LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6) TPS kalkulátor

Otevřít váhy University of Wisconsin Madison,ByteDance,Nanyang Technological University,University of California (UC) Berkeley 34.8B parametry January 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

132 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

RTX A4500

20 GB · Q3_K_M · 21.1 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

97.5 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)?

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.

132 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
97.5 tok/s 59–156 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	37.9 GB	Q8_0	Pohodlný
97.5 tok/s 59–156 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	37.9 GB	Q8_0	Pohodlný
77.9 tok/s 47–125 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	37.9 GB	Q8_0	Pohodlný
77.9 tok/s 47–125 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	37.9 GB	Q8_0	Pohodlný
62.3 tok/s 37–100 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	37.9 GB	Q8_0	Pohodlný
59.6 tok/s 36–95 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	37.9 GB	Q8_0	Pohodlný
59.6 tok/s 36–95 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	37.9 GB	Q8_0	Pohodlný
57.0 tok/s 34–91 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	37.9 GB	Q8_0	Pohodlný
50.6 tok/s 30–81 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	37.9 GB	Q8_0	Pohodlný
50.6 tok/s 30–81 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	37.9 GB	Q8_0	Pohodlný
50.6 tok/s 30–81 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	37.9 GB	Q8_0	Pohodlný
48.0 tok/s 29–77 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	37.9 GB	Q8_0	Pohodlný
41.0 tok/s 25–66 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.9 GB	Q8_0	Pohodlný
41.0 tok/s 25–66 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	37.9 GB	Q8_0	Pohodlný
41.0 tok/s 25–66 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.9 GB	Q8_0	Pohodlný
41.0 tok/s 25–66 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.9 GB	Q8_0	Pohodlný
41.0 tok/s 25–66 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.9 GB	Q8_0	Pohodlný
40.7 tok/s 24–65 · nízká důvěra	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.8 GB	Q5_K_M	Těsný
40.7 tok/s 24–65 · nízká důvěra	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.8 GB	Q5_K_M	Těsný
40.1 tok/s 24–64 · nízká důvěra	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	19.7 GB	IQ4_XS	Těsný
39.0 tok/s 23–62 · nízká důvěra	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.8 GB	Q5_K_M	Těsný
39.0 tok/s 23–62 · nízká důvěra	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.8 GB	Q5_K_M	Těsný
36.5 tok/s 22–58 · nízká důvěra	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	19.7 GB	IQ4_XS	Těsný
31.2 tok/s 19–50 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	37.9 GB	Q8_0	Pohodlný
31.2 tok/s 19–50 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	37.9 GB	Q8_0	Pohodlný

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: University of Wisconsin Madison,ByteDance,Nanyang Technological University,University of California (UC) Berkeley
Typ organizace: Academia,Industry,Academia,Academia
Země: United States of America, China, Singapore
Publikováno: 30 January 2024
Autoři: Haotian Liu, Chunyuan Li, Yuheng Li, Bo Li, Yuanhan Zhang, Sheng Shen, Yong Jae Lee

Co to dělá

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

Doména: Multimodal, Language, Vision
Úkol: Visual question answering, Chat, Question answering

Velikost

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

parametry: 34.8B
Výcviková data: 89,338,000 tokens

Výpočty pro trénink

Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.

Výpočty pro trénink: 2.6 × 10²⁰ FLOP
Jak bylo ustanoveno: Hardware

Tréninkový běh

Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.

Tréninkový hardware: NVIDIA A100
Používané čipy: 32
Čip-hodiny: 768
Doba reálného času: 24 hours
Příkon: 25.3 kW

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 (unrestricted)

Jak je to klasifikováno

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

Záznam důvěry: Likely

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: LLaVA-NeXT: Improved reasoning, OCR, and world knowledge
Nap poslední aktualizace: 11 February 2026

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)

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 LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)

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

Co čísla znamenají

Hardwarové požadavky v praxi

Minimum karta

RTX A4500

Potřeba paměti

17.7 GB

Nejrychlejší

97.5 tok/s

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6) dosahuje počtu parametrů 34.8B. To přistane v oblasti, kterou může zvládnout seriózní desktopová KARTA, jakmile jsou VÁHY zkomprimovány. Počet KARET, které sledujeme a které to mohou spustit: 132.

Vstupní bod je RTX A4500, s kapacitou VRAM 20 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 21.1 tokenů za sekundu

Nejrychlejší výsledek pochází z B200, generování přibližně 97.5 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Co je tento MODEL

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6) byl zveřejněn University of Wisconsin Madison,ByteDance,Nanyang Technological University,University of California (UC) Berkeley, v zemi zaznamenané jako United States of America, během January 2024. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia,Industry,Academia,Academia.

funguje v oblasti Multimodal, Language, Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol visual question answering, Chat, Question answering.

Váhy jsou zveřejněny, takže si je můžete stáhnout a spustit na své vlastní hardwaru neomezeně, offline, bez připojeného účtu.

Co rozhoduje o rychlosti

Uprostřed rozsahu se nachází každá karta, která to dokáže spustit, na 20.7 tokenů za sekundu 103 z nich

Je to hustý model, takže každý parametr je čten pro každý token vyprodukovaný. To dělá rychlost téměř přesně sledovat paměťovou šířku pásma — karta s dvojnásobnou šířkou pásma generuje přibližně dvojnásobně rychle.

Paměť zde je odhadována podle velikosti, spíše než aby byla vypočtena z architektury, která není pro tento model zaznamenána — čísla jsou spíše indikativní než přesná.

Trénink a původ

Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 2.6 × 10²⁰ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Bylo to trénováno na korpusu asi 89,338,000 tokeny textu

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)

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

01

Přečtěte si nejprve číslo paměti

Začněte od toho, co skutečně potřebuje, což je požadavek na LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6), potřebující kolem 17.7 GB při kompresi Q3_K_M. Žádné množství výpočetního výkonu nenahradí kartu, která to nemůže udržet.
02

Nastavte délku kontextu, se kterou budete pracovat

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. LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6).
03

Vyberte, jak moc to budete komprimovat.

Sloupec kvantizace se liší podle KARTY, protože větší KARTA má přesnější kopii., 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

Srovnejte TPS, ne specifikace

Seřaďte podle rychlosti, abyste viděli, jak si karty vedou. LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6). Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 97.5 tok/s
05

Zkontrolujte verdikt o vhodnosti před koupí

Tight znamená, že se načítá a funguje bez možnosti později zvýšit context length, v případě LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6). 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

Otevřete kartu, na které jste se usadili.

Každá stránka karty opakuje tento postup pro každý model, který máme, a odpovídá na to, k čemu je hardware dobrý kromě LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6).

Odpovědi

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6) — běžné otázky

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Jsou vypočítány ze specifikací spíše než měřeny a každá má určité rozmezí. Jeden příklad: 59–156 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je RTX A4500, s kapacitou VRAM 20 GB. Spouští model při kompresi Q3_K_M používající přibližně 17.7 GB, a produkuje přibližně 21.1 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 132.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 97.5 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 103.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 17.7 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.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— mohu to spustit na GPU držící 24 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 5090 D V2, držení 24 GB, provozuje ho při kompresi IQ4_XS, používající přibližně 19.7 GB a generováním zhruba 40.1 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— 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.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 34.8B. 34.75B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností University of Wisconsin Madison,ByteDance,Nanyang Technological University,University of California (UC) Berkeley, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia,Industry,Academia,Academia.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— Kdy byl vydán?

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

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Multimodal, Language, Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol visual question answering, Chat, Question answering. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— kde si to mohu stáhnout?

Váhy jsou zveřejněny, i když nemáme odkaz na repozitář. Tato stránka vypočítává hardwarové požadavky spíše než aby hostila modelové soubory.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 2.6 × 10²⁰ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Může být rozdělen mezi GPU kartu a systémovou paměť, ale v tomto případě se generuje bolestivě pomalu. Nejbližší nepřesnost, kterou vypočítáme, zaostává o 7.3 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Druhá karta přibližně zdvojnásobí dostupnou paměť, ale ne rychlost generování. Počet, který je již schopen ji spustit sám: 132. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Protože se kapacita liší, liší se i to, jak moc musí být stlačena. Počet odlišných úrovní v tabulce výše: 6. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 11 February 2026

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