/ Модель

Характеристики

Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Wan2.1-T2V-14B-Diffusers
Опубликована
23 мая 2025

Wan2.1-T2V-14B-Diffusers-DF11

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

DFloat11/Wan2.1-T2V-14B-Diffusers-DF11 — сжатая версия модели Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B-Diffusers, подготовленная проектом DFloat11.

1 135скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены23 мая 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Изображения» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели сгенерируют результат по каждой задаче. Опубликованный тест появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель предназначена для генерации видео по текстовому описанию и распространяется в формате, совместимом с Diffusers; в карточке также указан тег text-to-image, однако название и базовая модель указывают на сценарий text-to-video.

Модель использует lossless-сжатие DFloat11: экспонентные биты весов BFloat16 кодируются методом Huffman coding, а веса распаковываются непосредственно на GPU во время работы. По данным README, размер уменьшен с 28,64 до 19,39 ГБ, при этом выходы бит-идентичны исходной модели. Для генерации двухсекундного видео в разрешении 480p пиковое потребление GPU-памяти снижается с 30,79 до 22,22 ГБ, тогда как время генерации на A100 составляет 348 секунд против 339 секунд у исходной версии.

Ключевое преимущество модели — существенное снижение требований к памяти без потери точности результатов. Ограничения включают небольшое увеличение времени генерации и необходимость GPU-ресурсов, достаточных для запуска крупной модели. Архитектура, число параметров, поддерживаемые языки и максимальная длина контекста в README не указаны. Лицензия также не указана, поэтому условия использования следует уточнять отдельно.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

DFloat11 Compressed Model: Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B-Diffusers

This model uses DFloat11 lossless compression. It's 30% smaller than the original BFloat16 model, yet produces bit-identical outputs and runs efficiently on GPUs.

📊 Performance Comparison

MetricWan2.1-T2V-14B (BFloat16)Wan2.1-T2V-14B (DFloat11)
Model Size28.64 GB19.39 GB
Peak GPU Memory(2s 480p Video)30.79 GB22.22 GB
Generation Time(an A100 GPU)339 seconds348 seconds

🔍 How It Works

We apply Huffman coding to the exponent bits of BFloat16 model weights, which are highly compressible. We leverage hardware-aware algorithmic designs to enable highly efficient, on-the-fly weight decompression directly on the GPU. Find out more in our research paper.

🔧 How to Use

A complete usage guide is available in our GitHub repository: https://github.com/LeanModels/DFloat11/tree/master/examples/wan2.1.

📄 Learn More

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
cdd716c

0 моделей