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

Abre pesos University of Wisconsin Madison,ByteDance,Nanyang Technological University,University of California (UC) Berkeley 34.8B parámetros January 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

132 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

RTX A4500

20 GB · Q3_K_M · 21.1 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

97.5 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)?

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.

132 las tarjetas coinciden

Calculando

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

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: University of Wisconsin Madison,ByteDance,Nanyang Technological University,University of California (UC) Berkeley
Tipo de Organización: Academia,Industry,Academia,Academia
País: United States of America, China, Singapore
Publicado: 30 January 2024
Autores: Haotian Liu, Chunyuan Li, Yuheng Li, Bo Li, Yuanhan Zhang, Sheng Shen, Yong Jae Lee

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
Tarea: Visual question answering, Chat, Question answering

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: 34.8B
Datos de entrenamiento: 89,338,000 tokens

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: 2.6 × 10²⁰ FLOP
Cómo se estableció: Hardware

La ejecución de entrenamiento

Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.

Hardware de entrenamiento: NVIDIA A100
Chips utilizados: 32
Horas de chip: 768
Tiempo de reloj: 24 hours
Consumo de energía: 25.3 kW

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)

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: Likely

Fuentes

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

Referencia: LLaVA-NeXT: Improved reasoning, OCR, and world knowledge
Última actualización: 11 February 2026

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)

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-NeXT-34B (LLaVA-1.6)

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

RTX A4500

Memoria necesaria

17.7 GB

Más rápido

97.5 tok/s

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6) llega a un recuento de parámetros de 34.8B. 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: 132.

El punto de entrada es RTX A4500, con una capacidad de memoria de 20 GB, ejecutándolo a una compresión de Q3_K_M y produciendo alrededor 21.1 tokens por segundo

El resultado más rápido proviene de B200, generando aproximadamente 97.5 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Qué es este modelo

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6) fue publicado por University of Wisconsin Madison,ByteDance,Nanyang Technological University,University of California (UC) Berkeley, en el país registrado como United States of America, durante January 2024. La categoría en la que se encuentra el editor es academia,Industry,Academia,Academia.

Funciona en el dominio de Multimodal, Language, Vision, y se registra como realizando la tarea de visual question answering, Chat, Question answering.

Los PESOS están publicados, por lo que se puede descargar y ejecutar en su propio HARDWARE indefinidamente, SIN CONEXIÓN, sin cuenta adjunta.

Qué decide la velocidad

En cada tarjeta que puede ejecutarlo, el medio del rango se sitúa en 20.7 tokens por segundo. Limpiando los diez tokens por segundo que corresponden aproximadamente a la velocidad de lectura: 103 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.

La memoria aquí se estima a partir del tamaño en lugar de calcularse a partir de la arquitectura, que no se registra para este modelo — los números son indicativos en lugar de exactos.

Entrenamiento y procedencia

Entrenarlo tomó un presupuesto de computación de aproximadamente 2.6 × 10²⁰ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA A100. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.

Fue entrenado en un corpus de aproximadamente 89,338,000 tokens de texto

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)

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

Empieza desde lo que realmente necesita, que es el requerimiento de LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6), necesitando alrededor 17.7 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.

La conversación ocupa memoria también, y crece a medida que avanza. Ajusta el controlador a la longitud que esperas, porque en un contexto largo una CARD que maneja preguntas cortas fácilmente puede no encajar. LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6).
03

Elige cuán lejos lo comprimirás.

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

Compara tokens por segundo, no especificaciones

Ordenar por velocidad para ver cómo se clasifican las tarjetas por LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6). 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 97.5 tok/s
05

Verifica el veredicto de ajuste antes de comprar

Tight significa que se carga y funciona sin espacio para aumentar el contexto más tarde, en el caso de LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6). 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

Abre la tarjeta que has elegido.

Cada página de tarjeta repite este barrido para cada modelo que tenemos, respondiendo a qué más es bueno el hardware más allá de LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6).

Respuestas

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6) — preguntas comunes

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?

Se calculan a partir de especificaciones en lugar de ser medidas, y cada una tiene un rango. Un ejemplo: 59–156 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-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es RTX A4500, con una capacidad de memoria de 20 GB. Funciona el modelo a una compresión de Q3_K_M usando alrededor 17.7 GB, y produce aproximadamente 21.1 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 132.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 97.5 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: 103.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 17.7 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.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— ¿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 IQ4_XS, usando alrededor 19.7 GB y generando aproximadamente 40.1 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— ¿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-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 34.8B. 34.75B. 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-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por University of Wisconsin Madison,ByteDance,Nanyang Technological University,University of California (UC) Berkeley, basado en United States of America, una organización categorizada como academia,Industry,Academia,Academia.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en January 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-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Multimodal, Language, Vision, y se registra como manejando la tarea de visual question answering, Chat, Question answering. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— ¿Dónde puedo descargarlo?

Los pesos están publicados, aunque no tenemos un enlace de repositorio para ello. Este sitio calcula los requisitos de hardware en lugar de alojar archivos de modelo.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 2.6 × 10²⁰ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA A100. 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-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— ¿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 7.3 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— ¿Correrían dos GPUS más rápido?

Una segunda tarjeta duplica aproximadamente la memoria disponible, pero no la tasa de generación. El número ya capaz de ejecutarlo solo: 132. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Debido a que la capacidad varía, también varía cuán difícil tiene que ser exprimido. El número de niveles distintos en la tabla de arriba: 6. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 11 February 2026

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