Step-Video-T2V TPS kalkulátor

Nyitott súlyok StepFun 30B Paraméterek February 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

132 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

RTX A4500

20 GB · IQ4_XS · 22.2 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

113 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Step-Video-T2V?

Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ

Kontekthossz tokenek

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

Minimum minőség

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

Kártyák keresése

Kártya memória

Olyan kártyákat is mutasson, amelyek nem tudják futtatni.

132 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
113 tok/s 68–181 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
113 tok/s 68–181 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
90.2 tok/s 54–144 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
90.2 tok/s 54–144 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
72.1 tok/s 43–115 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
69.0 tok/s 41–110 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
69.0 tok/s 41–110 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
66.1 tok/s 40–106 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
58.6 tok/s 35–94 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
58.6 tok/s 35–94 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
58.6 tok/s 35–94 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
55.6 tok/s 33–89 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
47.4 tok/s 28–76 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
47.4 tok/s 28–76 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
47.4 tok/s 28–76 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
47.4 tok/s 28–76 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
47.4 tok/s 28–76 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
43.7 tok/s 26–70 · alacsony bizalom	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	18.8 GB	Q4_K_M	Szoros
39.8 tok/s 24–64 · alacsony bizalom	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	18.8 GB	Q4_K_M	Szoros
38.4 tok/s 23–61 · alacsony bizalom	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.8 GB	Q6_K	Szoros
38.4 tok/s 23–61 · alacsony bizalom	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.8 GB	Q6_K	Szoros
36.7 tok/s 22–59 · alacsony bizalom	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.8 GB	Q6_K	Szoros
36.7 tok/s 22–59 · alacsony bizalom	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.8 GB	Q6_K	Szoros
36.1 tok/s 22–58 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	32.8 GB	Q8_0	Kényelmes
36.1 tok/s 22–58 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	32.8 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: StepFun
Szervezet típusa: Industry
Ország: China
Közölt: 24 February 2025
Szerzők: Guoqing Ma, Haoyang Huang, Kun Yan, Liangyu Chen, Nan Duan, Shengming Yin, Changyi Wan, Ranchen Ming, Xiaoniu Song, Xing Chen, Yu Zhou, Deshan Sun, Deyu Zhou, Jian Zhou, Kaijun Tan, Kang An, Mei Chen, Wei Ji, Qiling Wu, Wen Sun, Xin Han, Yanan Wei, Zheng Ge, Aojie Li, Bin Wang, Bizhu Huang, Bo Wang, Brian Li, Changxing Miao, Chen Xu, Chenfei Wu, Chenguang Yu, Dapeng Shi, Dingyuan Hu, Enle Liu, Gan…

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: 30B
Képzési adatok: tokens

Képzés számítás

A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.

Képzés számítás: 4.1 × 10²⁴ FLOP
Hogyan jött létre: Hardware

A tréning futás

Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.

Képzési hardver: NVIDIA H800 SXM5
Használt chipek: 5,000
Fali óra idő: 720 hours (30 days)
Hardverhasználat: MFU 32.0%
Teljesítményfogyasztás: 6.9 MW

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
Hugging Face: stepfun-ai

Hogyan van besorolva

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

Valószínűleg 10²³ FLOP felett: Yes
Nyilvántartási bizalom: Likely

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: Step-Video-T2V Technical Report: The Practice, Challenges, and Future of Video Foundation Model
Utoljára frissítve: 28 November 2025

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Step-Video-T2V

A másodpercenkénti becsült tokenek alapján rangsorolva, a legújabb kártyát először, ahol a sebességek azonosak. Mivel a generálás a MEMÓRIA SZÉLESSÉGÉhez van kötve, ez a sorrend a sávszélességet követi, nem pedig bármilyen játékbeli tesztet..

A legkisebb GPU-k, amik még futnak Step-Video-T2V

A legolcsóbb út, a memória kapacitás alapján. Egy szoros illeszkedés futtatja a modellt, de semmit sem hagy a hosszabb beszélgetésre..

Mit jelentenek a számok

Ami szükséges a futtatásához

Minimális kártya

RTX A4500

Szükséges memória

17.1 GB

Leggyorsabb

113 tok/s

Step-Video-T2V eléri a paraméterek számát 30B. Ez a tartományba esik, amelyet egy komoly asztali KÁRTYA kezelni tud, miután a súlyok tömörítve vannak. Azoknak a KÁRTYÁKNAK a száma, amelyeket nyomon követünk, és amelyek képesek futtatni: 132.

A legkevesebb hardver, ami működik, az RTX A4500, memória kapacitással rendelkezik 20 GB, futtatás egy tömörítési arányon IQ4_XS és körülbelül előállítva 22.2 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb eredmény a következőből származik B200, nagyjából generálás 113 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Háttér

Step-Video-T2V ki lett adva által StepFun, az országban rögzítve mint China, alatt February 2025. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.

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

A nyílt súlyok az okai annak, hogy ez az oldal a kalkulátorban van, és nem csak a katalógusban: ez egy olyan modell, amit valójában meg tudsz tartani. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva stepfun-ai.

A átbocsátási számadatok olvasása

Minden olyan kártya esetében, amely képes futtatni, a közép tartományban ül 22.0 másodpercenkénti tokenek. Jogosultsági olvasási sebesség: 104 tőlük

Ez egy sűrű modell, így minden paramétert minden előállított tokenhez elolvasnak. Ez szinte pontosan nyomon követi a memória-sávszélességet — egy kártya, amelynek kétszer akkora a sávszélessége, körülbelül kétszer olyan gyorsan generál.

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

Hogyan lett betanítva

A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 4.1 × 10²⁴ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA H800 SXM5. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a Step-Video-T2V

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

01

Nézd meg, mire van szüksége, mielőtt bármi mást tennél.

A táblázat felsorolja az összes kártyát, amely képes tartani Step-Video-T2V, körülbelül szükséges 17.1 GB a tömörítésnél IQ4_XS. Semennyi feldolgozási teljesítmény nem kompenzálja azt a kártyát, amelyik nem tudja megtartani.
02

Illeszd a kontextust a tényleges használatodhoz.

Állítsa be a kontextust arra, amit valójában használni fog. A cache a beszélgetéssel nő, és ez a szokásos oka annak, hogy egy kártya, amelynek korábban rendben kellett volna lennie, egyszer csak nem fér el. Step-Video-T2V.
03

Válaszd ki, milyen messzire fogod tömöríteni.

A kvantálási oszlop kártyánként változik, mert egy nagyobb kártya pontosabb másolatot tartalmaz., elérni egy tömörítést a IQ4_XS 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.
04

Rendezés sebesség szerint

Rendezze sebesség szerint, hogy lássa, hogyan rangsorolnak a kártyák. Step-Video-T2V. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 113 tok/s
05

Olvasd el az illeszkedés oszlopot utoljára.

Tömör jelentése, hogy betölti és működik, nincs hely a későbbi kontextus növelésére, a következő esetben Step-Video-T2V. A Kényelmes azt jelenti, hogy később bővítheted a contextet. Ez a különbség fontosabb, mint néhány token másodpercenként, így kényelmeset vásárolj, ha ezt várod.
06

Nézd meg, mit futtat még az a kártya.

Minden kártyaoldal megismétli ezt a vizsgálatot minden modellre, amelyet birtoklunk, válaszolva arra, hogy mi másra jó a hardver, azon kívül, hogy Step-Video-T2V.

Válaszok

Step-Video-T2V — gyakori kérdések

Step-Video-T2V— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Csak a terhelés áthelyezésével, amely általában téves gazdaságosság: a rendszermemóriában tárolt rész az egészet visszahúzza. A legközelebbi hiba, amit számítunk, alulmúlja 4.4 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

Step-Video-T2V— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

Egy második Kártya körülbelül megduplázza a rendelkezésre álló MEMÓRIÁT, de nem a generálási sebességet. A szám, amely már képes egyedül futtatni: 132. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

Step-Video-T2V— 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: 5. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

Step-Video-T2V— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

A specifikációkból számítják ki őket, nem pedig mérik, és mindegyiknek van egy tartománya. Egy példa: 68–181 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

Step-Video-T2V— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az RTX A4500, memória kapacitással rendelkezik 20 GB. A modell egy tömörítéssel fut. IQ4_XS használva körülbelül 17.1 GB, és körülbelül 22.2 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 132.

Step-Video-T2V— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 113 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: 104.

Step-Video-T2V— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 17.1 GB tömörítési arányban IQ4_XS, 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.

Step-Video-T2V— futtathatom egy GPU-n tartva 24 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 5090 D V2, tartás 24 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q4_K_M, használva körülbelül 18.8 GB és körülbelül generálás 43.7 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

Step-Video-T2V— 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.

Step-Video-T2V— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 30B. 30B. 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.

Step-Video-T2V— Ki készítette ezt?

Kiadta StepFun, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

Step-Video-T2V— Mikor adták ki?

Kibocsátották a February 2025.

Step-Video-T2V— 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.

Step-Video-T2V— Hol tudom letölteni?

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

Step-Video-T2V— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 4.1 × 10²⁴ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA H800 SXM5. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.

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..

Minden AI modell