NVIDIA64B~39 GB VRAM przy BF16

Cosmos 3 Super — VRAM, szybkość i lokalna konfiguracja

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

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja: 21 lipca 2026

The largest, highest-fidelity tier — a 64B-parameter two-tower MoT built on a dense 32B transformer backbone. Super is the model you post-train: NVIDIA positions it for building custom robotics and autonomous-vehicle world models, generating high-quality synthetic training video and predicting long-horizon action sequences with strong physics accuracy. NVIDIA reports Cosmos 3 Super takes the highest overall PAI-Bench-G scores on both text-to-video and image-to-video across all models tested, including closed-source. Datacenter-class hardware: ~128 GB VRAM at BF16 (roughly halved at FP8), so a Hopper/Blackwell multi-GPU node (H100/H200/B200 class). Omnimodal I/O (text, image, video, audio, action). OpenMDW-1.1. Specs from launch coverage and the Hugging Face model card — verify before relying on them.

Cosmos 3 Super potrzebuje około 39 GB VRAM przy BF16 — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV. Na Apple Silicon ta wartość pochodzi z pamięci zunifikowanej.

Logika90

Kreatywność92

Kod35

VRAM i szybkość według kwantyzacji

Liczone dla NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Tylko wagi i narzut: architektura tego modelu nie jest opublikowana, więc nie doliczamy pamięci KV.

Kwant.	VRAM	Szybkość (szac.)	Dopasowanie
Q2_K 2.63 bpw	21.8 GB	~57 tok/s	Na styk
Q3_K_M 3.41 bpw	28.1 GB	~7 tok/s	Częściowo w RAM
Q4_K_M 4.83 bpw	39.4 GB	~5 tok/s	Częściowo w RAM
Q5_K_M 5.67 bpw	46.2 GB	~4 tok/s	Częściowo w RAM
Q6_K 6.56 bpw	53.3 GB	~4 tok/s	Częściowo w RAM
Q8_0 8.50 bpw	68.8 GB	—	Za duży
F16 16.00 bpw	128.8 GB	—	Za duży

Czarny znacznik = dostępna pamięć na NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Szacunki z modelu przepustowości pamięci opisanego na stronie metodologii. Kalkulator VRAM dla Cosmos 3 Super →

Uruchom Cosmos 3 Super

Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi Cosmos 3 Super, to NVIDIA DGX Spark (128 GB).

Kup ten sprzęt NVIDIA DGX Spark (128GB) — 128 GB VRAM · 150 W board power Uruchom w chmurze NVIDIA A40 w RunPod — od $0.44/godz. · stawka sprawdzona 2026-08

lub porównaj w Vast.ai

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.

NVIDIA DGX Spark (128GB)

128 GB VRAM · 150 W board power

Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.

Sprawdź cenę na Amazon

Jak uruchomić Cosmos 3 Super

Zainstaluj Ollama, a potem uruchom:

$ollama run cosmos-3

Wagi na Hugging Face: nvidia/Cosmos3-Super ↗

Specyfikacja

Preview — The model is released, but these specs are thin or rest on a single source. Individual fields may be wrong.

Parametry: 64B total (32B dense transformer backbone)
Okno kontekstu: Omnimodal I/O (video/action)
Architektura: Two-tower Mixture-of-Transformers — autoregressive reasoner (VLM) + diffusion generator, shared multimodal attention
Dostawca: NVIDIA
Licencja: OpenMDW-1.1
Practical deployment: Workstation (large unified memory or pro GPU)
Określono przy: BF16
RAM systemowy: 256 GB
Rekord zaktualizowany: 2026-07-21

LicencjaOpenMDW-1.1Użycie 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 doroboticsautonomous vehiclesworld simulationsynthetic datapost training

Benchmark	Wynik	Źródło
PAI-Bench-G Image-to-Video (Overall)	0.81 / 1	deklaracja producenta · NVIDIA Cosmos 3 (launch)
PAI-Bench-G Text-to-Video (Overall)	0.77 / 1	deklaracja producenta · NVIDIA Cosmos 3 (launch)
R-Bench / Physics-IQ / RoboLab	1 / 1 open-source SOTA	deklaracja producenta · NVIDIA Cosmos 3 (launch)

Czy uruchomię Cosmos 3 Super na moim GPU?

Inne rozmiary Cosmos 3

Cosmos 3 Super — najczęściej zadawane pytania

How much VRAM does Cosmos 3 Super need?

About 39 GB at BF16 — 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 Cosmos 3 Super run on an RTX 4090 (24 GB)?

No. Cosmos 3 Super needs about 39 GB at BF16, more than a single RTX 4090's 24 GB. It needs a larger card, several GPUs, or Apple Silicon with enough unified memory — or it runs with part of the weights offloaded to system RAM, which is much slower.

How do I run Cosmos 3 Super locally?

Install Ollama and run `ollama run cosmos-3`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.

What other sizes does Cosmos 3 come in?

Cosmos 3 Super (39 GB), Cosmos 3 Nano (10 GB), Cosmos 3 Edge (3 GB). Every size shares the family's training and licence; the larger ones score higher and need proportionally more memory.