé

Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.

Confiance d'enregistrement
Confident

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence
Introducing Cogito v2.1
Dernière mise à jour
11 August 2026

Ce que les chiffres signifient

Exigences matérielles en pratique

Cogito v2.1 atteint un nombre de paramètres de 671B. Cela dépasse ce que peut contenir une seule carte graphique. L'exécuter signifie soit le répartir entre plusieurs cartes, soit louer du matériel conçu pour cela, et chaque carte capable de le contenir seule est une pièce de datacenter. Le nombre qui peut : 0.

D'où cela vient-il

Cogito v2.1 a été publié par Deep Cogito, durant November 2025.

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation, Question answering.

Il s'appuie sur DeepSeek-V3-Base. C'est pourquoi il partage la forme et la taille générales du modèle de base.

Les poids étant ouverts, c'est ce qui place cette page dans le calculateur plutôt que seulement dans le catalogue : c'est un modèle que vous pouvez réellement tenir. Sur Hugging Face, il est publié sous l'organisation deepcogito.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour Cogito v2.1

Le tableau ci-dessus a déjà évalué chaque carte pour laquelle nous avons des spécifications par rapport à ce modèle. Obtenir votre réponse prend six étapes..

  1. 01

    Vérifiez ce dont cela a besoin avant toute autre chose

    Chaque carte ici a été vérifiée contre Cogito v2.1. Cette figure, pas la performance principale d'une carte, est ce qui décide si elle fonctionne.

  2. 02

    Décidez combien de temps vos conversations tournent

    La conversation occupe aussi de la mémoire et grandit au fur et à mesure. Réglez le curseur sur la longueur que vous attendez, car avec un long CONTEXTE, une CARTE qui gère facilement les courtes questions peut être abandonnée par. Cogito v2.1.

  3. 03

    Décidez combien de compression vous allez accepter

    La Compression est ce qui permet à un modèle de s'adapter à des cartes plus petites, au prix d'une certaine précision.. Fixer une qualité minimale élimine les cartes qui ne parviennent à l'atteindre qu'en exerçant une pression plus forte que vous ne le souhaiteriez, et maintient la comparaison à un niveau.

  4. 04

    Classer par débit plutôt que par fiche technique

    Trier par vitesse pour voir comment les cartes se classent pour Cogito v2.1. Il ne s'alignera pas sur une commande de jeu, car la génération est limitée par la bande passante de la mémoire.

  5. 05

    Lisez la colonne de compatibilité en dernier.

    Un ajustement serré fonctionne, mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue, dans le cas de Cogito v2.1. Confortable signifie que vous pouvez augmenter le contexte plus tard. Cette différence compte plus que quelques tokens par seconde, donc achetez pour confortable si vous vous attendez à cela.

  6. 06

    Vérifiez la carte de l'autre côté

    Suivre une CARTE jusqu'à sa propre page montre chaque autre MODÈLE qu'elle peut supporter, ce qui est la question qui suit une fois que vous vous êtes décidé sur Cogito v2.1.

Réponses

Cogito v2.1 — questions courantes

01

Cogito v2.1— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Question answering. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.

02

Cogito v2.1— où puis-je le télécharger ?

Ses poids sont publiés sur Hugging Face, sous l'organisation deepcogito. Nous n'hébergeons pas de fichiers de modèle — ce site calcule le matériel nécessaire pour les faire fonctionner.

03

Cogito v2.1— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Seulement en déchargeant, ce qui est généralement une fausse économie : la partie maintenue en mémoire système tire l'ensemble vers le bas. La plus proche approximation que nous calculons est inférieure de 103.0 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

04

Cogito v2.1— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?

Une seconde carte double à peu près la mémoire disponible mais pas le taux de génération. Le nombre déjà capable de le faire seul : 0. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

05

Cogito v2.1— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Parce que la capacité varie, il en va de même pour la difficulté à être comprimé. Le nombre de niveaux distincts dans le tableau ci-dessus : 1. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

06

Cogito v2.1— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Chaque chiffre est dérivé de la bande passante de la mémoire et de la taille du modèle, non vérifié par des tests, c'est pourquoi chacun est publié sous forme d'une plage plutôt que d'un nombre unique. Un exemple : la plage sous chaque chiffre. Le même modèle et carte varient de trente à cinquante pour cent en fonction du logiciel d'inférence et de sa version.

07

Cogito v2.1— est-ce que c'est open source ?

Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.

08

Cogito v2.1— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 671B. 671B total, 37B active. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.

09

Cogito v2.1— qui l'a créé ?

Il a été publié par Deep Cogito.

10

Cogito v2.1— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans November 2025.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 11 August 2026

L'autre direction

Regardez-le de l'autre côté ?

Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.