SANA 1.5 4.8B calculateur TPS

Ouvrir les poids NVIDIA,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Tsinghua University,Playground,Peking University,The University of Hong Kong 4.8B paramètres May 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

818 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

Tesla C1080

4 GB · IQ4_XS · 18.9 tok/s

Carte la plus rapide

B200

706 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter SANA 1.5 4.8B?

Définir les entrées, lire la réponse

Longueur de contexte jetons

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

Qualité minimale

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

Recherche de cartes

Mémoire de carte

Montrez aussi les cartes qui ne peuvent pas le faire.

818 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
706 tok/s 424–1,129 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	5.8 GB	Q8_0	Confortable
706 tok/s 424–1,129 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	5.8 GB	Q8_0	Confortable
564 tok/s 338–902 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	5.8 GB	Q8_0	Confortable
564 tok/s 338–902 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	5.8 GB	Q8_0	Confortable
451 tok/s 270–721 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	5.8 GB	Q8_0	Confortable
431 tok/s 259–690 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	5.8 GB	Q8_0	Confortable
431 tok/s 259–690 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	5.8 GB	Q8_0	Confortable
413 tok/s 248–661 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	5.8 GB	Q8_0	Confortable
366 tok/s 220–586 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.8 GB	Q8_0	Confortable
366 tok/s 220–586 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.8 GB	Q8_0	Confortable
366 tok/s 220–586 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.8 GB	Q8_0	Confortable
348 tok/s 209–556 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	5.8 GB	Q8_0	Confortable
296 tok/s 178–474 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.8 GB	Q8_0	Confortable
296 tok/s 178–474 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	5.8 GB	Q8_0	Confortable
296 tok/s 178–474 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.8 GB	Q8_0	Confortable
296 tok/s 178–474 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.8 GB	Q8_0	Confortable
296 tok/s 178–474 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.8 GB	Q8_0	Confortable
226 tok/s 135–361 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	5.8 GB	Q8_0	Confortable
226 tok/s 135–361 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	5.8 GB	Q8_0	Confortable
188 tok/s 113–301 · faible confiance	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	5.8 GB	Q8_0	Confortable
184 tok/s 110–295 · faible confiance	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	5.8 GB	Q8_0	Confortable
180 tok/s 108–288 · faible confiance	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	5.8 GB	Q8_0	Confortable
180 tok/s 108–288 · faible confiance	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	5.8 GB	Q8_0	Confortable
180 tok/s 108–288 · faible confiance	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	5.8 GB	Q8_0	Confortable
180 tok/s 108–288 · faible confiance	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	5.8 GB	Q8_0	Confortable

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: NVIDIA,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Tsinghua University,Playground,Peking University,The University of Hong Kong
Type d'organisation: Industry,Academia,Academia,Industry,Academia,Academia
Pays: United States of America, China, Hong Kong
Publié: 17 May 2025
Auteurs: Enze Xie, Junsong Chen, Yuyang Zhao, Jincheng Yu, Ligeng Zhu, Chengyue Wu, Yujun Lin, Zhekai Zhang, Muyang Li, Junyu Chen, Han Cai, Bingchen Liu, Daquan Zhou, Song Han

Ce qu'il fait

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

Domaine: Image generation
Tâche: Text-to-image, Image generation
Modèle de base: SANA 1.6B
Format numérique: BF16

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: 4.8B
Données d'entraînement: tokens

L'exécution de formation

Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.

Matériel d'entraînement: NVIDIA A100
Chips utilisés: 64
Consommation d'énergie: 50.2 kW

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 (non-commercial)
Code d'entraînement: Open source
Hugging Face: Efficient-Large-Model

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: SANA 1.5: Efficient Scaling of Training-Time and Inference-Time Compute in Linear Diffusion Transformer
Dernière mise à jour: 28 November 2025

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent SANA 1.5 4.8B

Classé par tokens par seconde estimés, la carte la plus récente en premier lorsque les vitesses se rejoignent. Étant donné que la génération est limitée par la bande passante de la mémoire, cet ordre suit la bande passante plutôt que tout indice de jeu..

Les plus petits GPU qui fonctionnent encore SANA 1.5 4.8B

Le chemin le moins cher, par capacité de mémoire. Un ajustement serré exécute le modèle mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue..

Ce que les chiffres signifient

Exigences matérielles en pratique

Carte minimale

Tesla C1080

Mémoire requise

3.3 GB

Le plus rapide

706 tok/s

SANA 1.5 4.8B atteint un nombre de paramètres de 4.8B. C'est suffisamment petit pour que le matériel soit rarement l'obstacle, y compris sur des CARDS âgées de plusieurs années. Le nombre de CARDS que nous suivons et qui peuvent le faire fonctionner : 818.

Le point d'entrée est Tesla C1080, avec une capacité de mémoire de 4 GB, le faisant fonctionner à une compression de IQ4_XS et produisant environ 18.9 tokens par seconde

Le résultat le plus rapide vient de B200, générant à peu près 706 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

Contexte

SANA 1.5 4.8B a été publié par NVIDIA,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Tsinghua University,Playground,Peking University,The University of Hong Kong, dans le pays enregistré comme United States of America, durant May 2025. L'organisation de publication est catégorisée comme industry,Academia,Academia,Industry,Academia,Academia.

Il fonctionne dans le domaine de Image generation, et est enregistré comme exécutant la tâche de text-to-image, Image generation.

Il s'appuie sur SANA 1.6B. La plupart des modèles à cette échelle sont adaptés d'une base existante plutôt que construits de rien.

Parce que ses poids ont été publiés, rien sur son exécution ne dépend d'un fournisseur restant disponible — il est à vous une fois téléchargé. Sur Hugging Face, il est publié sous l'organisation Efficient-Large-Model.

Lire les chiffres de débit

Au milieu de la gamme, toutes les cartes capables de l'exécuter se situent à 28.2 tokens par seconde. Produire du texte plus vite que la plupart des gens ne le lisent. 771 d'eux

Chaque poids participe à chaque jeton ici, donc la bande passante est toute l'histoire : le classement ci-dessous est effectivement un classement du débit de mémoire.

Son architecture interne n'est pas dans notre base de données, donc la mémoire est approximée à partir du nombre de paramètres et marquée en conséquence. Attendez-vous à ce que la véritable valeur diffère, surtout pour un long CONTEXT LENGTH.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour SANA 1.5 4.8B

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..

01

Lisez d'abord le chiffre de mémoire

Chaque carte ici a été vérifiée contre SANA 1.5 4.8B, ayant besoin d'environ 3.3 GB à une compression de IQ4_XS. Cette figure, pas la performance principale d'une carte, est ce qui décide si elle fonctionne.
02

Définissez la LONGUEUR DE CONTEXTE à laquelle vous travaillerez.

Les conversations plus longues coûtent de la MÉMOIRE en plus de ce dont les POIDS ont besoin. Déplacez le curseur à votre longueur de travail réelle avant de faire confiance à une ligne pour SANA 1.5 4.8B.
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., atteignant une compression de IQ4_XS sur la plus petite carte qui convient. 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.
04

Classer par débit plutôt que par fiche technique

Le classement par tokens par seconde suit la bande passante de la VRAM plutôt que le nombre de cœurs, pour SANA 1.5 4.8B. Il ne s'alignera pas sur une commande de jeu, car la génération est limitée par la bande passante de la mémoire. La carte en tête de liste est B200, à 706 tok/s
05

Regardez la marge de manœuvre, pas seulement le fit.

Tight signifie qu'il se charge et fonctionne sans possibilité d'augmenter le contexte plus tard, dans le cas de SANA 1.5 4.8B. 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.
06

Voir ce que cette carte exécute d'autre.

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 SANA 1.5 4.8B.

Réponses

SANA 1.5 4.8B — questions courantes

SANA 1.5 4.8B— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Il peut être réparti entre la carte et la mémoire système, mais cela génère de manière douloureuse lentement. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

SANA 1.5 4.8B— 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 : 818. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

SANA 1.5 4.8B— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Chaque carte est montrée en exécutant la copie la moins compressée qu'elle peut contenir. Le nombre de niveaux de compression distincts parmi les cartes qui la supportent : 4. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

SANA 1.5 4.8B— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Ils sont calculés à partir des spécifications plutôt que mesurés, et chacun a une plage. Un exemple : 424–1,129 tok/s sur B200. Le même modèle et carte varient de trente à cinquante pour cent en fonction du logiciel d'inférence et de sa version.

SANA 1.5 4.8B— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Tesla C1080, avec une capacité de mémoire de 4 GB. Il exécute le modèle à une compression de IQ4_XS environ 3.3 GB, et produit environ 18.9 tous les GPU capables de l'exécuter en total 818.

SANA 1.5 4.8B— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 706 tokens par seconde; le plus lent qui fonctionne encore gère considérablement moins. La vitesse de lecture est d'environ dix tokens par seconde, et le nombre de cartes qui réussissent cela : 771.

SANA 1.5 4.8B— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 3.3 GB à une compression de IQ4_XS, laquelle est la plus petite carte qui l'exécute. Moins de compression nécessite plus : les chiffres dans la colonne mémoire ci-dessus sont recalculés pour chaque carte, car chacune détient la version la moins compressée qu'elle peut.

SANA 1.5 4.8B— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 8 GB ?

Oui. La carte CMP 170HX 8 GB, tenue 8 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 5.8 GO et générant à peu près 131 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

SANA 1.5 4.8B— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 12 GB ?

Oui. La carte GeForce RTX 3080 Ti, tenue 12 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 5.8 GO et générant à peu près 80.5 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

SANA 1.5 4.8B— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 16 GB ?

Oui. La carte Tesla V100 SXM2 16 GB, tenue 16 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 5.8 GO et générant à peu près 99.7 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

SANA 1.5 4.8B— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 24 GB ?

Oui. La carte GeForce RTX 5090 D V2, tenue 24 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 5.8 GO et générant à peu près 118 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

SANA 1.5 4.8B— 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.

SANA 1.5 4.8B— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 4.8B. 4.8B Our final model (SANA-4.8B) scales to 60 layers while maintaining the same channel dimension (2240 per layer) and FFN dimension (5600) as SANA-1.6B. The architecture, training data, and other hyperparameters remain consistent with SANA-1.6B. 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.

SANA 1.5 4.8B— qui l'a créé ?

Il a été publié par NVIDIA,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Tsinghua University,Playground,Peking University,The University of Hong Kong, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry,Academia,Academia,Industry,Academia,Academia.

SANA 1.5 4.8B— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans May 2025.

SANA 1.5 4.8B— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Image generation, et est enregistré comme gérant la tâche de text-to-image, Image generation. 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.

SANA 1.5 4.8B— où puis-je le télécharger ?

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

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

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