Kokoro v0.19 kalkulator TPS

Otwórz wagi hexgrad 82M parametry December 2024

Każda karta poniżej jest oceniana w stosunku do tego modelu przy wybranej długości kontekstu i minimalnej jakości. Prędkość jest oszacowaniem dla pojedynczego żądania, obliczonym na podstawie przepustowości pamięci karty i rozmiaru modelu po skompresowaniu..

Obliczone dla tego modelu

818 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 450 tok/s

Najszybsza karta

B200

41,320 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić Kokoro v0.19?

Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.

Długość kontekstu tokeny

Dłuższa rozmowa wymaga więcej MEMORY, co może spowodować, że ten model nie zmieści się na mniejszych CARD..

Minimalna jakość

Ukrywa karty, które zmieściłyby się w modelu tylko przez skompresowanie go poniżej tego punktu..

Szukaj kart

Pamięć karty

Pokaż również karty, które nie mogą tego uruchomić.

818 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
41,320 tok/s 24,792–66,112 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
41,320 tok/s 24,792–66,112 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
32,995 tok/s 19,797–52,792 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
32,995 tok/s 19,797–52,792 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
26,388 tok/s 15,833–42,221 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
25,257 tok/s 15,154–40,411 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
25,257 tok/s 15,154–40,411 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
24,172 tok/s 14,503–38,675 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
21,453 tok/s 12,872–34,324 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
21,453 tok/s 12,872–34,324 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
21,453 tok/s 12,872–34,324 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
20,350 tok/s 12,210–32,560 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
17,354 tok/s 10,413–27,767 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
17,354 tok/s 10,413–27,767 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
17,354 tok/s 10,413–27,767 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
17,354 tok/s 10,413–27,767 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
17,354 tok/s 10,413–27,767 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
13,214 tok/s 7,928–21,143 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
13,214 tok/s 7,928–21,143 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
11,012 tok/s 6,607–17,619 · niska pewność	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
10,777 tok/s 6,466–17,243 · niska pewność	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
10,537 tok/s 6,322–16,859 · niska pewność	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
10,537 tok/s 6,322–16,859 · niska pewność	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
10,537 tok/s 6,322–16,859 · niska pewność	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
10,537 tok/s 6,322–16,859 · niska pewność	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Wygodny

Prędkości są szacunkami dla pojedynczego zapytania — jednej konwersacji na raz — obliczonymi na podstawie przepustowości pamięci, rozmiaru MODELu i kwantyzacji. Rzeczywista przepustowość różni się w zależności od czasu uruchamiania inference i jego wersji. Wartości publikowane przez dostawców sprzętu mierzą wiele jednoczesnych zapytań i są znacznie wyższe..

Na nagranie

Pełna specyfikacja

Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..

Pochodzenie

Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.

Organizacja: hexgrad
Opublikowany: 25 December 2024

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena: Speech
Zadanie: Text-to-speech (TTS), Speech synthesis

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

parametry: 82M
Dane treningowe: tokens

Obliczenia treningowe

Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.

Obliczenia treningowe: 1.7 × 10²⁰ FLOP
Jak to zostało ustalone: Hardware

Przebieg szkolenia

Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.

Sprzęt do trenowania: NVIDIA A100 SXM4 80 GB
Czas-chip: 500

Dostępność

Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.

Wagi: Open — downloadable
Dostęp do modelu: Open weights (unrestricted)
Kod treningowy: Unreleased
Hugging Face: hexgrad

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Zapisz pewność: Confident

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: Kokoro v0.19
Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Kokoro v0.19

Uszeregowany według szacowanej liczby tokenów na sekundę, najnowsza karta na pierwszym miejscu, gdy prędkości są równe. Ponieważ generacja jest ograniczona przez pamięć, to uporządkowanie podąża za przepustowością, a nie za jakimkolwiek benchmarkiem gier..

Najmniejsze GPU, które nadal działają Kokoro v0.19

Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..

Co oznaczają liczby

Wymagania sprzętowe w praktyce

Minimalna karta

Tesla C1080

Pamięć potrzebna

0.8 GB

Najszybszy

41,320 tok/s

Kokoro v0.19 osiąga liczbę parametrów równą 82M. To jest na tyle małe, że sprzęt rzadko stanowi przeszkodę, w tym na kartach sprzed kilku lat. Liczba kart, które śledzimy, które mogą go uruchomić: 818.

Punkt wejścia to Tesla C1080, o pojemności pamięci 4 GB, uruchomienie go przy kompresji Q8_0 i produkując około 450 tokeny na sekundę

Najszybciej, jak to obliczamy, to B200, generowanie w przybliżeniu 41,320 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Co to jest model?

Kokoro v0.19 został opublikowany przez hexgrad, podczas December 2024.

Działa w dziedzinie Speech, i jest zapisany jako wykonujący zadanie text-to-speech (TTS), Speech synthesis.

Otwarte wagi to powód, dla którego ta strona znajduje się w kalkulatorze, a nie tylko w katalogu: jest to model, który możesz faktycznie mieć. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją hexgrad.

Co decyduje o szybkości

Mediana wyniku wynosi około 1,160.3 tokenów na sekundę 818 ich

To jest gęsty model, więc każdy parametr jest odczytywany dla każdego wyprodukowanego tokena. To sprawia, że prędkość śledzi przepustowość pamięci prawie dokładnie — karta z podwójną przepustowością generuje w przybliżeniu dwa razy szybciej.

Bez układu uwagi na rekordzie, kolumna pamięci jest przybliżeniem. Jest wystarczająco bliska, aby wybrać sprzęt, i najmniej wiarygodna przy długim kontekście.

Co poszło w budowę tego

Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 1.7 × 10²⁰ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do Kokoro v0.19

Tabela powyżej oceniła już każdą kartę, dla której posiadamy specyfikacje, w stosunku do tego modelu. Dotarcie do odpowiedzi wymaga sześciu kroków..

01

Zacznij od kolumny pamięci

Tabela zawiera każdą kartę, która jest w stanie pomieścić Kokoro v0.19, potrzebując około 0.8 GB przy kompresji Q8_0. Pojemność to brama — karta albo ją trzyma, albo nie.
02

Ustaw długość kontekstu, z którą będziesz pracować

Rozmowa zajmuje pamięć również, i rośnie w miarę trwania. Ustaw suwak na długość, której się spodziewasz, ponieważ przy długim kontekście karta, która łatwo obsługuje krótkie pytania, może zostać odrzucona przez Kokoro v0.19.
03

Wybierz, jak daleko chcesz to skompresować.

Kolumna kwantyzacji różni się w zależności od karty, ponieważ większa karta przechowuje dokładniejszą kopię., osiągnięcie kompresji Q8_0 na najmniejszej karcie, która się mieści. Ustalenie minimalnej jakości odrzuca karty, które tylko ją osiągają, uciskając bardziej niż byś chciał, i utrzymuje porównanie na jednym poziomie.
04

Sortuj według prędkości

Szybkość zamawiania jest w rzeczywistości zamawianiem według pasma pamięci, dla Kokoro v0.19. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 41,320 tok/s
05

Sprawdź werdykt dopasowania przed zakupem

Tight oznacza, że ładowanie i działanie odbywa się bez miejsca na późniejsze zwiększenie długości kontekstu, w przypadku Kokoro v0.19. Wygodne oznacza, że możesz później zwiększyć kontekst. Ta różnica ma większe znaczenie niż kilka tokenów na sekundę, więc kupuj za wygodne, jeśli tego oczekujesz.
06

Sprawdź kartę z drugiej strony

Każda strona karty powtarza tę procedurę dla każdego modelu, który posiadamy, odpowiadając, do czego jeszcze sprzęt jest przydatny poza Kokoro v0.19.

Odpowiedzi

Kokoro v0.19 — częste pytania

Kokoro v0.19— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 1.7 × 10²⁰ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A100 SXM4 80 GB. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.

Kokoro v0.19— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?

Tylko przez odciążenie, co zwykle jest fałszywą oszczędnością: część trzymana w pamięci systemowej spowalnia cały proces. Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

Kokoro v0.19— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Pojemność sumuje się w kartach; przepustowość nie. Liczba kart, które już same ją posiadają: 818. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

Kokoro v0.19— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Większa KARTA przechowuje dokładniejszą kopię. Liczba poziomów kompresji używanych w KARTACH, które ją uruchamiają: 1. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

Kokoro v0.19— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

Każda wartość pochodzi z przepustowości pamięci i rozmiaru modelu, a nie z testów porównawczych, dlatego każda jest publikowana jako zakres, a nie pojedyncza liczba. Jeden przykład: 24,792–66,112 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

Kokoro v0.19— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Tesla C1080, o pojemności pamięci 4 GB. Uruchamia model przy kompresji Q8_0 używając około 0.8 GB, i produkuje w przybliżeniu 450 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 818.

Kokoro v0.19— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 41,320 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 818.

Kokoro v0.19— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 0.8 GB przy kompresji Q8_0, który jest najmniejszą kartą, która to uruchamia. Mniej kompresji potrzebuje więcej: liczby w kolumnie pamięci powyżej są przeliczane dla każdej karty, ponieważ każda z nich trzyma wersję o najmniejszej kompresji, jaką może.

Kokoro v0.19— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 8 GB?

Tak. Karta CMP 170HX 8 GB, trzymanie 8 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 0.8 GB i generując w przybliżeniu 7,696 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

Kokoro v0.19— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 12 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 3080 Ti, trzymanie 12 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 0.8 GB i generując w przybliżeniu 4,713 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

Kokoro v0.19— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 16 GB?

Tak. Karta Tesla V100 SXM2 16 GB, trzymanie 16 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 0.8 GB i generując w przybliżeniu 5,836 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

Kokoro v0.19— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 24 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 5090 D V2, trzymanie 24 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 0.8 GB i generując w przybliżeniu 6,921 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

Kokoro v0.19— czy jest open weight?

Jego wagi są opublikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie. Zauważ, że OPEN WEIGHTS nie są tym samym co OPEN SOURCE w pełnym sensie — nie mówi nic o danych treningowych, kodzie treningowym, ani warunkach komercyjnych.

Kokoro v0.19— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 82M. 82M. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.

Kokoro v0.19— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez hexgrad.

Kokoro v0.19— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w December 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

Kokoro v0.19— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Speech, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie text-to-speech (TTS), Speech synthesis. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.

Kokoro v0.19— Gdzie mogę to pobrać?

Jego wagi są publikowane na Hugging Face, pod organizacją hexgrad. Nie hostujemy plików modelu — ta strona oblicza, jaki sprzęt jest potrzebny do ich uruchomienia.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 28 November 2025

Druga strona

Patrząc na to z drugiej strony?

Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.

Wszystkie modele AI