Kandinsky 5.0 Video Lite TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Sber 2B Paraméterek September 2025

Minden kártyát az alábbiak szerint értékelünk e modell alapján a választott kontextus hossza és minimális minőség szerint. A sebesség egy becslés egyetlen kérésre, amelyet a kártya memória sávszélessége és a modell mérete alapján számítunk ki, miután tömörítettük..

Kiszámítva ehhez a MODElhez

818 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 18.4 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

1,694 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Kandinsky 5.0 Video Lite?

Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ

Egy hosszabb beszélgetés több memóriaigényt támaszt, ami kiszoríthatja ezt a modellt a kisebb kártyákról..

Elrejti azokat a GPU-kártyákat, amelyek csak a modellbe illeszkednének a compressziójuk ezen pont alá..

818 kártyák illeszkednek

Számítás
Szükséges Kvantisálás Illeszkedik
1,694 tok/s

1,016–2,711 · alacsony bizalom

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 2.8 GB Q8_0 Kényelmes
1,694 tok/s

1,016–2,711 · alacsony bizalom

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 2.8 GB Q8_0 Kényelmes
1,353 tok/s

812–2,164 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 2.8 GB Q8_0 Kényelmes
1,353 tok/s

812–2,164 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 2.8 GB Q8_0 Kényelmes
1,082 tok/s

649–1,731 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 2.8 GB Q8_0 Kényelmes
1,036 tok/s

621–1,657 · alacsony bizalom

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 2.8 GB Q8_0 Kényelmes
1,036 tok/s

621–1,657 · alacsony bizalom

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 2.8 GB Q8_0 Kényelmes
991 tok/s

595–1,586 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 2.8 GB Q8_0 Kényelmes
880 tok/s

528–1,407 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 2.8 GB Q8_0 Kényelmes
880 tok/s

528–1,407 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 2.8 GB Q8_0 Kényelmes
880 tok/s

528–1,407 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 2.8 GB Q8_0 Kényelmes
834 tok/s

501–1,335 · alacsony bizalom

H100 NVL 94 GB NVIDIA 94 GB 3,940 GB/s Mar 2023 2.8 GB Q8_0 Kényelmes
712 tok/s

427–1,138 · alacsony bizalom

H100 PCIe 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 2.8 GB Q8_0 Kényelmes
712 tok/s

427–1,138 · alacsony bizalom

H100 SXM5 80 GB NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Oct 2022 2.8 GB Q8_0 Kényelmes
712 tok/s

427–1,138 · alacsony bizalom

H100 SXM5 94 GB NVIDIA 94 GB 3,360 GB/s Mar 2023 2.8 GB Q8_0 Kényelmes
712 tok/s

427–1,138 · alacsony bizalom

H100 SXM5 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 2.8 GB Q8_0 Kényelmes
712 tok/s

427–1,138 · alacsony bizalom

H800 SXM5 NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Mar 2023 2.8 GB Q8_0 Kényelmes
542 tok/s

325–867 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI250 AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 2.8 GB Q8_0 Kényelmes
542 tok/s

325–867 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI250X AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 2.8 GB Q8_0 Kényelmes
451 tok/s

271–722 · alacsony bizalom

Data Center GPU Max 1550 Intel 128 GB 3,280 GB/s Jan 2023 2.8 GB Q8_0 Kényelmes
442 tok/s

265–707 · alacsony bizalom

Data Center GPU Max Subsystem Intel 128 GB 3,210 GB/s Jan 2023 2.8 GB Q8_0 Kényelmes
432 tok/s

259–691 · alacsony bizalom

A100 SXM4 80 GB NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Nov 2020 2.8 GB Q8_0 Kényelmes
432 tok/s

259–691 · alacsony bizalom

A100X NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Jun 2021 2.8 GB Q8_0 Kényelmes
432 tok/s

259–691 · alacsony bizalom

A800 SXM4 80 GB NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Aug 2022 2.8 GB Q8_0 Kényelmes
432 tok/s

259–691 · alacsony bizalom

H100 CNX NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Mar 2023 2.8 GB Q8_0 Kényelmes

A sebességek egyetlen kérésre - egy beszélgetés egy időben - vonatkozó becslések, amelyeket a MEMORY BANDWIDTH, a MODEL SIZE és a QUANTISATION alapján számítanak ki. A valós áteresztőképesség változik az INFERENCE RUNTIME és annak verziója szerint. A HARDWARE VENDORS által közzétett számok sok párhuzamos kérést mérnek, és sokkal magasabbak..

Nyilvántartásban

Teljes specifikáció

Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..

Eredet

Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.

Szervezet
Sber
Szervezet típusa
Industry,Government
Ország
Russia
Közölt
30 September 2025
Szerzők
Project Leader: Denis Dimitrov Team Leads: Vladimir Arkhipkin, Vladimir Korviakov, Nikolai Gerasimenko, Denis Parkhomenko Core Contributors: Alexey Letunovskiy, Maria Kovaleva, Ivan Kirillov, Lev Novitskiy, Denis Koposov, Dmitrii Mikhailov, Anna Averchenkova, Andrey Shutkin, Julia Agafonova, Olga Kim, Anastasiia Kargapoltseva, Nikita Kiselev Contributors: Anna Dmitrienko, Anastasia Maltseva, Ki…

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány
Video
Feladat
Video generation, Text-to-video

Méret

Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.

Paraméterek
2B

2B

Képzési adatok
tokens

To create the pretrain dataset, we collected a massive dataset of 6 billion images and 35 million videos, which we then sliced ​​(using the pyscenedetect scene change detector) into 1.5 billion short scenes ranging from 2 to 60 seconds. We then filtered out samples that: were too low-resolution: up to 256 pixels on the shortest side; were duplicates and very similar; were watermarked; were overloaded with text (document photos, etc.); were not dynamic enough. From the remaining data, we se…

Elérhetőség

Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.

Súlyok
Open — downloadable
Modell hozzáférés
Open weights (unrestricted)
Képzés kód
Unreleased

Apache 2.0 https://github.com/ai-forever/Kandinsky-5 https://huggingface.co/ai-forever/Kandinsky-5.0-T2V-Lite-pretrain-5s

Hugging Face
ai-forever

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Nyilvántartási bizalom
Confident

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Kandinsky 5.0 Video Lite is the best open-source high-quality video generator in the lightweight class.
Utoljára frissítve
28 November 2025

Az extremitások

Mit jelentenek a számok

Mi szükséges ehhez a modellhez való futtatáshoz

Minimális kártya

Tesla C1080

Szükséges memória

2.8 GB

Leggyorsabb

1,694 tok/s

Kandinsky 5.0 Video Lite eléri a paraméterek számát 2B. Ez elég kicsi ahhoz, hogy a hardver ritkán legyen az akadály, beleértve a több éves kártyákat is. Azoknak a kártyáknak a száma, amelyeket nyomon követünk, és amelyek el tudják futtatni: 818.

A legkisebb kártya, ami elbírja, az Tesla C1080, memória kapacitással rendelkezik 4 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q8_0 és körülbelül előállítva 18.4 tokenek másodpercenként

A legjobb kategóriájú B200, nagyjából generálás 1,694 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Erről a modelről

Kandinsky 5.0 Video Lite ki lett adva által Sber, az országban rögzítve mint Russia, alatt September 2025. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry,Government.

Működik a területen a Video, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása video generation, Text-to-video.

A súlyok közzétéve vannak, így letölthető és futtatható a saját hardveren határozatlan ideig, offline, felhasználói fiók nélkül. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva ai-forever.

Milyen gyorsan fut, és miért

A medián eredmény körül 47.6 másodpercenkénti tokenek 789 tőlük

A sűrűsége miatt minden egyes tokent önállóan olvas, ezért a sebesség szerinti rendezés alább annyira közel követi a memória sávszélesség szerinti rendezést.

Itt a memória méret alapján van megbecsülve, nem pedig az architektúrából számítva, amely nincs rögzítve ennél a modellnél — a számok tájékoztató jellegűek, nem pontosak.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a Kandinsky 5.0 Video Lite

A fenti táblázat már értékelte az összes kártyát, amelynek specifikációi elérhetők ennek a modellen. A válaszod megszerzése hat lépést igényel..

  1. 01

    Kezdj a GPU VRAM oszloptól.

    Kezdj a tényleges szükségletekből, ami a követelményének a Kandinsky 5.0 Video Lite, körülbelül szükséges 2.8 GB a tömörítésnél Q8_0. Ez a szám, nem a kártya címválaszték teljesítménye, az, ami eldönti, hogy fut-e.

  2. 02

    Illeszd a kontextust a tényleges használatodhoz.

    A hosszabb beszélgetések memóriaigénye van a súlyok szükségletén kívül. Húzd el a csúszkát a valódi munkahosszodra, mielőtt bármelyik sort megbízhatónak tartanád. Kandinsky 5.0 Video Lite.

  3. 03

    Válaszd ki, milyen messzire fogod tömöríteni.

    A kvantálási oszlop kártyánként változik, mert egy nagyobb kártya pontosabb másolatot tartalmaz., elérni egy tömörítést a Q8_0 a legkisebb kártyán, ami elfér. A minimális minőség beállítása eldobja azokat a kártyákat, amelyek csak úgy tudják kezelni, hogy tovább szorítanak, mint amit szeretnél, és egy szinten tartja az összehasonlítást.

  4. 04

    Rangsoroljon átbocsátás alapján, nem pedig specifikációs lap szerint.

    A rangsorolás a másodpercenkénti tokenek alapján a memóriából származó sávszélességet követi, nem pedig a core-ok számát, ezért Kandinsky 5.0 Video Lite. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 1,694 tok/s

  5. 05

    Olvasd el az illeszkedés oszlopot utoljára.

    A megfelelő oszlop elválasztja azokat a kártyákat, amelyek épp hogy elboldogulnak, azoktól, amelyeknek van szabad helyük, az esetében Kandinsky 5.0 Video Lite. A Kényelmes azt jelenti, hogy később bővítheted a contextet. Ez a különbség fontosabb, mint néhány token másodpercenként, így kényelmeset vásárolj, ha ezt várod.

  6. 06

    Nézd meg a kártyát a másik oldalról.

    Minden kártyaoldal megismétli ezt a vizsgálatot minden modellre, amelyet birtoklunk, válaszolva arra, hogy mi másra jó a hardver, azon kívül, hogy Kandinsky 5.0 Video Lite.

Válaszok

Kandinsky 5.0 Video Lite — gyakori kérdések

01

Kandinsky 5.0 Video Lite— futtathatom egy GPU-n tartva 16 GB?

Igen. A KÁRTYA Tesla V100 SXM2 16 GB, tartás 16 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 2.8 GB és körülbelül generálás 239 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

02

Kandinsky 5.0 Video Lite— futtathatom egy GPU-n tartva 24 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 5090 D V2, tartás 24 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 2.8 GB és körülbelül generálás 284 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

03

Kandinsky 5.0 Video Lite— Nyílt forráskódú?

Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.

04

Kandinsky 5.0 Video Lite— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 2B. 2B. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.

05

Kandinsky 5.0 Video Lite— Ki készítette ezt?

Kiadta Sber, alapján Russia, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Government.

06

Kandinsky 5.0 Video Lite— Mikor adták ki?

Kibocsátották a September 2025.

07

Kandinsky 5.0 Video Lite— Mire használják?

Működik a területen a Video, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot video generation, Text-to-video. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.

08

Kandinsky 5.0 Video Lite— Hol tudom letölteni?

Súlyait a Hugging Face-en tette közzé, a szervezet alatt ai-forever. Nem tárolunk modell fájlokat — ez az oldal kiszámolja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.

09

Kandinsky 5.0 Video Lite— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Csak a terhelés áthelyezésével, amely általában téves gazdaságosság: a rendszermemóriában tárolt rész az egészet visszahúzza. Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

10

Kandinsky 5.0 Video Lite— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

Két kártya memóriát vásárol, nem sebességet, ami csak akkor számít, ha az egyik kártya nem tudja tartani. Az a szám, ami tudja: 818. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

11

Kandinsky 5.0 Video Lite— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Mivel a kapacitás változik, úgy az is, hogy mennyire kell összenyomni. A fenti táblázatban lévő különböző szintek száma: 1. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

12

Kandinsky 5.0 Video Lite— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

Ezek becslések valós hibahatárokkal, és bármelyikük ésszerűen bárhol elhelyezkedhet a közzétett tartományán belül, attól függően, hogy milyen futtatási időt használsz. A leggyorsabb eredmény itt: 1,016–2,711 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

13

Kandinsky 5.0 Video Lite— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az Tesla C1080, memória kapacitással rendelkezik 4 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q8_0 használva körülbelül 2.8 GB, és körülbelül 18.4 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 818.

14

Kandinsky 5.0 Video Lite— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 1,694 tokenek másodpercenként; a leglassabb, ami még fut, jelentősen kevesebbet képes kezelni. Az olvasási sebesség körülbelül tíz token másodpercenként, és a kártyák száma, amelyek ezt meg tudják tisztítani: 789.

15

Kandinsky 5.0 Video Lite— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 2.8 GB tömörítési arányban Q8_0, melyik az a legkisebb KÁRTYA, amelyik futtatni tudja. Kevesebb tömörítés több szükséges: a fentebbi memória oszlop számai minden KÁRTYÁRA újraszámításra kerülnek, mert mindegyik tartalmazza a legkevésbé tömörített verziót, amit csak tud.

16

Kandinsky 5.0 Video Lite— futtathatom egy GPU-n tartva 8 GB?

Igen. A KÁRTYA CMP 170HX 8 GB, tartás 8 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 2.8 GB és körülbelül generálás 316 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

17

Kandinsky 5.0 Video Lite— futtathatom egy GPU-n tartva 12 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 3080 Ti, tartás 12 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 2.8 GB és körülbelül generálás 193 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 28 November 2025

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..