Cosmos-Predict1-14b-Video2World TPS kalkulátor

Nyitott súlyok NVIDIA 14B Paraméterek January 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

306 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

P102-101

10 GB · IQ4_XS · 20.2 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

242 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Cosmos-Predict1-14b-Video2World?

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.

306 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
242 tok/s 145–387 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	15.7 GB	Q8_0	Kényelmes
242 tok/s 145–387 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	15.7 GB	Q8_0	Kényelmes
193 tok/s 116–309 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	15.7 GB	Q8_0	Kényelmes
193 tok/s 116–309 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	15.7 GB	Q8_0	Kényelmes
155 tok/s 93–247 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	15.7 GB	Q8_0	Kényelmes
148 tok/s 89–237 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	15.7 GB	Q8_0	Kényelmes
148 tok/s 89–237 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	15.7 GB	Q8_0	Kényelmes
142 tok/s 85–227 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	15.7 GB	Q8_0	Kényelmes
126 tok/s 75–201 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	15.7 GB	Q8_0	Kényelmes
126 tok/s 75–201 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	15.7 GB	Q8_0	Kényelmes
126 tok/s 75–201 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	15.7 GB	Q8_0	Kényelmes
119 tok/s 72–191 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	15.7 GB	Q8_0	Kényelmes
116 tok/s 70–185 · alacsony bizalom	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.4 GB	IQ4_XS	Szoros
102 tok/s 61–163 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.7 GB	Q8_0	Kényelmes
102 tok/s 61–163 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	15.7 GB	Q8_0	Kényelmes
102 tok/s 61–163 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.7 GB	Q8_0	Kényelmes
102 tok/s 61–163 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.7 GB	Q8_0	Kényelmes
102 tok/s 61–163 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.7 GB	Q8_0	Kényelmes
77.4 tok/s 46–124 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	15.7 GB	Q8_0	Kényelmes
77.4 tok/s 46–124 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	15.7 GB	Q8_0	Kényelmes
64.5 tok/s 39–103 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	15.7 GB	Q8_0	Kényelmes
63.1 tok/s 38–101 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	15.7 GB	Q8_0	Kényelmes
61.7 tok/s 37–99 · alacsony bizalom	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	15.7 GB	Q8_0	Kényelmes
61.7 tok/s 37–99 · alacsony bizalom	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	15.7 GB	Q8_0	Kényelmes
61.7 tok/s 37–99 · alacsony bizalom	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	15.7 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: NVIDIA
Szervezet típusa: Industry
Ország: United States of America
Közölt: 7 January 2025
Szerzők: NVIDIA: Niket Agarwal, Arslan Ali, Maciej Bala, Yogesh Balaji, Erik Barker, Tiffany Cai, Prithvijit Chattopadhyay, Yongxin Chen, Yin Cui, Yifan Ding, Daniel Dworakowski, Jiaojiao Fan, Michele Fenzi, Francesco Ferroni, Sanja Fidler, Dieter Fox, Songwei Ge, Yunhao Ge, Jinwei Gu, Siddharth Gururani, Ethan He, Jiahui Huang, Jacob Huffman, Pooya Jannaty, Jingyi Jin, Seung Wook Kim, Gergely Klár, Grace …

Mit csinál

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

Tartomány: Video, Vision, Robotics
Feladat: Robotic manipulation, System control, Video generation

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: 14B
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: 2.8 × 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 H100 SXM5 80GB
Használt chipek: 10,000
Teljesítményfogyasztás: 13.8 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 (restricted use)
Képzés kód: Unreleased
Hugging Face: nvidia

Hogyan van besorolva

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

Nyilvántartási bizalom: Likely

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: Cosmos World Foundation Model Platform for Physical AI
Utoljára frissítve: 28 November 2025

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Cosmos-Predict1-14b-Video2World

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 Cosmos-Predict1-14b-Video2World

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

Mit jelentenek a számok

Mi szükséges ehhez a modellhez való futtatáshoz

Minimális kártya

P102-101

Szükséges memória

8.4 GB

Leggyorsabb

242 tok/s

Cosmos-Predict1-14b-Video2World eléri a paraméterek számát 14B. 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: 306.

A legkisebb kártya, ami elbírja, az P102-101, memória kapacitással rendelkezik 10 GB, futtatás egy tömörítési arányon IQ4_XS és körülbelül előállítva 20.2 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb eredmény a következőből származik B200, nagyjából generálás 242 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Mit jelent ez a modell

Cosmos-Predict1-14b-Video2World ki lett adva által NVIDIA, az országban rögzítve mint United States of America, alatt January 2025. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.

Működik a területen a Video, Vision, Robotics, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása robotic manipulation, System control, Video generation.

A közzétett súlyok azt jelentik, hogy a modell a te gépeden fut, nem pedig valaki másén, ami lehetővé teszi az alábbi hardverkérdés megválaszolását. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva nvidia.

Mi dönti el a sebességet

A kártyák felének, amelyek tartják, több mint 20.4 másodpercenkénti tokenek. Jogosultsági olvasási sebesség: 268 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.

Nélkül az attention elrendezés a nyilvántartásban, a memory oszlop egy közelítés. Elég közel van ahhoz, hogy hardver kiválasztását lehessen végezni, és a leghitványosabb hosszú context esetén.

Képzés és származás

A képzés futás körülbelül 2.8 × 10²⁴ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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 Cosmos-Predict1-14b-Video2World

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

01

Olvasd el a MEMORY adatokat először.

A táblázat felsorolja az összes kártyát, amely képes tartani Cosmos-Predict1-14b-Video2World, körülbelül szükséges 8.4 GB a tömörítésnél IQ4_XS. Semennyi feldolgozási teljesítmény nem kompenzálja azt a kártyát, amelyik nem tudja megtartani.
02

Döntsön arról, hogy mennyi ideig tartanak a beszélgetései.

A hosszabb beszélgetések memóriaigénye van a súlyok szükségletén kívül. Húzd el a csúszkát a valódi munkahosszodra, mielőtt bármelyik sort megbízhatónak tartanád. Cosmos-Predict1-14b-Video2World.
03

Válaszd ki, milyen messzire fogod tömöríteni.

A tömörítés az, ami lehetővé teszi, hogy egy modell kisebb kártyákra illeszkedjen, bizonyos költséggel a pontosság terén., 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

A sebességsorrend lényegében egy sorrend a MEMÓRIA-SÁV szerint, a Cosmos-Predict1-14b-Video2World. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 242 tok/s
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 Cosmos-Predict1-14b-Video2World. 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 a kártyát a másik oldalról.

Egy KÁRTYA végigkövetése a saját oldaláig megmutatja az összes többi modellt, amelyet el tud tartani, ami az a kérdés, ami felmerül, miután döntöttél. Cosmos-Predict1-14b-Video2World.

Válaszok

Cosmos-Predict1-14b-Video2World — gyakori kérdések

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

A kapacitás kártyánként összeadódik; a teljesítmény nem. A kártyák számának már saját magukban tartva: 306. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Egy nagyobb KÁRTYA pontosabb másolatot tárol. Azoknak a tömörítési szinteknek a száma, amelyeket a futó KÁRTYÁK használnak: 5. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— 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: 145–387 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az P102-101, memória kapacitással rendelkezik 10 GB. A modell egy tömörítéssel fut. IQ4_XS használva körülbelül 8.4 GB, és körülbelül 20.2 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 306.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 242 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: 268.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 8.4 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.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— futtathatom egy GPU-n tartva 12 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 3080 Ti, tartás 12 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q5_K_M, használva körülbelül 10.8 GB és körülbelül generálás 49.3 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— futtathatom egy GPU-n tartva 16 GB?

Igen. A KÁRTYA Tesla V100 SXM2 16 GB, tartás 16 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q6_K, használva körülbelül 12.4 GB és körülbelül generálás 49.7 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— 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 15.7 GB és körülbelül generálás 40.5 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— 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.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 14B. 14B. 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.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— Ki készítette ezt?

Kiadta NVIDIA, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— Mikor adták ki?

Kibocsátották a January 2025.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— Mire használják?

Működik a területen a Video, Vision, Robotics, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot robotic manipulation, System control, Video generation. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— Hol tudom letölteni?

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

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 2.8 × 10²⁴ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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.

Cosmos-Predict1-14b-Video2World— 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 2.0 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

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