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MODELOS ABIERTOS / Generación de video con IA

Ejecuta Nz-LTX23-weights en una GPU en la nube

Nz-LTX23-weights es un modelo de Generación de video con IA de Rootport. Mira cuánta memoria de GPU necesita, en qué GPU cabe hoy y cuánto cuesta ejecutarlo tú mismo, con facturación por segundo.

Parámetros
21B
Memoria de GPU necesaria
≈ 17 GB
Licencia
—
Descargas
330
Actualizado el 23 ago 2026

GPU en las que cabe hoy

Nuestra estimación es de unos 17 GB para inferencia con pesos GGUF, memoria de trabajo incluida. El uso real depende de la resolución, el tamaño de lote y la longitud de contexto.

GPUMemoriaPor hora10 horas
RTX 2080 Ti22 GB$0.20$2.00Alquilar
RTX 4000Ada20 GB$0.35$3.50Alquilar
RTX 309024 GB$0.36$3.60Alquilar
Titan RTX24 GB$0.40$4.00Alquilar
A1024 GB$0.43$4.30Alquilar

Precios iniciales en vivo de nuestro catálogo. Pagas por segundo mientras la máquina funciona.

Cómo ejecutar Nz-LTX23-weights

  1. 01

    Alquila una GPU

    Elige una de las GPU de arriba. La facturación es por segundo; detén la máquina y dejas de pagar.

  2. 02

    Abre una terminal o Jupyter

    Conéctate por SSH o abre Jupyter en tu navegador. PyTorch y CUDA están listos.

  3. 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 "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download Rootport/Nz-LTX23-weights --local-dir ./model --include "*Q4_K_M*"
# llama.cpp: ./llama-server -m ./model/*.gguf --host 0.0.0.0 --port 8000

¿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 Nz-LTX23-weights?
Según nuestra estimación, unos 17 GB para inferencia (21B parámetros). Más resolución, contexto más largo o lotes mayores necesitan más.
¿Cuánto cuesta ejecutar Nz-LTX23-weights?
Desde $0.20 por hora en RTX 2080 Ti, con facturación por segundo. Diez horas cuestan unos $2.00.
¿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

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