InternVL2 26B calculadora TPS

Abre pesos Shanghai AI Lab 25.5B parámetros July 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

241 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

Xeon Phi 7120P

16 GB · Q3_K_M · 10.3 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

133 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? InternVL2 26B?

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.

241 las tarjetas coinciden

Calculando

					Necesita	Cuantización	Ajustar
133 tok/s 80–213 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	28.0 GB	Q8_0	Cómodo
133 tok/s 80–213 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	28.0 GB	Q8_0	Cómodo
106 tok/s 64–170 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	28.0 GB	Q8_0	Cómodo
106 tok/s 64–170 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	28.0 GB	Q8_0	Cómodo
84.9 tok/s 51–136 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	28.0 GB	Q8_0	Cómodo
81.2 tok/s 49–130 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	28.0 GB	Q8_0	Cómodo
81.2 tok/s 49–130 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	28.0 GB	Q8_0	Cómodo
77.7 tok/s 47–124 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	28.0 GB	Q8_0	Cómodo
69.0 tok/s 41–110 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	28.0 GB	Q8_0	Cómodo
69.0 tok/s 41–110 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	28.0 GB	Q8_0	Cómodo
69.0 tok/s 41–110 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	28.0 GB	Q8_0	Cómodo
65.4 tok/s 39–105 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	28.0 GB	Q8_0	Cómodo
55.8 tok/s 33–89 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	28.0 GB	Q8_0	Cómodo
55.8 tok/s 33–89 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	28.0 GB	Q8_0	Cómodo
55.8 tok/s 33–89 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	28.0 GB	Q8_0	Cómodo
55.8 tok/s 33–89 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	28.0 GB	Q8_0	Cómodo
55.8 tok/s 33–89 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	28.0 GB	Q8_0	Cómodo
50.6 tok/s 30–81 · baja confianza	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	1,130 GB/s	Nov 2019	13.2 GB	Q3_K_M	Ajustado
43.0 tok/s 26–69 · baja confianza	GeForce RTX 5080 NVIDIA	16 GB	960 GB/s	Jan 2025	13.2 GB	Q3_K_M	Ajustado
42.5 tok/s 26–68 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	28.0 GB	Q8_0	Cómodo
42.5 tok/s 26–68 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	28.0 GB	Q8_0	Cómodo
40.2 tok/s 24–64 · baja confianza	Tesla V100 DGXS 16 GB NVIDIA	16 GB	897 GB/s	Mar 2018	13.2 GB	Q3_K_M	Ajustado
40.2 tok/s 24–64 · baja confianza	Tesla V100 PCIe 16 GB NVIDIA	16 GB	897 GB/s	Jun 2017	13.2 GB	Q3_K_M	Ajustado
40.2 tok/s 24–64 · baja confianza	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	897 GB/s	Jun 2017	13.2 GB	Q3_K_M	Ajustado
40.2 tok/s 24–64 · baja confianza	GeForce RTX 5070 Ti NVIDIA	16 GB	896 GB/s	Feb 2025	13.2 GB	Q3_K_M	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: Shanghai AI Lab
Tipo de Organización: Academia
País: China
Publicado: 4 July 2024

Lo que hace

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

Dominio: Multimodal, Language, Vision, Video
Tarea: Visual question answering, Language modeling/generation, Question answering, Video description, Character recognition (OCR)
Modelo base: InternViT-6B,InternLM2-20B

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: 25.5B
Datos de entrenamiento: tokens

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: OpenGVLab

Cómo está clasificado

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

Confianza de registro: Confident

Fuentes

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

Referencia: InternVL2: Better than the Best—Expanding Performance Boundaries of Open-Source Multimodal Models with the Progressive Scaling Strategy
Última actualización: 28 November 2025

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan InternVL2 26B

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 InternVL2 26B

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

Requisitos de hardware en la práctica

Mínima tarjeta

Xeon Phi 7120P

Memoria necesaria

13.2 GB

Más rápido

133 tok/s

InternVL2 26B llega a un recuento de parámetros de 25.5B. Eso cae dentro del rango que una tarjeta de escritorio seria puede manejar una vez que los pesos están comprimidos. El número de tarjetas que rastreamos que pueden ejecutarlo: 241.

El punto de entrada es Xeon Phi 7120P, con una capacidad de memoria de 16 GB, ejecutándolo a una compresión de Q3_K_M y produciendo alrededor 10.3 tokens por segundo

Lo más rápido que calculamos para ello es B200, generando aproximadamente 133 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Acerca de este modelo

InternVL2 26B fue publicado por Shanghai AI Lab, en el país registrado como China, durante July 2024. La categoría en la que se encuentra el editor es academia.

Funciona en el dominio de Multimodal, Language, Vision, Video, y se registra como realizando la tarea de visual question answering, Language modeling/generation, Question answering, Video description, Character recognition (OCR).

Su punto de partida fue un modelo base existente, InternViT-6B,InternLM2-20B. La mayoría de los modelos a esta escala están adaptados de una base existente en lugar de construidos desde cero.

Los pesos publicados significan que el modelo se ejecuta en tu máquina en lugar de en la de alguien más, lo que hace que la pregunta sobre hardware a continuación sea respondible. En Hugging Face está publicado bajo la organización OpenGVLab.

Qué tan rápido corre, y por qué

El resultado mediano es alrededor de 19.9 tokens por segundo. Limpiando los diez tokens por segundo que corresponden aproximadamente a la velocidad de lectura: 195 de ellos.

Cada peso participa en cada token aquí, por lo que el ancho de banda es la historia completa: el ranking a continuación es efectivamente un ranking de rendimiento de memoria.

Su arquitectura interna no está en nuestra base de datos, por lo que la memoria se aproxima a partir del conteo de parámetros y se marca en consecuencia. Se espera que la cifra real difiera, más aún en contextos largos.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para InternVL2 26B

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

Comienza desde la columna de memoria

Empieza desde lo que realmente necesita, que es el requerimiento de InternVL2 26B, necesitando alrededor 13.2 GB a una compresión de Q3_K_M. Ninguna cantidad de potencia de procesamiento compensa una CARD que no puede sostenerla.
02

Establece la longitud de contexto en la que trabajarás.

Las conversaciones más largas consumen memoria además de lo que los pesos necesitan. Mueve el control deslizante a tu longitud de trabajo real antes de confiar en cualquier fila para InternVL2 26B.
03

Elige cuán lejos lo comprimirás.

Cada tarjeta ejecuta la copia menos comprimida que puede contener., 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

La velocidad de ordenación es efectivamente un ordenamiento por ancho de banda de GPU. InternVL2 26B. 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 133 tok/s
05

Lee la columna de ajuste al final

La columna de ajuste separa las TARJETAS que apenas lo gestionan de aquellas con espacio de sobra, en el caso de InternVL2 26B. 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

Mira qué más ejecuta esa tarjeta

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 InternVL2 26B.

Respuestas

InternVL2 26B — preguntas comunes

InternVL2 26B— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en July 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.

InternVL2 26B— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Multimodal, Language, Vision, Video, y se registra como manejando la tarea de visual question answering, Language modeling/generation, Question answering, Video description, Character recognition (OCR). Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.

InternVL2 26B— ¿Dónde puedo descargarlo?

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

InternVL2 26B— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?

Se puede dividir entre la tarjeta y la memoria del sistema, pero se genera muy lentamente de esa manera. El fallo más cercano que calculamos se queda corto por 5.3 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

InternVL2 26B— ¿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: 241. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

InternVL2 26B— ¿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.

InternVL2 26B— ¿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: 80–213 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.

InternVL2 26B— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es Xeon Phi 7120P, con una capacidad de memoria de 16 GB. Funciona el modelo a una compresión de Q3_K_M usando alrededor 13.2 GB, y produce aproximadamente 10.3 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 241.

InternVL2 26B— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 133 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: 195.

InternVL2 26B— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 13.2 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.

InternVL2 26B— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 16 GB?

Sí. La tarjeta Tesla V100 SXM2 16 GB, sosteniendo 16 GB, lo ejecuta a una compresión de Q3_K_M, usando alrededor 13.2 GB y generando aproximadamente 50.6 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

InternVL2 26B— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 24 GB?

Sí. La tarjeta GeForce RTX 5090 D V2, sosteniendo 24 GB, lo ejecuta a una compresión de Q5_K_M, usando alrededor 19.1 GB y generando aproximadamente 39.8 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

InternVL2 26B— ¿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.

InternVL2 26B— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 25.5B. 25.5B. 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.

InternVL2 26B— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Shanghai AI Lab, basado en China, una organización categorizada como academia.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

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.

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