FramePack
المتطلب الرسمي: Windows/Linux وبطاقة NVIDIA RTX 30/40/50 مع 6GB VRAM على الأقل. بطاقات GTX 10/20 مدرجة كغير مختبرة.
الحد الرسمي: 6GBSource
عتاد الفيديو المحلي · دليل VRAM · بحث مبني على الوثائق · تم التحقق 13 سبتمبر 2026
كم تحتاج VRAM لتوليد فيديو AI محليًا؟ شرح 6GB و16GB و24GB و32GB و80GB
لا يوجد رقم واحد يصلح كمتطلبات GPU لكل الفيديو بالذكاء الاصطناعي. تختلف الحاجة للذاكرة حسب النموذج والدقة والـOffloading وهل نتحدث عن Inference أم Training. هذا الدليل يحول الإشارات الرسمية إلى فئات عملية بدون تقديم وعود أداء.
تنبيه بحثي وتقني
يعتمد هذا الدليل على الوثائق والمستودعات الرسمية. ما لم نذكر صراحة Hands-on Tested، فإن VideoToolMap لم يختبر عمليًا كل تركيبة جهاز/نموذج مذكورة هنا.
الحد الأدنى الرسمي يعني عادة أن هناك مسار تشغيل موثق، وليس أنه سيكون سريعًا أو مريحًا أو مثاليًا. تختلف النتائج حسب إصدار النموذج والدقة والإطارات والـPrecision والـOffloading والـQuantization والتعريفات وRAM.
مبني على الوثائقلم يتم اختباره عمليًا بشكل مستقل بواسطة VideoToolMap
خريطة VRAM السريعة
| فئة VRAM | إشارة الوثائق الرسمية | أفضل تفسير | لا تفترض |
|---|---|---|---|
| 6–8GB | يوثق FramePack رسميًا حدًا أدنى 6GB VRAM على بطاقات NVIDIA RTX 30/40/50 المدعومة. | يمكن بدء تجارب فيديو محلية باستخدام Workflows شديدة الكفاءة في الذاكرة. | لا تفترض أن جميع نماذج الفيديو الحديثة تعمل ضمن 6GB. |
| 12GB | لا توجد فئة رسمية موحدة؛ عدة Workflows حديثة مهمة تنشر حدودًا أعلى. | قد تكون مفيدة مع Offloading وQuantization قويين أو Workflows أخف. | لا تعتبر 12GB الحد الرسمي لـHunyuanVideo 1.5 أو Wan 2.2 TI2V-5B أو LTX Desktop. |
| 16GB | يوثق HunyuanVideo 1.5 حدًا أدنى 14GB مع Offloading؛ ويتطلب LTX Desktop 16GB VRAM على الأقل للتوليد المحلي على Windows/Linux. | فئة استهلاكية حديثة مهمة لعدد من المسارات الرسمية. | لا تفترض أن كل نموذج 14B أو كل Workflow بدقة 720p سيعمل براحة. |
| 24GB | يوثق Wan 2.2 TI2V-5B حدًا أدنى 24GB لمسار 720p أحادي GPU، بينما يوثق SkyReels V3 وضع Low-VRAM للأجهزة الأقل من 24GB. | فئة قوية للتوليد المحلي الجاد. | لا تفترض أن 24GB تكفي لمسارات Wan 2.2 A14B الرسمية أحادية البطاقة. |
| 32GB | يوثق LTX Trainer الرسمي إعداد تدريب Low-VRAM مدعومًا عند 32GB. | فئة High-end Single GPU حيث يصبح التدريب المتقدم أكثر واقعية. | لا تخلط بين إعداد 32GB منخفض الذاكرة والإعداد القياسي الموصى به لـLTX Training. |
| 48–80GB+ | تذكر أمثلة Wan 2.2 A14B الرسمية أحادية GPU حدًا أدنى 80GB، وتوصي وثائق LTX Training بـ80GB للإعداد القياسي. | فئة Workstation/Lab للنماذج الكبيرة والتدريب وتقليل التنازلات المتعلقة بالذاكرة. | زيادة VRAM وحدها لا تضمن التوافق أو الأداء العالي. |
إشارات المتطلبات الرسمية حسب النموذج
HunyuanVideo 1.5
توثق Tencent بطاقة NVIDIA CUDA وحدًا أدنى 14GB VRAM مع Model Offloading؛ والنظام الرسمي المستهدف Linux.
الحد الرسمي: 14GB مع OffloadingSource
LTX Desktop
تذكر المتطلبات الرسمية 16GB VRAM على الأقل للتوليد المحلي على Windows/Linux، مع 16GB+ RAM و32GB RAM موصى بها ومساحة تخزين كبيرة.
Local Desktop: 16GB VRAMSource
Wan 2.2 TI2V-5B
يذكر أمر 720p الرسمي أحادي GPU حدًا أدنى 24GB VRAM مع Offloading وDtype Conversion وT5 على CPU.
الحد الرسمي: 24GB للمسار الموثقSource
Wan 2.2 A14B
تذكر أمثلة T2V-A14B وI2V-A14B الرسمية أحادية GPU حدًا أدنى 80GB VRAM.
فئة Workstation للنموذج الكبيرSource
SkyReels V3
يوثق المشروع --low_vram للأجهزة ذات الذاكرة الأقل ويذكر أقل من 24GB كمثال، باستخدام FP8 Weight-only Quantization وBlock Offload. لا ينشر حدًا أدنى عامًا واحدًا.
لا يوجد حد عام معلنSource
لماذا VRAM وحدها لا تكفي؟
بطاقتان بنفس حجم VRAM قد تعطيان تجربة مختلفة جدًا. جيل Tensor Cores ودعم Dtypes وMemory Bandwidth والـDrivers وCUDA/PyTorch والكيرنلز الخاصة بالنموذج وRAM وStorage كلها تؤثر. لذلك نستخدم VRAM كإشارة توافق أولية وليس Score أداء كامل.
Inference مقابل Training
لا تشترِ GPU للتدريب اعتمادًا على Minimum خاص بالـInference. قد يعمل النموذج للتوليد على 14–24GB بفضل Offloading بينما يتطلب التدريب ذاكرة أعلى بكثير. LTX يفصل بين 32GB Low-VRAM Training و80GB Recommended Standard Training.
RAM وStorage مهمان أيضًا
يطلب LTX Desktop رسميًا 16GB+ RAM ويوصي بـ32GB، ويذكر على Windows مساحة فارغة 160GB+ للنماذج والبيئة والمخرجات. عدة Checkpoints وText Encoders وVAEs قد تستهلك عشرات أو مئات الجيجابايت.
قاعدة الشراء
اختر النموذج أولًا ثم البطاقة. حدد هل تريد T2V أو I2V أو Character Reference أو Audio-Video أو LoRA Inference أو Training، ثم راجع المسار الرسمي الدقيق.
المصادر الرسمية
Last verified: September 13, 2026. Source links are technical references and do not imply affiliation, sponsorship or endorsement.