MODELOS ABIERTOS / Generación de video con IA
Ejecuta mochi-1-preview en una GPU en la nube
mochi-1-preview es un modelo de Generación de video con IA de genmo. Mira cuánta memoria de GPU necesita, en qué GPU cabe hoy y cuánto cuesta ejecutarlo tú mismo, con facturación por segundo.
GPU en las que cabe hoy
Nuestra estimación es de unos 26 GB para inferencia con pesos F32, memoria de trabajo incluida. El uso real depende de la resolución, el tamaño de lote y la longitud de contexto.
| GPU | Memoria | Por hora | 10 horas | |
|---|---|---|---|---|
| Q RTX 8000 | 45 GB | $0.48 | $4.80 | Alquilar |
| A100 SXM4 | 40 GB | $0.67 | $6.70 | Alquilar |
| RTX 5000Ada | 32 GB | $0.69 | $6.90 | Alquilar |
| A100 PCIE | 40 GB | $0.74 | $7.40 | Alquilar |
| CMP 170HX | 64 GB | $0.75 | $7.50 | Alquilar |
Precios iniciales en vivo de nuestro catálogo. Pagas por segundo mientras la máquina funciona.
Cómo ejecutar mochi-1-preview
- 01
Alquila una GPU
Elige una de las GPU de arriba. La facturación es por segundo; detén la máquina y dejas de pagar.
- 02
Abre una terminal o Jupyter
Conéctate por SSH o abre Jupyter en tu navegador. PyTorch y CUDA están listos.
- 03
Descarga y ejecuta el modelo
Ejecuta los comandos de abajo. Los pesos se descargan directamente de Hugging Face a tu máquina.
pip install -U diffusers transformers accelerate
huggingface-cli download genmo/mochi-1-preview --local-dir ./model
python -c "import torch; from diffusers import DiffusionPipeline; p = DiffusionPipeline.from_pretrained('./model', torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda'); print(p)"¿Por qué ejecutarlo tú mismo?
Las herramientas de video alojadas cobran por clip o por mes y te ponen en cola. En tu propia GPU solo pagas el tiempo de ejecución, creas tantos clips como quieras y tus prompts y archivos se quedan en tu máquina.
Preguntas
- ¿Cuánta memoria de GPU necesita mochi-1-preview?
- Según nuestra estimación, unos 26 GB para inferencia (10B parámetros). Más resolución, contexto más largo o lotes mayores necesitan más.
- ¿Cuánto cuesta ejecutar mochi-1-preview?
- Desde $0.48 por hora en Q RTX 8000, con facturación por segundo. Diez horas cuestan unos $4.80.
- ¿Necesito una suscripción?
- No. Solo pagas el tiempo que funciona tu máquina, desde tu saldo en USD. Detenla cuando termines.
Pruébalo en tu propia GPU en minutos
Elige una GPU, abre Jupyter o SSH y ejecuta cualquier modelo abierto. Pagas por segundo y puedes detenerla cuando quieras; sin suscripción ni cuota de alta.
- Facturación por segundo en USD
- PyTorch y CUDA listos en minutos
- Alquila también desde ChatGPT o Claude