Wan-AI / VIDEO / MODEL INTELLIGENCE

Wan2.1 T2V 14B

От весов и контекста до конкретной GPU. Прозрачный расчёт памяти, размещения и ограничений.

Внешний источник

Проверить мою конфигурацию →На каком железе запустится? ↓

Wan 2.114BVIDEO / LOCAL INFERENCE

О модели и лицензии

Разработчик: Wan-AI
Лицензия: Apache-2.0
Архитектура: Wan 3D video diffusion Transformer

01 / MEMORY INTELLIGENCE

Какое железо нужно этой модели?

Квантование

Нужно VRAM32.7 GiB

Системная RAM: 18.5 GiB
Хранилище: 25.8 GiB

Оценка

Batch 1. Память и скорость рассчитаны существующим Capability Engine; это оценки, не результаты тестов.

Как рассчитана память

Веса21.5 GiB

KV cache0 GiB

Runtime1 GiB

Резерв исполнения10.2 GiB

Вместимость — не рейтинг качества модели. Сравнивайте одинаковые quant, контекст и runtime.

Варианты и runtime

02 / VARIANTS

Варианты и runtime

Квантование	Веса модели	Runtime	Основа решения
BF16SAFETENSORS	35.2 GiB	Diffusers · CUDA single device	Оценка
FP8SAFETENSORS	21.5 GiB	Diffusers · CUDA single device	Оценка

На каком железе запустится?

04 / GPU · ESTIMATED

На каком железе запустится?

Оценка скорости · низкая уверенность · 8K

Batch 1. Память и скорость рассчитаны существующим Capability Engine; это оценки, не результаты тестов. RAM 64 GiB · SSD 1 TiB.

GPU	Основа решения	Доступно	Оценка скорости · низкая уверенность
RTX 3080 Ti	Не поддерживаетсяВ VRAM	12 GiB11.5 GiB Доступно для модели	—Оценка Почему этот результат? Не хватает минимальной GPU-памяти для активаций pipeline.minimumVramMb: 12 GiB · usableVramMb: 11.5 GiB Память активаций зависит от разрешения, batch и количества кадров.width: 832 · height: 480 · frames: 81 · batchSize: 1 · steps: 30 · activationsMb: 8.5 GiB Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.weightsMb: 21.5 GiB · runtimeOverheadMb: 1 GiB · kvCacheMb: 0 GiB · executionMarginMb: 10.2 GiB · reservedPerGpuMb: 0.5 GiB · requiredVramMb: 32.7 GiB Расчёт использует явно указанные источники и допущения.modelSource: EXTERNAL · variantSource: ESTIMATED · workloadSource: ESTIMATED · runtimeSource: ESTIMATED
RTX 3090	Нужна выгрузка в RAMВыгрузка в RAM	24 GiB23.5 GiB Доступно для модели	24–280 sec/frameОценка Почему этот результат? Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.offloadedMb: 9.2 GiB · offloadFraction: 0.43 · requiredRamMb: 28.5 GiB Память активаций зависит от разрешения, batch и количества кадров.width: 832 · height: 480 · frames: 81 · batchSize: 1 · steps: 30 · activationsMb: 8.5 GiB Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.weightsMb: 21.5 GiB · runtimeOverheadMb: 1 GiB · kvCacheMb: 0 GiB · executionMarginMb: 10.2 GiB · reservedPerGpuMb: 0.5 GiB · requiredVramMb: 32.7 GiB Расчёт использует явно указанные источники и допущения.modelSource: EXTERNAL · variantSource: ESTIMATED · workloadSource: ESTIMATED · runtimeSource: ESTIMATED
RTX 4070 SUPER	Не поддерживаетсяВ VRAM	12 GiB11.5 GiB Доступно для модели	—Оценка Почему этот результат? Не хватает минимальной GPU-памяти для активаций pipeline.minimumVramMb: 12 GiB · usableVramMb: 11.5 GiB Память активаций зависит от разрешения, batch и количества кадров.width: 832 · height: 480 · frames: 81 · batchSize: 1 · steps: 30 · activationsMb: 8.5 GiB Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.weightsMb: 21.5 GiB · runtimeOverheadMb: 1 GiB · kvCacheMb: 0 GiB · executionMarginMb: 10.2 GiB · reservedPerGpuMb: 0.5 GiB · requiredVramMb: 32.7 GiB Расчёт использует явно указанные источники и допущения.modelSource: EXTERNAL · variantSource: ESTIMATED · workloadSource: ESTIMATED · runtimeSource: ESTIMATED
RTX 4080 SUPER	Нужна выгрузка в RAMВыгрузка в RAM	16 GiB15.5 GiB Доступно для модели	25–296 sec/frameОценка Почему этот результат? Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.offloadedMb: 17.2 GiB · offloadFraction: 0.8 · requiredRamMb: 38.5 GiB Память активаций зависит от разрешения, batch и количества кадров.width: 832 · height: 480 · frames: 81 · batchSize: 1 · steps: 30 · activationsMb: 8.5 GiB Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.weightsMb: 21.5 GiB · runtimeOverheadMb: 1 GiB · kvCacheMb: 0 GiB · executionMarginMb: 10.2 GiB · reservedPerGpuMb: 0.5 GiB · requiredVramMb: 32.7 GiB Расчёт использует явно указанные источники и допущения.modelSource: EXTERNAL · variantSource: ESTIMATED · workloadSource: ESTIMATED · runtimeSource: ESTIMATED
RTX 4090	Нужна выгрузка в RAMВыгрузка в RAM	24 GiB23.5 GiB Доступно для модели	20–241 sec/frameОценка Почему этот результат? Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.offloadedMb: 9.2 GiB · offloadFraction: 0.43 · requiredRamMb: 28.5 GiB Память активаций зависит от разрешения, batch и количества кадров.width: 832 · height: 480 · frames: 81 · batchSize: 1 · steps: 30 · activationsMb: 8.5 GiB Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.weightsMb: 21.5 GiB · runtimeOverheadMb: 1 GiB · kvCacheMb: 0 GiB · executionMarginMb: 10.2 GiB · reservedPerGpuMb: 0.5 GiB · requiredVramMb: 32.7 GiB Расчёт использует явно указанные источники и допущения.modelSource: EXTERNAL · variantSource: ESTIMATED · workloadSource: ESTIMATED · runtimeSource: ESTIMATED
RTX 5070	Не поддерживаетсяВ VRAM	12 GiB11.5 GiB Доступно для модели	—Оценка Почему этот результат? Не хватает минимальной GPU-памяти для активаций pipeline.minimumVramMb: 12 GiB · usableVramMb: 11.5 GiB Память активаций зависит от разрешения, batch и количества кадров.width: 832 · height: 480 · frames: 81 · batchSize: 1 · steps: 30 · activationsMb: 8.5 GiB Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.weightsMb: 21.5 GiB · runtimeOverheadMb: 1 GiB · kvCacheMb: 0 GiB · executionMarginMb: 10.2 GiB · reservedPerGpuMb: 0.5 GiB · requiredVramMb: 32.7 GiB Расчёт использует явно указанные источники и допущения.modelSource: EXTERNAL · variantSource: ESTIMATED · workloadSource: ESTIMATED · runtimeSource: ESTIMATED
RTX 5080	Нужна выгрузка в RAMВыгрузка в RAM	16 GiB15.5 GiB Доступно для модели	23–276 sec/frameОценка Почему этот результат? Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.offloadedMb: 17.2 GiB · offloadFraction: 0.8 · requiredRamMb: 38.5 GiB Память активаций зависит от разрешения, batch и количества кадров.width: 832 · height: 480 · frames: 81 · batchSize: 1 · steps: 30 · activationsMb: 8.5 GiB Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.weightsMb: 21.5 GiB · runtimeOverheadMb: 1 GiB · kvCacheMb: 0 GiB · executionMarginMb: 10.2 GiB · reservedPerGpuMb: 0.5 GiB · requiredVramMb: 32.7 GiB Расчёт использует явно указанные источники и допущения.modelSource: EXTERNAL · variantSource: ESTIMATED · workloadSource: ESTIMATED · runtimeSource: ESTIMATED
RTX 5090	Нужна выгрузка в RAMВыгрузка в RAM	32 GiB31.5 GiB Доступно для модели	5.5–52 sec/frameОценка Почему этот результат? Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.offloadedMb: 1.2 GiB · offloadFraction: 0.06 · requiredRamMb: 18.5 GiB Память активаций зависит от разрешения, batch и количества кадров.width: 832 · height: 480 · frames: 81 · batchSize: 1 · steps: 30 · activationsMb: 8.5 GiB Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.weightsMb: 21.5 GiB · runtimeOverheadMb: 1 GiB · kvCacheMb: 0 GiB · executionMarginMb: 10.2 GiB · reservedPerGpuMb: 0.5 GiB · requiredVramMb: 32.7 GiB Расчёт использует явно указанные источники и допущения.modelSource: EXTERNAL · variantSource: ESTIMATED · workloadSource: ESTIMATED · runtimeSource: ESTIMATED
Radeon RX 7800 XT reference	Не поддерживаетсяВ VRAM	16 GiB0 GiB Доступно для модели	—Оценка Почему этот результат? GPU и runtime не поддерживают нужный backend.allowedBackends: CUDA · runtimeBackends: CUDA Память активаций зависит от разрешения, batch и количества кадров.width: 832 · height: 480 · frames: 81 · batchSize: 1 · steps: 30 · activationsMb: 8.5 GiB Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.weightsMb: 21.5 GiB · runtimeOverheadMb: 1 GiB · kvCacheMb: 0 GiB · executionMarginMb: 10.2 GiB · reservedPerGpuMb: 0.5 GiB · requiredVramMb: 32.7 GiB Расчёт использует явно указанные источники и допущения.modelSource: EXTERNAL · variantSource: ESTIMATED · workloadSource: ESTIMATED · runtimeSource: ESTIMATED
Radeon RX 7900 XTX Reference	Не поддерживаетсяВ VRAM	24 GiB0 GiB Доступно для модели	—Оценка Почему этот результат? GPU и runtime не поддерживают нужный backend.allowedBackends: CUDA · runtimeBackends: CUDA Память активаций зависит от разрешения, batch и количества кадров.width: 832 · height: 480 · frames: 81 · batchSize: 1 · steps: 30 · activationsMb: 8.5 GiB Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.weightsMb: 21.5 GiB · runtimeOverheadMb: 1 GiB · kvCacheMb: 0 GiB · executionMarginMb: 10.2 GiB · reservedPerGpuMb: 0.5 GiB · requiredVramMb: 32.7 GiB Расчёт использует явно указанные источники и допущения.modelSource: EXTERNAL · variantSource: ESTIMATED · workloadSource: ESTIMATED · runtimeSource: ESTIMATED
2 × RTX 3090	Нужна выгрузка в RAMВыгрузка в RAM	48 GiB23.5 GiB Доступно для модели	24–280 sec/frameОценка Почему этот результат? Часть весов или KV cache потребуется перенести в RAM.offloadedMb: 9.2 GiB · offloadFraction: 0.43 · requiredRamMb: 28.5 GiB Этот профиль использует память одной GPU. VRAM остальных карт не суммируется.physicalTotalVramMb: 48 GiB · selectedGpuMb: 23.5 GiB · runtime: Diffusers · CUDA single device Память активаций зависит от разрешения, batch и количества кадров.width: 832 · height: 480 · frames: 81 · batchSize: 1 · steps: 30 · activationsMb: 8.5 GiB Бюджет памяти: веса + runtime + KV cache + execution margin. Резерв драйвера вычитается отдельно.weightsMb: 21.5 GiB · runtimeOverheadMb: 1 GiB · kvCacheMb: 0 GiB · executionMarginMb: 10.2 GiB · reservedPerGpuMb: 0.5 GiB · requiredVramMb: 32.7 GiB Расчёт использует явно указанные источники и допущения.modelSource: EXTERNAL · variantSource: ESTIMATED · workloadSource: ESTIMATED · runtimeSource: ESTIMATED

Память объединяется только при поддержке sharding выбранным runtime. PCIe, NVLink и P2P здесь не подтверждены; ускорение не гарантируется.

Опубликованные измерения

05 / BENCHMARK EVIDENCE

Опубликованные измерения

Для этой модели нет точных опубликованных измерений в текущем наборе. Оценки скорости ниже не подменяют benchmark.

BUILD / MODEL FIT

Сколько стоит ПК для этой модели?

Три стратегии существующего optimizer, а не гарантированный глобальный минимум цены. Поиск учитывает класс задач; каждый вариант отдельно проверяется для выбранной квантовки и контекста.

Бюджет поиска

Подобрать AI-сборку

06 / BUILD DIRECTION

Подобрать AI-сборку

Подобрать AI-сборку →Проверить мою конфигурацию →Мой ПК →

Источники и допущения

https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B

Источники и допущения

Model metadata is externally sourced. Whole-pipeline BF16/FP8 weights and performance ranges are estimates, not measurements. This workload reference requires a CUDA GPU for execution; CPU weight offload is available, but CPU-only execution, multi-GPU sharding and tensor parallelism are not modeled.

Estimated complete Wan T2V pipeline in FP8.

Size is an estimate, not a verified artifact size.

Wide estimated reference range for a 350 W GPU planning profile; not a benchmark and not a measured result. Actual performance depends on the exact GPU, runtime build, context, batching, cooling and settings. All performance values are broad planning estimates, never measured benchmark records.

Продолжить выбор

GeForce RTX 4090Объём VRAM больше оценки весов; KV cache проверяется отдельно GeForce RTX 3090Объём VRAM больше оценки весов; KV cache проверяется отдельно Radeon RX 7900 XTX ReferenceОбъём VRAM больше оценки весов; KV cache проверяется отдельно Исследовать VRAM и квантование Проверить модель и контекст на вашем GPU Подобрать сборку под задачу и бюджет