NVLM-D 72B TPS-Rechner

Offene Gewichte NVIDIA 72B Parameter October 2024

Jede Karte unten wird anhand dieses Modells bei der von Ihnen gewählten Kontextlänge und Mindestqualität bewertet. Geschwindigkeit ist eine Schätzung für eine einzelne Anfrage, berechnet aus der Speicherbandbreite der Karte und der Größe des Modells, sobald es komprimiert ist..

Für dieses Modell berechnet

61 Karten, die es ausführen können

818 Karten, für die wir Spezifikationen haben

Kleinste Karte, die passt

A100 PCIe 40 GB

40 GB · Q3_K_M · 24.8 tok/s

Schnellste Karte

B200

47.1 tok/s · 180 GB

Welche GPUs können laufen NVLM-D 72B?

Setze die Eingaben, lies die Antwort

Kontextlänge Token

Ein längeres Gespräch benötigt mehr MEMORY, was dieses Modell von kleineren CARDS drängen kann..

Minimale Qualität

Blendet Karten aus, die nur durch Komprimierung unter diesen Punkt in das Modell passen würden..

Suchkarten

Karten-VRAM

Zeige auch Karten, die es nicht ausführen können.

61 Karten passen

Berechnung

					Braucht	Quantisierung	Passend
47.1 tok/s 28–75 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	77.8 GB	Q8_0	Komfortabel
47.1 tok/s 28–75 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	77.8 GB	Q8_0	Komfortabel
37.6 tok/s 23–60 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	77.8 GB	Q8_0	Komfortabel
37.6 tok/s 23–60 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	77.8 GB	Q8_0	Komfortabel
30.1 tok/s 18–48 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	77.8 GB	Q8_0	Komfortabel
28.8 tok/s 17–46 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	77.8 GB	Q8_0	Komfortabel
28.8 tok/s 17–46 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	77.8 GB	Q8_0	Komfortabel
28.7 tok/s 17–46 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	61.0 GB	Q6_K	knapp
28.7 tok/s 17–46 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	61.0 GB	Q6_K	knapp
27.5 tok/s 17–44 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	77.8 GB	Q8_0	Komfortabel
27.0 tok/s 16–43 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	GRID A100B NVIDIA	48 GB	1,870 GB/s	May 2020	40.1 GB	IQ4_XS	knapp
24.8 tok/s 15–40 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Jun 2020	35.9 GB	Q3_K_M	knapp
24.8 tok/s 15–40 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100 SXM4 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	May 2020	35.9 GB	Q3_K_M	knapp
24.8 tok/s 15–40 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A800 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Nov 2022	35.9 GB	Q3_K_M	knapp
24.4 tok/s 15–39 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	77.8 GB	Q8_0	Komfortabel
24.4 tok/s 15–39 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	77.8 GB	Q8_0	Komfortabel
24.4 tok/s 15–39 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	77.8 GB	Q8_0	Komfortabel
23.2 tok/s 14–37 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	77.8 GB	Q8_0	knapp
21.2 tok/s 13–34 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	52.6 GB	Q5_K_M	knapp
19.8 tok/s 12–32 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	77.8 GB	Q8_0	knapp
19.8 tok/s 12–32 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	77.8 GB	Q8_0	knapp
19.8 tok/s 12–32 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	77.8 GB	Q8_0	knapp
19.4 tok/s 12–31 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA	48 GB	1,340 GB/s	Mar 2025	40.1 GB	IQ4_XS	knapp
17.4 tok/s 10–28 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	61.0 GB	Q6_K	knapp
17.4 tok/s 10–28 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	61.0 GB	Q6_K	knapp

Die Geschwindigkeiten sind Schätzungen für eine einzelne Anfrage — ein Gespräch zur Zeit — berechnet aus BANDWIDTH, MODELLGRÖSSE und QUANTISIERUNG. Der tatsächliche Durchsatz variiert mit der INFERENZLAUFZEIT und ihrer Version. Zahlen, die von Hardwareanbietern veröffentlicht wurden, messen viele gleichzeitige Anfragen und sind viel höher..

Aufgezeichnet

Volle Spezifikation

Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..

Ursprung

Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.

Organisation: NVIDIA
Organisationsart: Industry
Land: United States of America
Veröffentlicht: 22 October 2024
Autoren: Wenliang Dai, Nayeon Lee, Boxin Wang, Zhuolin Yang, Zihan Liu, Jon Barker, Tuomas Rintamaki, Mohammad Shoeybi, Bryan Catanzaro, Wei Ping

Was es tut

Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.

Domain: Vision, Language
Aufgabe: Language modeling/generation, Vision-language generation, Question answering, Code generation, Translation, Quantitative reasoning
Basis-Modell: Qwen2-72B,InternViT-6B
Numerisches Format: BF16

Größe

Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.

Parameter: 72B
Trainingsdaten: 57,016,320,000 tokens
Epochen: 1

Training-Compute

Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.

Training-Compute: 3 × 10²⁴ FLOP
Wie es etabliert wurde: Operation counting
Feinabstimmung Rechenleistung: 2.5 × 10²² FLOP

Der Trainingslauf

Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.

Trainingshardware: NVIDIA H100 SXM5 80GB
Verwendete Chips: 128
Stromverbrauch: 176.4 kW

Verfügbarkeit

Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.

Gewichte: Open — downloadable
Modellzugang: Open weights (non-commercial)
Training-Code: Open source
Hugging Face: nvidia

Wie es klassifiziert ist

Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.

Wahrscheinlich über 10²³ FLOP: Yes
Warum es verfolgt wird: SOTA improvement
Aufzeichnungsgenauigkeit: Confident

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz: NVLM: Open Frontier-Class Multimodal LLMs
Zuletzt aktualisiert: 28 November 2025

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. NVLM-D 72B

Sortiert nach geschätzten Tokens pro Sekunde, neueste Karte zuerst, wenn die Geschwindigkeiten gleich sind. Da die Generierung durch die Speichermenge begrenzt ist, folgt diese Reihenfolge der Bandbreite und nicht einem Gaming-Benchmark..

Die kleinsten GPUs, die immer noch laufen NVLM-D 72B

Die günstigste Route herein, nach Speichergröße. Ein enger Fit läuft das Modell, lässt aber nichts für ein längeres Gespräch übrig..

Was die Zahlen bedeuten

Was Sie benötigen, um es auszuführen

Minimale Karte

A100 PCIe 40 GB

Benötigter Speicher

35.9 GB

Schnellste

47.1 tok/s

NVLM-D 72B erreicht eine Parameteranzahl von 72B. Das platziert es über Consumer-Hardware, in den Bereich, wo eine Karte für diesen Zweck gekauft wird, anstatt dafür umfunktioniert zu werden. Die Anzahl der Karten, die wir verfolgen, die es halten können: 61.

Die minimal benötigte Hardware, die funktioniert, ist A100 PCIe 40 GB, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 40 GB, es mit einer Kompression von Q3_K_M und produziert etwa 24.8 Token pro Sekunde

Die schnellste Berechnung dafür ist B200, generieren ungefähr 47.1 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.

Woher es kam

NVLM-D 72B wurde veröffentlicht von NVIDIA, im Land aufgezeichnet als United States of America, während October 2024. Die veröffentlichende Organisation ist als industry.

Es funktioniert im Bereich von Vision, Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation, Vision-language generation, Question answering, Code generation, Translation, Quantitative reasoning.

Der Ausgangspunkt war ein vorhandenes Basis-Modell, Qwen2-72B,InternViT-6B. Das ist der übliche Weg, wie ein spezialisiertes Modell hergestellt wird.

Veröffentlichte Gewichte bedeuten, dass das Modell auf deinem Rechner läuft und nicht auf dem eines anderen, was die Hardwarefrage unten überhaupt beantwortbar macht. Es ist unter der Organisation auf Hugging Face veröffentlicht. nvidia.

Verstehen der Geschwindigkeiten

Über jede Karte, die es ausführen kann, liegt die Mitte der Reihe bei 16.6 Token pro Sekunde. Text schneller produzieren, als die meisten Menschen ihn lesen. 51 von ihnen

Da es dicht ist, liest es sich selbst pro Token, weshalb die Anordnung nach Geschwindigkeit unten so eng der Anordnung nach Speicherbandbreite folgt.

Die interne Architektur ist nicht in unserer Datenbank, daher wird der Speicher basierend auf der Anzahl der Parameter approximiert und entsprechend gekennzeichnet. Erwarten Sie, dass die tatsächliche Zahl abweicht, insbesondere bei langen Kontexten.

Was in den Aufbau geflossen ist

Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 3 × 10²⁴ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA H100 SXM5 80GB. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.

Der Trainingssatz lief auf etwa 57,016,320,000 Text-Tokens

Das Einschlusskriterium: sOTA improvement.

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für NVLM-D 72B

Die obige Tabelle hat bereits jede Karte, für die wir Spezifikationen haben, mit diesem Modell verglichen. Um zu Ihrer Antwort zu gelangen, sind sechs Schritte erforderlich..

01

Überprüfen Sie, was es benötigt, bevor alles andere.

Jede Karte hier wurde geprüft gegen NVLM-D 72B, benötigt ungefähr 35.9 GB bei einer Kompression von Q3_K_M. Diese Zahl, nicht die Überschriftleistung einer Karte, entscheidet darüber, ob sie läuft.
02

Setzen Sie die CONTEXT LENGTH, an der Sie arbeiten werden.

Das Gespräch belegt ebenfalls Speicher und wächst, während es fortschreitet. Stellen Sie den Regler auf die Länge ein, die Sie erwarten, denn bei langem CONTEXT kann eine KARTE, die kurze Fragen mühelos verarbeitet, entfernt werden. NVLM-D 72B.
03

Setze eine Qualitätsuntergrenze

Jede Karte läuft die am wenigsten komprimierte Kopie, die sie halten kann., eine Kompression von Q3_K_M auf der kleinsten Karte, die passt. Das Festlegen einer Mindestqualität fallen die Karten weg, die es nur schaffen, indem sie weiter gedrückt werden, als man möchte, und hält den Vergleich auf einem Niveau.
04

Nach Durchsatz und nicht nach Spezifikationen sortieren

Das Ranking nach Tokens pro Sekunde folgt der Speicherbandbreite anstelle der Kernanzahl, für NVLM-D 72B. Es wird nicht mit einer Gaming-Bestellung übereinstimmen, da die Generation durch MEMORY-BANDWIDTH gebunden ist. Die Karte, die die Liste anführt, ist B200, bei 47.1 tok/s
05

Achte auf den Spielraum, nicht nur auf das Passende.

Tight bedeutet, dass es lädt und ohne Spielraum funktioniert, um den Kontext später zu erhöhen, im Fall von NVLM-D 72B. Komfortabel bedeutet, dass Sie den Kontext später erweitern können. Dieser Unterschied zählt mehr als ein paar Token pro Sekunde, also kaufen Sie für komfortabel, wenn Sie damit rechnen.
06

Überprüfen Sie die Karte von der anderen Seite

Jede Karten-Seite wiederholt diesen Ablauf für jedes Modell, das wir in unserem Bestand haben, und beantwortet, wofür die Hardware darüber hinaus noch gut ist. NVLM-D 72B.

Antworten

NVLM-D 72B — Häufige Fragen

NVLM-D 72B— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in October 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

NVLM-D 72B— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Vision, Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation, Vision-language generation, Question answering, Code generation, Translation, Quantitative reasoning. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.

NVLM-D 72B— Wo kann ich es herunterladen?

Seine Gewichte sind auf Hugging Face veröffentlicht, unter der Organisation nvidia. Wir hosten keine Modell-Dateien — diese Seite berechnet, welche Hardware benötigt wird, um sie auszuführen.

NVLM-D 72B— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?

Training verbrauchte etwa 3 × 10²⁴ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA H100 SXM5 80GB. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.

NVLM-D 72B— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?

Es kann zwischen der GPU-Karte und dem Systemspeicher aufgeteilt werden, aber es wird auf diese Weise schmerzhaft langsam erzeugt. Die nächste verpasste Berechnung bleibt hinter 15.5 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

NVLM-D 72B— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?

Die Kapazität addiert sich über Karten; der Durchsatz nicht. Die Anzahl der Karten, die es bereits eigenständig halten: 61. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

NVLM-D 72B— Warum unterscheidet sich die Quantisierung zwischen Karten?

Eine größere Karte hält eine genauere Kopie. Die Anzahl der verwendeten Komprimierungsstufen über die Karten, die es ausführen: 5. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.

NVLM-D 72B— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?

Sie werden aus Spezifikationen berechnet, anstatt gemessen zu werden, und jede hat einen Bereich. Ein Beispiel: 28–75 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

NVLM-D 72B— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist A100 PCIe 40 GB, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 40 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von Q3_K_M verwenden von etwa 35.9 GB, und produziert ungefähr 24.8 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 61.

NVLM-D 72B— wie schnell ist es auf einer GPU?

Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 47.1 Tokens pro Sekunde; die langsamste, die es immer noch ausführt, schafft erheblich weniger. Die Lesegeschwindigkeit liegt bei etwa zehn Tokens pro Sekunde, und die Anzahl der Karten, die das bewältigen: 51.

NVLM-D 72B— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 35.9 GB bei einer Kompression von Q3_K_M, welche das ist, was die kleinste Karte, die es ausführt, verwendet. Weniger Kompression braucht mehr: die Zahlen in der Spalte für den Speicher oben werden für jede Karte neu berechnet, da jede die am wenigsten komprimierte Version, die sie kann, speichert.

NVLM-D 72B— Ist es Open-Source?

Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie heruntergeladen und auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden können. Beachten Sie, dass OPEN WEIGHTS nicht dasselbe wie OPEN SOURCE im vollen Sinne ist — es sagt nichts über die Trainingsdaten, den Trainingscode oder die damit verbundenen kommerziellen Bedingungen aus.

NVLM-D 72B— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 72B. 72B. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.

NVLM-D 72B— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von NVIDIA, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 28 November 2025

Die andere Richtung

Von der anderen Seite aus betrachten?

Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.

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