InternLM2-20B calculadora TPS

Abre pesos Shanghai AI Lab,SenseTime,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Fudan University 20B 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

293 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

Quadro K6000

12 GB · Q3_K_M · 14.0 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

169 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? InternLM2-20B?

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.

293 las tarjetas coinciden

Calculando

					Necesita	Cuantización	Ajustar
169 tok/s 102–271 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	22.1 GB	Q8_0	Cómodo
169 tok/s 102–271 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	22.1 GB	Q8_0	Cómodo
135 tok/s 81–216 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	22.1 GB	Q8_0	Cómodo
135 tok/s 81–216 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	22.1 GB	Q8_0	Cómodo
108 tok/s 65–173 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	22.1 GB	Q8_0	Cómodo
104 tok/s 62–166 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	22.1 GB	Q8_0	Cómodo
104 tok/s 62–166 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	22.1 GB	Q8_0	Cómodo
99.1 tok/s 59–159 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	22.1 GB	Q8_0	Cómodo
88.0 tok/s 53–141 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	22.1 GB	Q8_0	Cómodo
88.0 tok/s 53–141 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	22.1 GB	Q8_0	Cómodo
88.0 tok/s 53–141 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	22.1 GB	Q8_0	Cómodo
83.4 tok/s 50–134 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	22.1 GB	Q8_0	Cómodo
71.2 tok/s 43–114 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	22.1 GB	Q8_0	Cómodo
71.2 tok/s 43–114 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	22.1 GB	Q8_0	Cómodo
71.2 tok/s 43–114 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	22.1 GB	Q8_0	Cómodo
71.2 tok/s 43–114 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	22.1 GB	Q8_0	Cómodo
71.2 tok/s 43–114 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	22.1 GB	Q8_0	Cómodo
55.2 tok/s 33–88 · baja confianza	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	1,130 GB/s	Nov 2019	12.8 GB	Q4_K_M	Ajustado
54.2 tok/s 33–87 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	22.1 GB	Q8_0	Cómodo
54.2 tok/s 33–87 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	22.1 GB	Q8_0	Cómodo
52.1 tok/s 31–83 · baja confianza	GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA	12 GB	912 GB/s	Jan 2022	10.5 GB	Q3_K_M	Ajustado
52.1 tok/s 31–83 · baja confianza	GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA	12 GB	912 GB/s	May 2021	10.5 GB	Q3_K_M	Ajustado
46.9 tok/s 28–75 · baja confianza	GeForce RTX 5080 NVIDIA	16 GB	960 GB/s	Jan 2025	12.8 GB	Q4_K_M	Ajustado
45.2 tok/s 27–72 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	22.1 GB	Q8_0	Cómodo
44.2 tok/s 27–71 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	22.1 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: Shanghai AI Lab,SenseTime,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Fudan University
Tipo de Organización: Academia,Industry,Academia,Academia
País: China, Hong Kong
Publicado: 12 January 2024
Autores: Zheng Cai, Maosong Cao, Haojiong Chen, Kai Chen, Keyu Chen, Xin Chen, Xun Chen, Zehui Chen, Zhi Chen, Pei Chu, Xiaoyi Dong, Haodong Duan, Qi Fan, Zhaoye Fei, Yang Gao, Jiaye Ge, Chenya Gu, Yuzhe Gu, Tao Gui, Aijia Guo, Qipeng Guo, Conghui He, Yingfan Hu, Ting Huang, Tao Jiang, Penglong Jiao, Zhenjiang Jin, Zhikai Lei, Jiaxing Li, Jingwen Li, Linyang Li, Shuaibin Li, Wei Li, Yining Li, Hongwei Liu,…

Lo que hace

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

Dominio: Language
Tarea: Chat, Language modeling/generation, 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: 20B
Datos de entrenamiento: 2,600,000,000,000 tokens
Épocas: 1
Tamaño de lote: 5,000,000

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: 3.1 × 10²³ FLOP
Cómo se estableció: Operation counting

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 (restricted use)
Código de entrenamiento: Unreleased
Hugging Face: internlm

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
Confianza de registro: Confident

Fuentes

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

Referencia: InternLM2 Technical Report
Última actualización: 28 November 2025

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan InternLM2-20B

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 InternLM2-20B

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 se necesita para ejecutar este modelo

Mínima tarjeta

Quadro K6000

Memoria necesaria

10.5 GB

Más rápido

169 tok/s

InternLM2-20B llega a un recuento de parámetros de 20B. 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: 293.

La tarjeta más pequeña que lo sostiene es Quadro K6000, con una capacidad de memoria de 12 GB, ejecutándolo a una compresión de Q3_K_M y produciendo alrededor 14.0 tokens por segundo

Gama alta es B200, generando aproximadamente 169 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

De dónde vino

InternLM2-20B fue publicado por Shanghai AI Lab,SenseTime,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Fudan University, en el país registrado como China, durante January 2024. Sale de una organización categorizada como academia,Industry,Academia,Academia.

Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de chat, Language modeling/generation, Question answering.

Los PESOS están publicados, por lo que se puede descargar y ejecutar en su propio HARDWARE indefinidamente, SIN CONEXIÓN, sin cuenta adjunta. En Hugging Face está publicado bajo la organización internlm.

Entendiendo las velocidades

La mitad de las tarjetas que lo sostienen gestionan más de 20.6 tokens por segundo. Limpiando los diez tokens por segundo que corresponden aproximadamente a la velocidad de lectura: 248 de ellos.

Siendo denso, lee todo de sí mismo por token, razón por la cual el orden según velocidad a continuación sigue tan de cerca el orden por ancho de banda 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.

Cómo fue entrenado

Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 3.1 × 10²³ FLOP. 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 2,600,000,000,000 tokens de texto

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para InternLM2-20B

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

Verifica lo que necesita antes de cualquier otra cosa.

Cada tarjeta aquí ha sido verificada contra InternLM2-20B, necesitando alrededor 10.5 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

Ajusta el contexto a tu uso actual

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. InternLM2-20B.
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

Ordenar por velocidad para ver cómo se clasifican las tarjetas por InternLM2-20B. 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 169 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 InternLM2-20B. 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 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 InternLM2-20B.

Respuestas

InternLM2-20B — preguntas comunes

InternLM2-20B— ¿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 Q4_K_M, usando alrededor 12.8 GB y generando aproximadamente 55.2 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

InternLM2-20B— ¿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 Q6_K, usando alrededor 17.5 GB y generando aproximadamente 41.2 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

InternLM2-20B— ¿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.

InternLM2-20B— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 20B. 20B. 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.

InternLM2-20B— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Shanghai AI Lab,SenseTime,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Fudan University, basado en China, una organización categorizada como academia,Industry,Academia,Academia.

InternLM2-20B— ¿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.

InternLM2-20B— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de chat, Language modeling/generation, Question answering. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.

InternLM2-20B— ¿Dónde puedo descargarlo?

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

InternLM2-20B— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 3.1 × 10²³ 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.

InternLM2-20B— ¿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 2.9 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

InternLM2-20B— ¿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: 293. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

InternLM2-20B— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa. El número de niveles de compresión utilizados en las tarjetas que la ejecutan: 4. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

InternLM2-20B— ¿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: 102–271 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.

InternLM2-20B— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es Quadro K6000, con una capacidad de memoria de 12 GB. Funciona el modelo a una compresión de Q3_K_M usando alrededor 10.5 GB, y produce aproximadamente 14.0 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 293.

InternLM2-20B— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 169 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: 248.

InternLM2-20B— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 10.5 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.

InternLM2-20B— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 12 GB?

Sí. La tarjeta GeForce RTX 3080 Ti, sosteniendo 12 GB, lo ejecuta a una compresión de Q3_K_M, usando alrededor 10.5 GB y generando aproximadamente 52.1 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

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