SANA 1.5 4.8B TPS-rekenmachine

Open gewichten NVIDIA,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Tsinghua University,Playground,Peking University,The University of Hong Kong 4.8B parameters May 2025

Elke kaart hieronder wordt beoordeeld op basis van dit model met de contextlengte en minimale kwaliteit die je kiest. Snelheid is een schatting voor een enkele aanvraag, berekend op basis van de geheugendoorvoer van de kaart en de grootte van het model eenmaal gecomprimeerd..

Bereken voor dit model

818 kaarten die het kunnen draaien

818 kaarten die we hebben specificaties voor

Kleinste kaart die past

Tesla C1080

4 GB · IQ4_XS · 18.9 tok/s

Snelste kaart

B200

706 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien SANA 1.5 4.8B?

Stel de invoer in, lees het antwoord

Contextlengte tokens

Een langere conversatie heeft meer geheugen nodig, wat dit model van kleinere kaarten kan duwen..

Minimale kwaliteit

Verbergt kaarten die alleen in het model passen door het onder dit punt te comprimeren.

Zoek kaarten

Kaartgeheugen

Toon ook kaarten die het niet kunnen draaien

818 kaarten passen

Berekenen

					Heeft	Kwantificatie	Past
706 tok/s 424–1,129 · lage vertrouwen	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	5.8 GB	Q8_0	Comfortabel
706 tok/s 424–1,129 · lage vertrouwen	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	5.8 GB	Q8_0	Comfortabel
564 tok/s 338–902 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	5.8 GB	Q8_0	Comfortabel
564 tok/s 338–902 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	5.8 GB	Q8_0	Comfortabel
451 tok/s 270–721 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	5.8 GB	Q8_0	Comfortabel
431 tok/s 259–690 · lage vertrouwen	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	5.8 GB	Q8_0	Comfortabel
431 tok/s 259–690 · lage vertrouwen	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	5.8 GB	Q8_0	Comfortabel
413 tok/s 248–661 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	5.8 GB	Q8_0	Comfortabel
366 tok/s 220–586 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.8 GB	Q8_0	Comfortabel
366 tok/s 220–586 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.8 GB	Q8_0	Comfortabel
366 tok/s 220–586 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.8 GB	Q8_0	Comfortabel
348 tok/s 209–556 · lage vertrouwen	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	5.8 GB	Q8_0	Comfortabel
296 tok/s 178–474 · lage vertrouwen	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.8 GB	Q8_0	Comfortabel
296 tok/s 178–474 · lage vertrouwen	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	5.8 GB	Q8_0	Comfortabel
296 tok/s 178–474 · lage vertrouwen	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.8 GB	Q8_0	Comfortabel
296 tok/s 178–474 · lage vertrouwen	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.8 GB	Q8_0	Comfortabel
296 tok/s 178–474 · lage vertrouwen	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.8 GB	Q8_0	Comfortabel
226 tok/s 135–361 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	5.8 GB	Q8_0	Comfortabel
226 tok/s 135–361 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	5.8 GB	Q8_0	Comfortabel
188 tok/s 113–301 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	5.8 GB	Q8_0	Comfortabel
184 tok/s 110–295 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	5.8 GB	Q8_0	Comfortabel
180 tok/s 108–288 · lage vertrouwen	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	5.8 GB	Q8_0	Comfortabel
180 tok/s 108–288 · lage vertrouwen	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	5.8 GB	Q8_0	Comfortabel
180 tok/s 108–288 · lage vertrouwen	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	5.8 GB	Q8_0	Comfortabel
180 tok/s 108–288 · lage vertrouwen	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	5.8 GB	Q8_0	Comfortabel

Snelheden zijn schattingen voor een enkele aanvraag — één gesprek tegelijk — berekend vanuit geheugendebandbreedte, modelgrootte en kwantisatie. De werkelijke doorvoer varieert met de inferentietijd en de versie ervan. Cijfers gepubliceerd door hardwareleveranciers meten veel gelijktijdige aanvragen en zijn veel hoger.

Op record

Volledige specificatie

Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..

Oorsprong

Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.

Organisatie: NVIDIA,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Tsinghua University,Playground,Peking University,The University of Hong Kong
Organisatietype: Industry,Academia,Academia,Industry,Academia,Academia
Land: United States of America, China, Hong Kong
Gepubliceerd: 17 May 2025
Auteurs: Enze Xie, Junsong Chen, Yuyang Zhao, Jincheng Yu, Ligeng Zhu, Chengyue Wu, Yujun Lin, Zhekai Zhang, Muyang Li, Junyu Chen, Han Cai, Bingchen Liu, Daquan Zhou, Song Han

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.

Domein: Image generation
Taak: Text-to-image, Image generation
Basis model: SANA 1.6B
Numerieke indeling: BF16

Grootte

Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.

parameters: 4.8B
Training gegevens: tokens

De trainingsrun

Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.

Training hardware: NVIDIA A100
Gebruikte chips: 64
Stroomverbruik: 50.2 kW

Beschikbaarheid

Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.

Gewichten: Open — downloadable
Toegang tot model: Open weights (non-commercial)
Training code: Open source
Hugging Face: Efficient-Large-Model

Hoe het is geclassificeerd

Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.

Record vertrouwen: Confident

Bronnen

Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.

Referentie: SANA 1.5: Efficient Scaling of Training-Time and Inference-Time Compute in Linear Diffusion Transformer
Laatst bijgewerkt: 28 November 2025

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien SANA 1.5 4.8B

Gerangschikt op geschatte tokens per seconde, nieuwste kaart eerst waar snelheden gelijk zijn. Omdat generatie gebonden is aan geheugensnelheid, volgt deze ordening de snelheid in plaats van een gamebenchmark..

De kleinste GPU's die nog steeds draaien SANA 1.5 4.8B

De goedkoopste route erin, op basis van geheugencapaciteit. Een krappe pasvorm draait het model maar laat niets over voor een langer gesprek..

Wat de cijfers betekenen

Hardwarevereisten in de praktijk

Minimum kaart

Tesla C1080

Geheugen nodig

3.3 GB

Snelste

706 tok/s

SANA 1.5 4.8B bereikt een parameter telling van 4.8B. Dat is klein genoeg zodat hardware zelden de obstakel is, inclusief op kaarten van enkele jaren oud. Het aantal kaarten dat we volgen die het kunnen draaien: 818.

Het toegangspunt is Tesla C1080, met een geheugen capaciteit van 4 GB, het draaien ervan met een compressie van IQ4_XS en produceren rond 18.9 tokens per seconde

De snelste resultaten komen van B200, genereren ongeveer 706 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Achtergrond

SANA 1.5 4.8B werd gepubliceerd door NVIDIA,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Tsinghua University,Playground,Peking University,The University of Hong Kong, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens May 2025. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry,Academia,Academia,Industry,Academia,Academia.

Het werkt in het domein van Image generation, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van text-to-image, Image generation.

Het bouwt voort op SANA 1.6B. De meeste modellen op deze schaal zijn aangepast van een bestaande basis in plaats van vanuit het niets gebouwd.

Omdat de gewichten zijn vrijgegeven, hangt niets over het uitvoeren ervan af van een leverancier die beschikbaar blijft — het is van jou zodra het is gedownload. Op Hugging Face is het gepubliceerd onder de organisatie Efficient-Large-Model.

Het lezen van de doorvoercijfers

Over elke kaart die het kan draaien, ligt het midden van het bereik op 28.2 tokens per seconde. Het produceren van tekst sneller dan de meeste mensen het lezen. 771 van hen

Elke gewicht participeert in elke token hier, dus bandbreedte is het hele verhaal: de ranking hieronder is effectief een ranking van geheugendoorvoer.

De interne architectuur is niet gedocumenteerd, dus het geheugen wordt geschat op basis van het aantal parameters en dienovereenkomstig gemarkeerd. Verwacht dat de werkelijke waarde verschilt, vooral bij lange context.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor SANA 1.5 4.8B

De tabel hierboven heeft elke kaart die we specificaties voor hebben al vergeleken met dit model. Het bereiken van uw antwoord kost zes stappen..

01

Lees eerst de geheugenfiguur

Elke kaart hier is gecontroleerd op SANA 1.5 4.8B, ongeveer nodig 3.3 GB bij een compressie van IQ4_XS. Die figuur, niet de hoofdtitelprestaties van een kaart, is wat bepaalt of het draait.
02

Stel de contextlengte in waarmee je gaat werken

Langere gesprekken kosten geheugen bovenop wat de gewichten nodig hebben. Verplaats de schuifregelaar naar je echte werklengte voordat je een rij vertrouwt voor SANA 1.5 4.8B.
03

Bepaal hoeveel compressie je accepteert

Compressie is wat een model laat passen op kleinere kaarten, tegen een bepaalde kost in nauwkeurigheid., bereiken van een compressie van IQ4_XS op de kleinste kaart die past. Het instellen van een minimumkwaliteit laat de kaarten vallen die het alleen maar beheersen door verder te persen dan je zou willen, en houdt de vergelijking op één niveau.
04

Rangschik op doorvoer in plaats van specificatielijst

Ranking op basis van tokens per seconde volgt geheugenbandbreedte in plaats van kernaantal, voor SANA 1.5 4.8B. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 706 tok/s
05

Kijk naar de speling, niet alleen naar de pasvorm.

Strak betekent dat het laadt en werkt zonder ruimte om de context later te verhogen, in het geval van SANA 1.5 4.8B. Comfortabel betekent dat je de context later kunt vergroten. Dat verschil is belangrijker dan een paar tokens per seconde, dus koop voor comfortabel als je dat verwacht.
06

Zie wat die kaart nog meer draait

Het volgen van een GPU-kaart naar zijn eigen pagina toont elk ander model dat het kan bevatten, wat de vraag is die volgt zodra je je hebt ingesteld op SANA 1.5 4.8B.

Antwoorden

SANA 1.5 4.8B — veelgestelde vragen

SANA 1.5 4.8B— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?

Het kan worden opgesplitst tussen de GPU-kaart en systeemgeheugen, maar het genereert op die manier pijnlijk traag. Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

SANA 1.5 4.8B— Zouden twee GPU's het sneller draaien?

Een tweede kaart verdubbelt ruwweg het beschikbare geheugen, maar niet de generatie snelheid. Het aantal dat al in staat is om het alleen te draaien: 818. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

SANA 1.5 4.8B— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?

Elke kaart wordt weergegeven met de minst-gecomprimeerde kopie die hij kan bevatten. Het aantal verschillende compressieniveaus op de kaarten die het kunnen houden: 4. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

SANA 1.5 4.8B— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Ze worden berekend uit specificaties in plaats van gemeten, en elk heeft een bereik. Een voorbeeld: 424–1,129 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

SANA 1.5 4.8B— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is Tesla C1080, met een geheugen capaciteit van 4 GB. Het draait het model op een compressie van IQ4_XS ongeveer 3.3 GB, en produceert ongeveer 18.9 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 818.

SANA 1.5 4.8B— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 706 tokens per seconde; de langzaamste die het nog steeds draait haalt aanzienlijk minder. De leessnelheid is rond de tien tokens per seconde, en het aantal kaarten dat dat haalt: 771.

SANA 1.5 4.8B— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 3.3 GB bij een compressie van IQ4_XS, welke is wat de kleinste card die het draait gebruikt. Minder compressie heeft meer nodig: de cijfers in de memory-kolom hierboven worden opnieuw berekend voor elke card, omdat elke card de minst gecomprimeerde versie kan vasthouden.

SANA 1.5 4.8B— kan ik het draaien op een GPU met 8 GB?

Ja. De GPU kaart CMP 170HX 8 GB, houden 8 GB, draait het met een compressie van Q8_0, ongeveer 5.8 GB en genereren ongeveer 131 tokens per second. De fit is comfortabel.

SANA 1.5 4.8B— kan ik het draaien op een GPU met 12 GB?

Ja. De GPU kaart GeForce RTX 3080 Ti, houden 12 GB, draait het met een compressie van Q8_0, ongeveer 5.8 GB en genereren ongeveer 80.5 tokens per second. De fit is comfortabel.

SANA 1.5 4.8B— kan ik het draaien op een GPU met 16 GB?

Ja. De GPU kaart Tesla V100 SXM2 16 GB, houden 16 GB, draait het met een compressie van Q8_0, ongeveer 5.8 GB en genereren ongeveer 99.7 tokens per second. De fit is comfortabel.

SANA 1.5 4.8B— kan ik het draaien op een GPU met 24 GB?

Ja. De GPU kaart GeForce RTX 5090 D V2, houden 24 GB, draait het met een compressie van Q8_0, ongeveer 5.8 GB en genereren ongeveer 118 tokens per second. De fit is comfortabel.

SANA 1.5 4.8B— is het open-source?

De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze kunnen worden gedownload en op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd. Houd er rekening mee dat OPEN WEIGHTS niet hetzelfde is als open source in de volle zin — het zegt niets over de trainingsdata, de trainingscode of de commerciële voorwaarden die eraan zijn verbonden.

SANA 1.5 4.8B— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 4.8B. 4.8B Our final model (SANA-4.8B) scales to 60 layers while maintaining the same channel dimension (2240 per layer) and FFN dimension (5600) as SANA-1.6B. The architecture, training data, and other hyperparameters remain consistent with SANA-1.6B. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.

SANA 1.5 4.8B— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door NVIDIA,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Tsinghua University,Playground,Peking University,The University of Hong Kong, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry,Academia,Academia,Industry,Academia,Academia.

SANA 1.5 4.8B— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in May 2025.

SANA 1.5 4.8B— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Image generation, en wordt geregistreerd als het afhandelen van text-to-image, Image generation. Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.

SANA 1.5 4.8B— waar kan ik het downloaden?

Zijn gewichten zijn gepubliceerd op Hugging Face, onder de organisatie Efficient-Large-Model. Wij hosten geen modelbestanden - deze site berekent welke hardware nodig is om ze te draaien.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 28 November 2025

De andere richting

Van de andere kant bekijken?

Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.

Alle AI-modellen