Cogito v2.1 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
Quali GPU possono eseguire Cogito v2.1?
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..
0 schede corrispondono
Calcolo| Ha bisogno | Quantizzazione | Adatto | |||||
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Nessuna scheda nel nostro catalogo può eseguire questo modello con queste impostazioni.. |
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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
- Deep Cogito
- Pubblicato
- 19 November 2025
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language modeling/generation, Question answering
- Modello di base
- DeepSeek-V3-Base
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
- 671B
- Dati di addestramento
- tokens
671B total, 37B active
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 (unrestricted)
- Hugging Face
- deepcogito
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Introducing Cogito v2.1
- Ultimo aggiornamento
- 11 August 2026
Cosa significano i numeri
Requisiti hardware in pratica
Cogito v2.1 raggiunge un conteggio di parametri di 671B. Questo è oltre ciò che qualsiasi singola scheda grafica può contenere. Eseguire questo significa o suddividerlo tra più schede o noleggiare hardware progettato per il lavoro, e ogni scheda in grado di contenerlo da sola è un componente da datacenter. Il numero che può: 0.
Da dove è venuto
Cogito v2.1 è stato pubblicato da Deep Cogito, durante November 2025.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Question answering.
Costruisce su DeepSeek-V3-Base. È per questo che condivide la forma e le dimensioni generali del modello base.
I pesi aperti sono ciò che mette questa pagina nel calcolatore piuttosto che solo nel catalogo: è un modello che puoi effettivamente tenere. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione deepcogito.
Passo dopo passo
Come scegliere una GPU per Cogito v2.1
La tabella sopra ha già valutato ogni card di cui possediamo le specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..
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01
Controlla cosa serve prima di ogni altra cosa
Ogni card qui è stata controllata contro Cogito v2.1. Quella cifra, non le prestazioni di punta di una CARD, è ciò che decide se può essere eseguita.
-
02
Decidi quanto a lungo durano le tue conversazioni
La conversazione occupa memoria anche, e cresce man mano che procede. Imposta il cursore sulla lunghezza che ti aspetti, perché con un contesto lungo una CARD che gestisce facilmente domande brevi può essere scartata da Cogito v2.1.
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03
Decidi quanto spazio di compressione accetterai
La Compression è ciò che rende un modello adatto a schede più piccole, a fronte di un certo costo in accuratezza.. Impostare una qualità minima elimina le schede che riescono a gestirla solo spremendo oltre quanto desiderato e mantiene il confronto a un livello.
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04
Ordina per throughput piuttosto che per specifiche.
Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per Cogito v2.1. Non si adatterà a un'ordinazione da gaming, perché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria.
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05
Leggi l'ultima colonna di fit
Una vestibilità stretta funziona, ma non lascia nulla in più per una conversazione più lunga, nel caso di Cogito v2.1. 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.
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06
Controlla la GPU dall'altro lato
Seguire una GPU attraverso la sua pagina mostra ogni altro modello che può contenere, che è la domanda che segue una volta che hai deciso su Cogito v2.1.
Risposte
Cogito v2.1 — domande comuni
Cogito v2.1— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Question answering. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
Cogito v2.1— Dove posso scaricarlo?
I suoi pesi sono pubblicati su Hugging Face, sotto l'organizzazione deepcogito. Non ospitiamo file di modelli — questo sito calcola quale hardware è necessario per eseguirli.
Cogito v2.1— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?
Solo scaricando, che di solito è una falsa economia: la parte tenuta in SYSTEM MEMORY rallenta tutto. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 103.0 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.
Cogito v2.1— due GPU lo farebbero andare più veloce?
Una seconda CARD raddoppia grossolanamente la VRAM disponibile ma non il tasso di generazione. Il numero già in grado di eseguirlo da solo: 0. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.
Cogito v2.1— perché la quantizzazione differisce tra le schede?
Poiché la capacità varia, così deve essere spremuta. Il numero di livelli distinti nella tabella sopra: 1. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.
Cogito v2.1— 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: la gamma sotto ogni cifra. Lo stesso modello e scheda variano tra il trenta e il cinquanta per cento a seconda del software di inferenza e della sua versione.
Cogito v2.1— 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.
Cogito v2.1— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 671B. 671B total, 37B active. 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.
Cogito v2.1— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Deep Cogito.
Cogito v2.1— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in November 2025.
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.