Cosmos-Predict2-14B-Video2World calcolatore TPS
Ogni scheda sottostante è valutata rispetto a questo modello alla lunghezza di contesto e alla qualità minima che scegli. La velocità è una stima per una singola richiesta, calcolata dalla larghezza di banda della memoria della scheda e dalla dimensione del modello una volta compresso..
Calcolato per questo modello
818 schede per cui abbiamo specifiche
Scheda più piccola che si adatta
P102-101
10 GB · IQ4_XS · 20.2 tok/s
Scheda più veloce
B200
242 tok/s · 180 GB
Quali GPU possono eseguire Cosmos-Predict2-14B-Video2World?
Imposta gli input, leggi la risposta
Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..
Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..
306 schede corrispondono
Calcolo| Ha bisogno | Quantizzazione | Adatto | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
242
tok/s
145–387 · bassa fiducia |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 15.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
242
tok/s
145–387 · bassa fiducia |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 15.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
193
tok/s
116–309 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 15.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
193
tok/s
116–309 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 15.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
155
tok/s
93–247 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 15.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
148
tok/s
89–237 · bassa fiducia |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 15.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
148
tok/s
89–237 · bassa fiducia |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 15.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
142
tok/s
85–227 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 15.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
126
tok/s
75–201 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 15.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
126
tok/s
75–201 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 15.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
126
tok/s
75–201 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 15.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
119
tok/s
72–191 · bassa fiducia |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 15.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
116
tok/s
70–185 · bassa fiducia |
CMP 170HX 10 GB NVIDIA | 10 GB | 1,560 GB/s | Sep 2021 | 8.4 GB | IQ4_XS | Stretto |
|
102
tok/s
61–163 · bassa fiducia |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 15.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
102
tok/s
61–163 · bassa fiducia |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 15.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
102
tok/s
61–163 · bassa fiducia |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 15.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
102
tok/s
61–163 · bassa fiducia |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 15.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
102
tok/s
61–163 · bassa fiducia |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 15.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
77.4
tok/s
46–124 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 15.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
77.4
tok/s
46–124 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 15.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
64.5
tok/s
39–103 · bassa fiducia |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 15.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
63.1
tok/s
38–101 · bassa fiducia |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 15.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
61.7
tok/s
37–99 · bassa fiducia |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 15.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
61.7
tok/s
37–99 · bassa fiducia |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 15.7 GB | Q8_0 | Comodo |
|
61.7
tok/s
37–99 · bassa fiducia |
A800 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Aug 2022 | 15.7 GB | Q8_0 | Comodo |
Le velocità sono stime per una singola richiesta — una conversazione alla volta — calcolate dalla larghezza di banda della memoria, dalla dimensione del modello e dalla quantizzazione. Il throughput reale varia con il runtime di inferenza e la sua versione. I valori pubblicati dai fornitori di hardware misurano molte richieste simultanee e sono molto più elevati..
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- NVIDIA
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 11 June 2025
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Video, Vision, Robotics
- Compito
- Robotic manipulation, System control, Video generation
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 14B
- Dati di addestramento
- tokens
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Open — downloadable
- Accesso al modello
- Open weights (restricted use)
- Codice di addestramento
- Open source
- Hugging Face
- nvidia
NVIDIA license (termination clause + attribution requirements) https://huggingface.co/nvidia/Cosmos-Predict2-14B-Video2World Apache 2.0 for code https://github.com/nvidia-cosmos/cosmos-predict2/tree/main
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Probabilmente sopra 10²³ FLOP
- Yes
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- NVIDIA Releases New AI Models and Developer Tools to Advance Autonomous Vehicle Ecosystem
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Gli estremi
Le dieci GPU più veloci che eseguono Cosmos-Predict2-14B-Video2World
Classificato per token stimati al secondo, scheda più recente per prima dove le velocità coincidono. Poiché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria, quest'ordinamento segue la larghezza di banda piuttosto che qualsiasi benchmark di gioco..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 242 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 242 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 193 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 193 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 155 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 148 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 148 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 142 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 126 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 126 tok/s
Le GPU più piccole che ancora funzionano Cosmos-Predict2-14B-Video2World
Il percorso più economico, in base alla capacità di memoria. Un adattamento stretto esegue il modello ma non lascia nulla di riserva per una conversazione più lunga..
- 01 Arc B570 10 GB · Ha bisogno 8.4 GB · IQ4_XS · Stretto 18.4 tok/s
- 02 Xbox Series X 6nm GPU 10 GB · Ha bisogno 8.4 GB · IQ4_XS · Stretto 32.5 tok/s
- 03 Radeon RX 6750 GRE 10 GB 10 GB · Ha bisogno 8.4 GB · IQ4_XS · Stretto 18.5 tok/s
- 04 CMP 170HX 10 GB 10 GB · Ha bisogno 8.4 GB · IQ4_XS · Stretto 116 tok/s
- 05 CMP 90HX 10 GB · Ha bisogno 8.4 GB · IQ4_XS · Stretto 56.5 tok/s
- 06 CMP 50HX 10 GB · Ha bisogno 8.4 GB · IQ4_XS · Stretto 41.6 tok/s
- 07 Radeon RX 6700 10 GB · Ha bisogno 8.4 GB · IQ4_XS · Stretto 18.5 tok/s
- 08 Radeon RX 6700M 10 GB · Ha bisogno 8.4 GB · IQ4_XS · Stretto 18.5 tok/s
- 09 Xbox Series X GPU 10 GB · Ha bisogno 8.4 GB · IQ4_XS · Stretto 32.5 tok/s
- 10 GeForce RTX 3080 10 GB · Ha bisogno 8.4 GB · IQ4_XS · Stretto 56.5 tok/s
Cosa significano i numeri
Cosa serve per eseguire questo modello
Scheda minima
P102-101
Memoria necessaria
8.4 GB
Più veloce
242 tok/s
Cosmos-Predict2-14B-Video2World raggiunge un conteggio di parametri di 14B. È piccolo abbastanza che l'hardware è raramente l'ostacolo, anche su CARD di diversi anni fa. Il numero di CARD che monitoriamo che possono eseguirlo: 306.
La scheda più piccola che lo tiene è P102-101, con una capacità di memoria di 10 GB, eseguendolo a una compressione di IQ4_XS e producendo circa 20.2 token al secondo
Top di gamma è B200, generando approssimativamente 242 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.
Da dove è venuto
Cosmos-Predict2-14B-Video2World è stato pubblicato da NVIDIA, nel paese registrato come United States of America, durante June 2025. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.
Funziona nel dominio di Video, Vision, Robotics, ed è registrato come eseguire il compito di robotic manipulation, System control, Video generation.
Poiché i suoi pesi sono stati rilasciati, nulla sull'esecuzione dipende da un fornitore che rimane disponibile — è tuo una volta scaricato. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione nvidia.
Comprendere le velocità
Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 20.4 token al secondo 268 di loro
Ogni peso partecipa a ogni token qui, quindi la larghezza di banda è tutta la storia: la classifica sottostante è effettivamente una classifica del throughput di memoria.
La sua architettura interna non è in archivio, quindi la memoria è approssimata dal conteggio dei parametri e contrassegnata di conseguenza. Aspettatevi che la cifra reale differisca, soprattutto con contesti lunghi.
Passo dopo passo
Come scegliere una GPU per Cosmos-Predict2-14B-Video2World
La tabella sopra ha già valutato ogni card di cui possediamo le specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..
-
01
Inizia dalla colonna VRAM
La tabella elenca ogni card in grado di contenere Cosmos-Predict2-14B-Video2World, avere bisogno di circa 8.4 GB a una compressione di IQ4_XS. Quella cifra, non le prestazioni di punta di una CARD, è ciò che decide se può essere eseguita.
-
02
Corrispondi il contesto al tuo utilizzo attuale
Conversazioni più lunghe richiedono memoria oltre a ciò che i pesi necessitano. Muovi il cursore sulla tua reale lunghezza di lavoro prima di fidarti di qualsiasi riga per Cosmos-Predict2-14B-Video2World.
-
03
Imposta un pavimento di qualità
La colonna di quantizzazione varia a seconda della scheda, perché una scheda più grande contiene una copia più precisa., raggiungendo una compressione di IQ4_XS sulla scheda più piccola che si adatta. Impostare una qualità minima elimina le schede che riescono a gestirla solo spremendo oltre quanto desiderato e mantiene il confronto a un livello.
-
04
Ordina per velocità
Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per Cosmos-Predict2-14B-Video2World. Non si adatterà a un'ordinazione da gaming, perché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria. La scheda in cima alla lista è B200, nella 242 tok/s
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05
Leggi l'ultima colonna di fit
La colonna della compatibilità separa le schede che riescono appena a farlo da quelle con spazio in più, nel caso di Cosmos-Predict2-14B-Video2World. Comfortable significa che puoi espandere il contesto in seguito. Quella differenza conta più di pochi token al secondo, quindi acquista per comfortable se ti aspetti di farlo.
-
06
Controlla la GPU dall'altro lato
Ogni pagina della scheda ripete questo sondaggio per ogni modello che possediamo, rispondendo a cosa altro l'hardware è utile oltre a Cosmos-Predict2-14B-Video2World.
Risposte
Cosmos-Predict2-14B-Video2World — domande comuni
Cosmos-Predict2-14B-Video2World— perché la quantizzazione differisce tra le schede?
Una scheda più grande contiene una copia più accurata. Il numero di livelli di compressione utilizzati tra le schede che lo eseguono: 5. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.
Cosmos-Predict2-14B-Video2World— quanto sono accurate queste stime di velocità?
Ogni cifra è derivata dalla larghezza di banda della memoria e dalle dimensioni del modello, non calibrata, motivo per cui ognuna è pubblicata come un intervallo anziché come un singolo numero. Un esempio: 145–387 tok/s su B200. Lo stesso modello e scheda variano tra il trenta e il cinquanta per cento a seconda del software di inferenza e della sua versione.
Cosmos-Predict2-14B-Video2World— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è P102-101, con una capacità di memoria di 10 GB. Esegui il modello a una compressione di IQ4_XS utilizzando circa 8.4 GB, e produce approssimativamente 20.2 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 306.
Cosmos-Predict2-14B-Video2World— quanto è veloce su una GPU?
Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 242 token al secondo; il più lento che riesce a farlo gestisce considerevolmente meno. La velocità di lettura è di circa dieci token al secondo, e il numero di schede che riescono a farlo: 268.
Cosmos-Predict2-14B-Video2World— quanta VRAM serve?
Ha bisogno di 8.4 GB a una compressione di IQ4_XS, quale è la scheda più piccola che lo utilizza. Meno compressione richiede di più: le cifre nella colonna della memoria sopra sono ricalcolate per ogni scheda, perché ognuna contiene la versione meno compressa possibile.
Cosmos-Predict2-14B-Video2World— posso eseguirlo su una GPU holding 12 GB?
Sì. La scheda GeForce RTX 3080 Ti, tenere 12 GB, lo esegue a una compressione di Q5_K_M, utilizzando circa 10.8 GB e generando approssimativamente 49.3 token al secondo. Il fit è stretto.
Cosmos-Predict2-14B-Video2World— posso eseguirlo su una GPU holding 16 GB?
Sì. La scheda Tesla V100 SXM2 16 GB, tenere 16 GB, lo esegue a una compressione di Q6_K, utilizzando circa 12.4 GB e generando approssimativamente 49.7 token al secondo. Il fit è stretto.
Cosmos-Predict2-14B-Video2World— posso eseguirlo su una GPU holding 24 GB?
Sì. La scheda GeForce RTX 5090 D V2, tenere 24 GB, lo esegue a una compressione di Q8_0, utilizzando circa 15.7 GB e generando approssimativamente 40.5 token al secondo. Il fit è comodo.
Cosmos-Predict2-14B-Video2World— è open-source?
I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.
Cosmos-Predict2-14B-Video2World— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 14B. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
Cosmos-Predict2-14B-Video2World— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da NVIDIA, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
Cosmos-Predict2-14B-Video2World— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in June 2025.
Cosmos-Predict2-14B-Video2World— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Video, Vision, Robotics, e viene registrato come gestire il compito di robotic manipulation, System control, Video generation. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
Cosmos-Predict2-14B-Video2World— Dove posso scaricarlo?
I suoi pesi sono pubblicati su Hugging Face, sotto l'organizzazione nvidia. Non ospitiamo file di modelli — questo sito calcola quale hardware è necessario per eseguirli.
Cosmos-Predict2-14B-Video2World— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?
Parzialmente. I layer che non si adattano si trovano nella memoria di sistema e funzionano a una frazione della velocità, quindi un modello in gran parte scaricato è raramente conveniente da usare. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 2.0 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.
Cosmos-Predict2-14B-Video2World— due GPU lo farebbero andare più veloce?
Due schede comprano VRAM piuttosto che velocità, che conta solo se una scheda non può contenerla. Il numero che può: 306. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.