LLaVA-OV-72B calculadora TPS

Abre pesos ByteDance,Nanyang Technological University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Hong Kong University of Science and Technology (HKUST) 72B parámetros August 2024

Cada tarjeta a continuación se evalúa en función de este modelo en la longitud de contexto y calidad mínima que elijas. La velocidad es una estimación para una sola solicitud, calculada a partir del ancho de banda de memoria de la tarjeta y el tamaño del modelo una vez comprimido..

Calculado para este modelo

61 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

A100 PCIe 40 GB

40 GB · Q3_K_M · 24.8 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

47.1 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? LLaVA-OV-72B?

Establecer las entradas, leer la respuesta

Longitud del contexto tokens

Una conversación más larga necesita más VRAM, lo que puede expulsar este modelo de tarjetas más pequeñas..

Calidad mínima

Oculta tarjetas que solo se ajustarían al modelo comprimiéndolo por debajo de este punto..

Buscar tarjetas

Memoria de la tarjeta

También muestra tarjetas que no pueden ejecutarlo.

61 las tarjetas coinciden

Calculando

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

Las velocidades son estimaciones para una sola solicitud — una conversación a la vez — calculadas a partir del ancho de banda de memoria, el tamaño del modelo y la cuantificación. El rendimiento real varía con el tiempo de inferencia y su versión. Las cifras publicadas por los proveedores de hardware miden muchas solicitudes simultáneas y son mucho más altas..

En registro

especificación completa

Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..

Origen

Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.

Organización: ByteDance,Nanyang Technological University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Hong Kong University of Science and Technology (HKUST)
Tipo de Organización: Industry,Academia,Academia,Academia
País: China, Singapore, Hong Kong
Publicado: 6 August 2024
Autores: Bo Li, Yuanhan Zhang, Dong Guo, Renrui Zhang, Feng Li, Hao Zhang, Kaichen Zhang, Peiyuan Zhang, Yanwei Li, Ziwei Liu, Chunyuan Li

Lo que hace

Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.

Dominio: Multimodal, Vision, Language, Video
Tarea: Image captioning, Visual question answering, Video description, Object recognition, Action recognition, Language modeling/generation
Modelo base: Qwen2-72B
Formato numérico: BF16

Tamaño

Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.

parámetros: 72B
Datos de entrenamiento: 38,314,782,000 tokens
Épocas: 1
Tamaño de lote: 256

Cómputo de entrenamiento

La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.

Cómputo de entrenamiento: 3 × 10²⁴ FLOP
Cómo se estableció: Operation counting
Computación de ajuste fino: 1.7 × 10²² FLOP

Disponibilidad

Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.

Pesos: Open — downloadable
Acceso al modelo: Open weights (unrestricted)
Código de entrenamiento: Open source
Hugging Face: lmms-lab

Cómo está clasificado

Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.

Probablemente por encima de 10²³ FLOP: Yes
Por qué se rastrea: SOTA improvement
Confianza de registro: Confident
Citas: 2,428

Fuentes

De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.

Referencia: LLaVA-OneVision: Easy Visual Task Transfer
Última actualización: 25 May 2026

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan LLaVA-OV-72B

Clasificado por tokens estimados por segundo, la tarjeta más nueva primero donde las velocidades están empatadas. Debido a que la generación está limitada por el ancho de banda de memoria, este orden sigue el ancho de banda en lugar de cualquier referencia de juego..

Las GPUs más pequeñas que aún funcionan LLaVA-OV-72B

La ruta más barata para entrar, por capacidad de memoria. Un ajuste apretado ejecuta el modelo pero no deja nada de sobra para una conversación más larga..

Qué significan los números

Lo que necesitas para ejecutar esto

Mínima tarjeta

A100 PCIe 40 GB

Memoria necesaria

35.9 GB

Más rápido

47.1 tok/s

LLaVA-OV-72B llega a un recuento de parámetros de 72B. Eso lo coloca por encima del hardware de consumo, en el rango donde se compra una tarjeta para este propósito en lugar de ser reutilizada para ello. El número de tarjetas que seguimos que pueden contenerlo: 61.

El hardware mínimo que funciona es A100 PCIe 40 GB, con una capacidad de memoria de 40 GB, ejecutándolo a una compresión de Q3_K_M y produciendo alrededor 24.8 tokens por segundo

Gama alta es B200, generando aproximadamente 47.1 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Fondo

LLaVA-OV-72B fue publicado por ByteDance,Nanyang Technological University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Hong Kong University of Science and Technology (HKUST), en el país registrado como China, durante August 2024. La categoría en la que se encuentra el editor es industry,Academia,Academia,Academia.

Funciona en el dominio de Multimodal, Vision, Language, Video, y se registra como realizando la tarea de image captioning, Visual question answering, Video description, Object recognition, Action recognition, Language modeling/generation.

Se basa en Qwen2-72B. La mayoría de los modelos a esta escala están adaptados de una base existente en lugar de construidos desde cero.

El hecho de que los pesos sean abiertos es lo que coloca esta página en la calculadora en lugar de solo en el catálogo: es un modelo que puedes sostener. En Hugging Face está publicado bajo la organización lmms-lab.

Leyendo las cifras de rendimiento

El resultado mediano es alrededor de 16.6 tokens por segundo. Limpiando los diez tokens por segundo que corresponden aproximadamente a la velocidad de lectura: 51 de ellos.

Es un modelo denso, por lo que cada parámetro se lee para cada token producido. Eso hace que la velocidad rastree el ancho de banda de la memoria casi exactamente: una tarjeta con el doble de ancho de banda genera aproximadamente el doble de rápido.

Sin el diseño de atención en nuestro archivo, la columna de memoria es una aproximación. Es lo suficientemente cercana como para elegir hardware, y menos confiable en contexto largo.

Qué se necesitó para construirlo

Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 3 × 10²⁴ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.

El conjunto de entrenamiento se ejecutó a aproximadamente 38,314,782,000 tokens de texto

La razón por la que aparece en este catálogo en absoluto: sOTA improvement.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para LLaVA-OV-72B

La tabla de arriba ya ha evaluado cada tarjeta para la que tenemos especificaciones en contra de este modelo. Llegar a tu respuesta toma seis pasos..

01

Lee la cifra de MEMORIA primero

La tabla enumera cada tarjeta capaz de contener LLaVA-OV-72B, necesitando alrededor 35.9 GB a una compresión de Q3_K_M. Esa cifra, no el rendimiento principal de una CARD, es lo que decide si se ejecuta.
02

Establece la longitud de contexto en la que trabajarás.

Establece el contexto a lo que realmente usarás. La caché crece con la conversación, y es la razón habitual por la que una card que parecía bien deja de fit. LLaVA-OV-72B.
03

Decide cuánto compresión aceptarás

La columna de cuantización varía por tarjeta, porque una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa., alcanzando una compresión de Q3_K_M en la tarjeta más pequeña que cabe. Establecer una calidad mínima elimina las tarjetas que solo la manejan apretando más de lo que desearías, y mantiene la comparación en un nivel.
04

Ordenar por velocidad

El ranking por tokens por segundo sigue el ancho de banda de memoria en lugar de los recuentos de núcleos, para LLaVA-OV-72B. No se ajustará a un pedido de gaming, porque la generación está limitada por el ancho de banda de memoria. La tarjeta que encabeza la lista es B200, en 47.1 tok/s
05

Mira el margen, no solo la compatibilidad.

La columna de ajuste separa las TARJETAS que apenas lo gestionan de aquellas con espacio de sobra, en el caso de LLaVA-OV-72B. Cómodo significa que puedes aumentar el contexto más adelante. Esa diferencia importa más que unos pocos tokens por segundo, así que compra por cómodo si esperas hacerlo.
06

Revisa la tarjeta del otro lado

Cada nombre de tarjeta enlaza a su propia página, que ejecuta el mismo cálculo en todo el catálogo del modelo. Una tarjeta generalmente se compra para más de un modelo, por lo que vale la pena echar un vistazo antes de comprar para LLaVA-OV-72B.

Respuestas

LLaVA-OV-72B — preguntas comunes

LLaVA-OV-72B— ¿Es de código abierto?

Sus pesos están publicados, por lo que se pueden descargar y ejecutar en su propio hardware. Tenga en cuenta que OPEN WEIGHTS no es lo mismo que OPEN SOURCE en el sentido completo: no dice nada sobre los datos de entrenamiento, el código de entrenamiento o los términos comerciales adjuntos.

LLaVA-OV-72B— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 72B. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.

LLaVA-OV-72B— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por ByteDance,Nanyang Technological University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Hong Kong University of Science and Technology (HKUST), basado en China, una organización categorizada como industry,Academia,Academia,Academia.

LLaVA-OV-72B— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en August 2024. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.

LLaVA-OV-72B— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Multimodal, Vision, Language, Video, y se registra como manejando la tarea de image captioning, Visual question answering, Video description, Object recognition, Action recognition, Language modeling/generation. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.

LLaVA-OV-72B— ¿Dónde puedo descargarlo?

Sus pesos están publicados en Hugging Face, bajo la organización lmms-lab. No alojamos archivos de modelo — este sitio calcula qué hardware se necesita para ejecutarlos.

LLaVA-OV-72B— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 3 × 10²⁴ FLOP. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.

LLaVA-OV-72B— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?

En parte. Las capas que no se ajustan se encuentran en la memoria del sistema y funcionan a una fracción de la velocidad, por lo que un modelo mayoritariamente descargado rara vez merece la pena utilizar. El fallo más cercano que calculamos se queda corto por 15.5 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

LLaVA-OV-72B— ¿Correrían dos GPUS más rápido?

La capacidad se suma entre las tarjetas; el rendimiento no. El número de tarjetas que ya lo tienen por sí solas: 61. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

LLaVA-OV-72B— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Cada tarjeta se muestra ejecutando la copia menos comprimida que puede contener. El número de niveles de compresión distintos entre las tarjetas que lo soportan: 5. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

LLaVA-OV-72B— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?

Estas son estimaciones con barras de error reales, y cualquiera de ellas podría razonablemente situarse en cualquier parte de su rango publicado dependiendo del runtime que utilices. El resultado más rápido aquí: 28–75 tok/s en B200. El mismo modelo y tarjeta varían entre el treinta y el cincuenta por ciento dependiendo del software de inferencia y su versión.

LLaVA-OV-72B— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es A100 PCIe 40 GB, con una capacidad de memoria de 40 GB. Funciona el modelo a una compresión de Q3_K_M usando alrededor 35.9 GB, y produce aproximadamente 24.8 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 61.

LLaVA-OV-72B— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 47.1 tokens por segundo; el más lento que aún lo ejecuta consigue considerablemente menos. La velocidad de lectura es de alrededor de diez tokens por segundo, y el número de cards que logran eso: 51.

LLaVA-OV-72B— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 35.9 GB a una compresión de Q3_K_M, cuál es la tarjeta más pequeña que lo ejecuta. Menos compresión necesita más: las cifras en la columna de memoria anterior se recalculan para cada tarjeta, porque cada una sostiene la versión menos comprimida que puede.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 25 May 2026

La otra dirección

¿Mirándolo desde el otro lado?

Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.

Todos los modelos de IA