VILA1.5-40B TPS kalkulátor

Otevřít váhy NVIDIA,Massachusetts Institute of Technology (MIT) 40B parametry May 2024

Každá karta níže je hodnocena podle tohoto modelu na základě délky kontextu a minimální kvality, kterou si zvolíte. Rychlost je odhad pro jednotlivý požadavek, vypočítaná z paměťové šířky karty a velikosti modelu po kompresi..

Vypočteno pro tento model

126 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Tesla M40 24 GB

24 GB · Q3_K_M · 7.0 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

84.7 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit VILA1.5-40B?

Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď

Délka kontextu tokeny

Delší konverzace potřebuje více paměti, což může tento model vytlačit z menších karet..

Minimální kvalita

Skrývá karty, které by se do modelu vešly pouze jeho stlačením pod tento bod.

Hledat karty

Paměť karty

Také zobrazit karty, které to nemohou spustit.

126 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
84.7 tok/s 51–136 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	43.5 GB	Q8_0	Pohodlný
84.7 tok/s 51–136 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	43.5 GB	Q8_0	Pohodlný
67.6 tok/s 41–108 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	43.5 GB	Q8_0	Pohodlný
67.6 tok/s 41–108 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	43.5 GB	Q8_0	Pohodlný
54.1 tok/s 32–87 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	43.5 GB	Q8_0	Pohodlný
51.8 tok/s 31–83 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	43.5 GB	Q8_0	Pohodlný
51.8 tok/s 31–83 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	43.5 GB	Q8_0	Pohodlný
49.6 tok/s 30–79 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	43.5 GB	Q8_0	Pohodlný
45.7 tok/s 27–73 · nízká důvěra	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	24.9 GB	Q4_K_M	Těsný
45.7 tok/s 27–73 · nízká důvěra	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	24.9 GB	Q4_K_M	Těsný
44.0 tok/s 26–70 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	43.5 GB	Q8_0	Pohodlný
44.0 tok/s 26–70 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	43.5 GB	Q8_0	Pohodlný
44.0 tok/s 26–70 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	43.5 GB	Q8_0	Pohodlný
43.8 tok/s 26–70 · nízká důvěra	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	24.9 GB	Q4_K_M	Těsný
43.8 tok/s 26–70 · nízká důvěra	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	24.9 GB	Q4_K_M	Těsný
41.7 tok/s 25–67 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	43.5 GB	Q8_0	Pohodlný
38.3 tok/s 23–61 · nízká důvěra	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	20.2 GB	Q3_K_M	Těsný
35.6 tok/s 21–57 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	43.5 GB	Q8_0	Pohodlný
35.6 tok/s 21–57 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	43.5 GB	Q8_0	Pohodlný
35.6 tok/s 21–57 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	43.5 GB	Q8_0	Pohodlný
35.6 tok/s 21–57 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	43.5 GB	Q8_0	Pohodlný
35.6 tok/s 21–57 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	43.5 GB	Q8_0	Pohodlný
34.9 tok/s 21–56 · nízká důvěra	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	20.2 GB	Q3_K_M	Těsný
28.9 tok/s 17–46 · nízká důvěra	GeForce RTX 3090 Ti NVIDIA	24 GB	1,010 GB/s	Jan 2022	20.2 GB	Q3_K_M	Těsný
28.9 tok/s 17–46 · nízká důvěra	GeForce RTX 4090 NVIDIA	24 GB	1,010 GB/s	Sep 2022	20.2 GB	Q3_K_M	Těsný

Rychlosti jsou odhady pro jednoho žadatele — jednu konverzaci najednou — vypočítané z šířky pásma paměti, velikosti modelu a kvantizace. Skutečný průchod se liší s výkonem inference a jeho verzí. Čísla zveřejněná výrobci hardwaru měří mnoho simultánních požadavků a jsou mnohem vyšší..

Na záznamu

Plná specifikace

Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..

Původ

Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace: NVIDIA,Massachusetts Institute of Technology (MIT)
Typ organizace: Industry,Academia
Země: United States of America
Publikováno: 15 May 2024

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména: Multimodal, Language, Vision, Video
Úkol: Chat, Visual question answering, Image captioning, Language modeling/generation, Question answering, Video description

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

parametry: 40B
Výcviková data: tokens

Dostupnost

Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.

Hmotnosti: Open — downloadable
Přístup k modelu: Open weights (non-commercial)
Tréninkový kód: Open source
Hugging Face: Efficient-Large-Model

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Záznam důvěry: Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: Efficient-Large-Model/VILA1.5-40b
Nap poslední aktualizace: 28 November 2025

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží VILA1.5-40B

Seřazeno podle odhadovaných tokenů za sekundu, nejnovější karta první, kde se rychlosti shodují. Protože generování je omezeno šířkou pásma paměti, toto řazení následuje šířku pásma spíše než jakýkoli herní benchmark..

Nejmenší GPU, které ještě běží VILA1.5-40B

Nejlevnější cesta dovnitř, podle kapacity paměti. Těsný fit spustí model, ale nenechá nic navíc na delší konverzaci..

Co čísla znamenají

Hardwareová stránka

Minimum karta

Tesla M40 24 GB

Potřeba paměti

20.2 GB

Nejrychlejší

84.7 tok/s

VILA1.5-40B dosahuje počtu parametrů 40B. To přistane v oblasti, kterou může zvládnout seriózní desktopová KARTA, jakmile jsou VÁHY zkomprimovány. Počet KARET, které sledujeme a které to mohou spustit: 126.

Na nízkém konci se to řeší pomocí Tesla M40 24 GB, s kapacitou VRAM 24 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 7.0 tokenů za sekundu

Nejrychlejší výsledek pochází z B200, generování přibližně 84.7 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Odkud to přišlo

VILA1.5-40B byl zveřejněn NVIDIA,Massachusetts Institute of Technology (MIT), v zemi zaznamenané jako United States of America, během May 2024. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry,Academia.

funguje v oblasti Multimodal, Language, Vision, Video, a je zaznamenán jako vykonávající úkol chat, Visual question answering, Image captioning, Language modeling/generation, Question answering, Video description.

Otevřené váhy jsou to, co dává této stránce místo v kalkulátoru spíše než pouze v katalogu: je to model, který můžeš skutečně držet. Na Hugging Face je publikováno pod organizací Efficient-Large-Model.

Porozumění rychlostem

Uprostřed rozsahu se nachází každá karta, která to dokáže spustit, na 21.2 tokenů za sekundu. Producing text faster than most people read it: 106 z nich

Být hustý, čte vše sám po tokenu, což je důvod, proč pořadí podle rychlosti níže úzce následuje pořadí podle šířky pásma VRAM.

Jeho vnitřní architektura není v evidenci, takže paměť je přibližně odhadnuta z počtu parametrů a označena odpovídajícím způsobem. Očekávejte, že skutečná čísla se budou lišit, zejména u dlouhého kontextu.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro VILA1.5-40B

Stůl výše již posoudil každou kartu, pro kterou máme specifikace, proti tomuto modelu. Dostání se k vaší odpovědi trvá šest kroků.

01

Začněte od sloupce paměti

Každá KARTA zde byla zkontrolována proti VILA1.5-40B, potřebující kolem 20.2 GB při kompresi Q3_K_M. Tato čísla, nikoli hlavní výkon karty, rozhodují o tom, zda běží.
02

Přizpůsobte kontext svému skutečnému použití

Konverzace také zabírá MEMORY a roste, jak pokračuje. Nastavte posuvník na délku, kterou očekáváte, protože při dlouhém CONTEXT může být KARTA, která snadno zvládá krátké dotazy, odmítnuta. VILA1.5-40B.
03

Nastavte minimální kvalitu

Kompresce je to, co umožňuje modelu pojmout menší KARTY, za určitou cenu v přesnosti., dosahující komprese Q3_K_M na nejmenší kartě, která se vejde. Nastavení minimální kvality odstraňuje karty, které pouze splňují tuto kvalitu tím, že ji dále stlačují více, než byste chtěli, a udržuje srovnání na jedné úrovni.
04

Třídit podle rychlosti

Seřaďte podle rychlosti, abyste viděli, jak si karty vedou. VILA1.5-40B. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 84.7 tok/s
05

Přečtěte si poslední sloupec fit

Sloupec vhodnosti odděluje karty, které to jen tak tak zvládají, od těch, které mají místo navíc, v případě VILA1.5-40B. Pohodlný znamená, že můžete později zvětšit kontext. Ten rozdíl má větší význam než pár tokenů za sekundu, takže kupte pro pohodlné, pokud to očekáváte.
06

Zkontrolujte kartu z druhé strany

Každá stránka karty opakuje tento postup pro každý model, který máme, a odpovídá na to, k čemu je hardware dobrý kromě VILA1.5-40B.

Odpovědi

VILA1.5-40B — běžné otázky

VILA1.5-40B— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností NVIDIA,Massachusetts Institute of Technology (MIT), zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry,Academia.

VILA1.5-40B— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v May 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

VILA1.5-40B— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Multimodal, Language, Vision, Video, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol chat, Visual question answering, Image captioning, Language modeling/generation, Question answering, Video description. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.

VILA1.5-40B— kde si to mohu stáhnout?

Jeho váhy jsou publikovány na Hugging Face, pod organizací Efficient-Large-Model. Na našem webu nenabízíme soubory modelů — tento web vypočítává, jaký hardware je potřebný pro jejich spuštění.

VILA1.5-40B— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Částečně. Vrstvy, které se nevejdou, sedí v systémové paměti a běží jen při zlomku rychlosti, takže většinou odložený model není často použitelný. Nejbližší nepřesnost, kterou vypočítáme, zaostává o 6.9 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

VILA1.5-40B— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Dvě karty koupit paměť spíše než rychlost, což záleží pouze pokud jedna karta to nemůže udržet. Číslo, které může: 126. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

VILA1.5-40B— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Každá KARTA je zobrazena, jak běží nejméně komprimovaná kopie, kterou může udržet. Počet různých úrovní komprese napříč KARTAMI, které ji vejít: 4. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

VILA1.5-40B— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Toto jsou odhady s reálnými chybami a kterýkoli z nich může rozumně spadnout kamkoli v jeho publikovaném rozmezí v závislosti na tom, který run AI model použijete. Nejrychlejší výsledek zde: 51–136 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

VILA1.5-40B— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Tesla M40 24 GB, s kapacitou VRAM 24 GB. Spouští model při kompresi Q3_K_M používající přibližně 20.2 GB, a produkuje přibližně 7.0 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 126.

VILA1.5-40B— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 84.7 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 106.

VILA1.5-40B— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 20.2 GB při kompresi Q3_K_M, která je ta nejmenší karta, která to používá. Méně komprese vyžaduje více: čísla ve sloupci paměti výše jsou přepočítána pro každou kartu, protože každá drží nejméně komprimovanou verzi, kterou může.

VILA1.5-40B— mohu to spustit na GPU držící 24 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 5090 D V2, držení 24 GB, provozuje ho při kompresi Q3_K_M, používající přibližně 20.2 GB a generováním zhruba 38.3 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

VILA1.5-40B— Je to OPEN SOURCE?

Jeho váhy jsou zveřejněny, takže si je lze stáhnout a spustit na vlastním hardwaru. Všimněte si, že open WEIGHTS není totéž co open SOURCE v plném smyslu — neříká nic o tréninkových datech, tréninkovém kódu nebo obchodních podmínkách připojených.

VILA1.5-40B— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 40B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 28 November 2025

Druhý směr

Díváte se na to z druhé strany?

Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.

Všechny AI modely