Deep Cogito14B~9 GB VRAM przy Q4_K_M

Cogito v1 14B — VRAM, szybkość i lokalna konfiguracja

Name: LLM Configurator — GPU VRAM Checker
Author: LLM Configurator

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja: 20 marca 2026

14B Cogito variant for 12–16 GB VRAM setups. On AIME 2025, Cogito v1-14B scores comparably to Qwen QwQ-32B — a remarkable result for a non-MoE 14B model. Ideal for developers wanting strong mathematical reasoning on a midrange GPU.

Cogito v1 14B potrzebuje około 9 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV. Na Apple Silicon ta wartość pochodzi z pamięci zunifikowanej.

Logika83

Kreatywność75

Kod79

VRAM i szybkość według kwantyzacji

Liczone dla NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Obejmuje pamięć podręczną KV przy kontekście 8K, więc wartości są wyższe niż główna liczba.

Kwant.	VRAM	Szybkość (szac.)	Dopasowanie
Q2_K 2.63 bpw	7 GB	~106 tok/s	Mieści się
Q3_K_M 3.41 bpw	8.4 GB	~89 tok/s	Mieści się
Q4_K_M 4.83 bpw	10.9 GB	~69 tok/s	Mieści się
Q5_K_M 5.67 bpw	12.3 GB	~61 tok/s	Mieści się
Q6_K 6.56 bpw	13.9 GB	~54 tok/s	Mieści się
Q8_0 8.50 bpw	17.3 GB	~44 tok/s	Mieści się
F16 16.00 bpw	30.4 GB	~4 tok/s	Częściowo w RAM

Czarny znacznik = dostępna pamięć na NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Szacunki z modelu przepustowości pamięci opisanego na stronie metodologii. Kalkulator VRAM dla Cogito v1 14B →

Uruchom Cogito v1 14B

Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi Cogito v1 14B, to Intel Arc B580 (12 GB).

Kup ten sprzęt Intel Arc B580 12GB — 12 GB VRAM · 190 W board power Uruchom w chmurze RTX 4090 w RunPod — od $0.34/godz. · stawka sprawdzona 2026-07

lub porównaj w Vast.ai od $0.35/godz. (typical low · varies)

Jako partner Amazon zarabiamy na kwalifikujących się zakupach. Linki do chmurowych GPU są linkami polecającymi — możemy otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie.

Ujawnienie afiliacyjne: Niektóre odnośniki na tej stronie to linki afiliacyjne — jeśli dokonasz zakupu za ich pośrednictwem, LLM Configurator może otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie. Jako uczestnik programu Amazon Associates, LLM Configurator zarabia na kwalifikujących się zakupach.

Intel Arc B580 12GB

12 GB VRAM · 190 W board power

Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.

Sprawdź cenę na Amazon

Jak uruchomić Cogito v1 14B

Zainstaluj Ollama, a potem uruchom:

$ollama run cogito:14b

Wagi na Hugging Face: deepcogito/Cogito-v1-14B-Instruct ↗

Specyfikacja

Curated — A hand-written entry from before this catalogue recorded its sources. The figures are long-standing but their provenance is not on file.

Parametry: 14 Billion
Okno kontekstu: 64,000
Architektura: Hybrid Reasoning Transformer
Dostawca: Deep Cogito
Licencja: Apache 2.0
Practical deployment: Laptop
Określono przy: Q4_K_M
RAM systemowy: 24 GB
Rekord zaktualizowany: 2026-03-20

LicencjaApache-2.0Użycie komercyjne dozwolone

Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.

Jakość i zastosowania

Wyniki opublikowane przez autorów modelu lub niezależnego oceniającego — jakość, nie przepustowość, i nie mierzone przez nas.

Najlepszy doreasoningmathcodingmidrange gpu

Benchmark	Wynik	Źródło
MMLU	81.2 / 100 %	opublikowane
MATH	72.6 / 100 %	opublikowane
AIME 2025	38.4 / 100 %	opublikowane

Czy uruchomię Cogito v1 14B na moim GPU?

Inne rozmiary Cogito v1

Cogito v1 14B — najczęściej zadawane pytania

How much VRAM does Cogito v1 14B need?

About 9 GB at Q4_K_M — quantized weights plus framework overhead, before any KV cache. The cache grows with context length and is added on top; the table above folds it in. Apple Silicon counts unified memory toward the same figure.

Does Cogito v1 14B run on an RTX 4090 (24 GB)?

Yes. Cogito v1 14B needs about 9 GB at Q4_K_M, inside a 24 GB card, at an estimated 69 tokens/sec.

How do I run Cogito v1 14B locally?

Install Ollama and run `ollama run cogito:14b`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.

What other sizes does Cogito v1 come in?

Cogito v1 3B (3 GB), Cogito v1 8B (6 GB), Cogito v1 14B (9 GB), Cogito v1 32B (20 GB), Cogito v1 70B (43 GB). Every size shares the family's training and licence; the larger ones score higher and need proportionally more memory.