InternVL2-40B calculateur TPS

Ouvrir les poids Shanghai AI Lab 40.1B paramètres July 2024

Chaque carte ci-dessous est évaluée par rapport à ce modèle à la longueur de contexte et à la qualité minimale que vous choisissez. La vitesse est une estimation pour une demande unique, calculée à partir de la bande passante mémoire de la carte et de la taille du modèle une fois compressé..

Calculé pour ce modèle

126 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

Tesla M40 24 GB

24 GB · Q3_K_M · 7.0 tok/s

Carte la plus rapide

B200

84.5 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter InternVL2-40B?

Définir les entrées, lire la réponse

Longueur de contexte jetons

Une conversation plus longue nécessite plus de mémoire, ce qui peut pousser ce modèle hors des cartes plus petites..

Qualité minimale

Cache des cartes qui ne conviendraient qu'au modèle en le compressant en dessous de ce point..

Recherche de cartes

Mémoire de carte

Montrez aussi les cartes qui ne peuvent pas le faire.

126 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
84.5 tok/s 51–135 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	43.6 GB	Q8_0	Confortable
84.5 tok/s 51–135 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	43.6 GB	Q8_0	Confortable
67.5 tok/s 40–108 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	43.6 GB	Q8_0	Confortable
67.5 tok/s 40–108 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	43.6 GB	Q8_0	Confortable
54.0 tok/s 32–86 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	43.6 GB	Q8_0	Confortable
51.7 tok/s 31–83 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	43.6 GB	Q8_0	Confortable
51.7 tok/s 31–83 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	43.6 GB	Q8_0	Confortable
49.4 tok/s 30–79 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	43.6 GB	Q8_0	Confortable
45.6 tok/s 27–73 · faible confiance	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.0 GB	Q4_K_M	À l'étroit
45.6 tok/s 27–73 · faible confiance	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.0 GB	Q4_K_M	À l'étroit
43.9 tok/s 26–70 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	43.6 GB	Q8_0	Confortable
43.9 tok/s 26–70 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	43.6 GB	Q8_0	Confortable
43.9 tok/s 26–70 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	43.6 GB	Q8_0	Confortable
43.7 tok/s 26–70 · faible confiance	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.0 GB	Q4_K_M	À l'étroit
43.7 tok/s 26–70 · faible confiance	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.0 GB	Q4_K_M	À l'étroit
41.6 tok/s 25–67 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	43.6 GB	Q8_0	Confortable
38.2 tok/s 23–61 · faible confiance	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	20.3 GB	Q3_K_M	À l'étroit
35.5 tok/s 21–57 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	43.6 GB	Q8_0	Confortable
35.5 tok/s 21–57 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	43.6 GB	Q8_0	Confortable
35.5 tok/s 21–57 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	43.6 GB	Q8_0	Confortable
35.5 tok/s 21–57 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	43.6 GB	Q8_0	Confortable
35.5 tok/s 21–57 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	43.6 GB	Q8_0	Confortable
34.8 tok/s 21–56 · faible confiance	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	20.3 GB	Q3_K_M	À l'étroit
28.8 tok/s 17–46 · faible confiance	GeForce RTX 3090 Ti NVIDIA	24 GB	1,010 GB/s	Jan 2022	20.3 GB	Q3_K_M	À l'étroit
28.8 tok/s 17–46 · faible confiance	GeForce RTX 4090 NVIDIA	24 GB	1,010 GB/s	Sep 2022	20.3 GB	Q3_K_M	À l'étroit

Les vitesses sont des estimations pour une seule demande — une conversation à la fois — calculées à partir de la bande passante de la mémoire, de la taille du modèle et de la quantification. Le débit réel varie avec le temps d'exécution d'inférence et sa version. Les chiffres publiés par les fournisseurs de matériel mesurent de nombreuses demandes simultanées et sont beaucoup plus élevés..

Enregistrement

Spécifications complètes

Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..

Origine

Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.

Organisation: Shanghai AI Lab
Type d'organisation: Academia
Pays: China
Publié: 4 July 2024

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine: Multimodal, Language, Vision, Video
Tâche: Visual question answering, Language modeling/generation, Question answering, Video description, Character recognition (OCR)
Modèle de base: Nous-Hermes-2-Yi-34B,InternViT-6B

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.

paramètres: 40.1B
Données d'entraînement: tokens
Époques: 1

Disponibilité

Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.

Poids: Open — downloadable
Accès au modèle: Open weights (unrestricted)
Code d'entraînement: Open source
Hugging Face: OpenGVLab

Comment il est classé

Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.

Confiance d'enregistrement: Confident
Citations: 190

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence: InternVL2: Better than the Best—Expanding Performance Boundaries of Open-Source Multimodal Models with the Progressive Scaling Strategy
Dernière mise à jour: 28 November 2025

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent InternVL2-40B

Classé par tokens par seconde estimés, la carte la plus récente en premier lorsque les vitesses se rejoignent. Étant donné que la génération est limitée par la bande passante de la mémoire, cet ordre suit la bande passante plutôt que tout indice de jeu..

Les plus petits GPU qui fonctionnent encore InternVL2-40B

Le chemin le moins cher, par capacité de mémoire. Un ajustement serré exécute le modèle mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue..

Ce que les chiffres signifient

Ce dont vous avez besoin pour l'exécuter

Carte minimale

Tesla M40 24 GB

Mémoire requise

20.3 GB

Le plus rapide

84.5 tok/s

InternVL2-40B atteint un nombre de paramètres de 40.1B. Cela se situe dans la gamme qu'une carte de bureau sérieuse peut gérer une fois les poids compressés. Le nombre de cartes que nous suivons qui peuvent l'exécuter : 126.

Le matériel minimum qui fonctionne est Tesla M40 24 GB, avec une capacité de mémoire de 24 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q3_K_M et produisant environ 7.0 tokens par seconde

Le résultat le plus rapide vient de B200, générant à peu près 84.5 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

Contexte

InternVL2-40B a été publié par Shanghai AI Lab, dans le pays enregistré comme China, durant July 2024. Cela provient d'une organisation classée comme academia.

Il fonctionne dans le domaine de Multimodal, Language, Vision, Video, et est enregistré comme exécutant la tâche de visual question answering, Language modeling/generation, Question answering, Video description, Character recognition (OCR).

Il s'appuie sur Nous-Hermes-2-Yi-34B,InternViT-6B. La plupart des modèles à cette échelle sont adaptés d'une base existante plutôt que construits de rien.

Les poids publiés signifient que le modèle fonctionne sur votre machine plutôt que sur celle de quelqu'un d'autre, ce qui rend la question matérielle ci-dessous répondable. Sur Hugging Face, il est publié sous l'organisation OpenGVLab.

Lire les chiffres de débit

La moitié des cartes qui le détiennent gèrent plus de 21.2 tokens par seconde. Produire du texte plus vite que la plupart des gens ne le lisent. 106 d'eux

Chaque poids participe à chaque jeton ici, donc la bande passante est toute l'histoire : le classement ci-dessous est effectivement un classement du débit de mémoire.

Sans la disposition d'attention sur fichier, la colonne de mémoire est une approximation. Elle est suffisamment proche pour choisir le matériel, et la moins fiable sur un long contexte.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour InternVL2-40B

Le tableau ci-dessus a déjà évalué chaque carte pour laquelle nous avons des spécifications par rapport à ce modèle. Obtenir votre réponse prend six étapes..

01

Lisez d'abord le chiffre de mémoire

Chaque carte ici a été vérifiée contre InternVL2-40B, ayant besoin d'environ 20.3 GB à une compression de Q3_K_M. Cette figure, pas la performance principale d'une carte, est ce qui décide si elle fonctionne.
02

Faites correspondre le contexte à votre utilisation réelle.

Définissez le contexte de ce que vous allez réellement utiliser. Le cache augmente avec la conversation, et c'est la raison habituelle pour laquelle une carte qui semblait convenir cesse de s'adapter. InternVL2-40B.
03

Décidez combien de compression vous allez accepter

Chaque carte exécute la copie la moins compressée qu'elle peut contenir., atteignant une compression de Q3_K_M sur la plus petite carte qui convient. Fixer une qualité minimale élimine les cartes qui ne parviennent à l'atteindre qu'en exerçant une pression plus forte que vous ne le souhaiteriez, et maintient la comparaison à un niveau.
04

Comparez les tokens par seconde, pas les spécifications.

La commande de vitesse est effectivement un classement par bande passante mémoire, pour InternVL2-40B. Il ne s'alignera pas sur une commande de jeu, car la génération est limitée par la bande passante de la mémoire. La carte en tête de liste est B200, à 84.5 tok/s
05

Lisez la colonne de compatibilité en dernier.

Tight signifie qu'il se charge et fonctionne sans possibilité d'augmenter le contexte plus tard, dans le cas de InternVL2-40B. Confortable signifie que vous pouvez augmenter le contexte plus tard. Cette différence compte plus que quelques tokens par seconde, donc achetez pour confortable si vous vous attendez à cela.
06

Voir ce que cette carte exécute d'autre.

Chaque page de carte répète ce balayage pour chaque modèle que nous détenons, répondant à ce que le matériel peut faire d'autre au-delà de InternVL2-40B.

Réponses

InternVL2-40B — questions courantes

InternVL2-40B— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Partiellement. Les couches qui ne tiennent pas sont dans la mémoire système et fonctionnent à une fraction de la vitesse, donc un modèle principalement déchargé vaut rarement la peine d'être utilisé. La plus proche approximation que nous calculons est inférieure de 7.0 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

InternVL2-40B— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?

Une seconde carte double à peu près la mémoire disponible mais pas le taux de génération. Le nombre déjà capable de le faire seul : 126. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

InternVL2-40B— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Chaque carte est montrée en exécutant la copie la moins compressée qu'elle peut contenir. Le nombre de niveaux de compression distincts parmi les cartes qui la supportent : 4. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

InternVL2-40B— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Chaque chiffre est dérivé de la bande passante de la mémoire et de la taille du modèle, non vérifié par des tests, c'est pourquoi chacun est publié sous forme d'une plage plutôt que d'un nombre unique. Un exemple : 51–135 tok/s sur B200. Le même modèle et carte varient de trente à cinquante pour cent en fonction du logiciel d'inférence et de sa version.

InternVL2-40B— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Tesla M40 24 GB, avec une capacité de mémoire de 24 GB. Il exécute le modèle à une compression de Q3_K_M environ 20.3 GB, et produit environ 7.0 tous les GPU capables de l'exécuter en total 126.

InternVL2-40B— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 84.5 tokens par seconde; le plus lent qui fonctionne encore gère considérablement moins. La vitesse de lecture est d'environ dix tokens par seconde, et le nombre de cartes qui réussissent cela : 106.

InternVL2-40B— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 20.3 GB à une compression de Q3_K_M, laquelle est la plus petite carte qui l'exécute. Moins de compression nécessite plus : les chiffres dans la colonne mémoire ci-dessus sont recalculés pour chaque carte, car chacune détient la version la moins compressée qu'elle peut.

InternVL2-40B— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 24 GB ?

Oui. La carte GeForce RTX 5090 D V2, tenue 24 GB, l'exécute à une compression de Q3_K_M, environ 20.3 GO et générant à peu près 38.2 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

InternVL2-40B— est-ce que c'est open source ?

Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.

InternVL2-40B— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 40.1B. 40.1B. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.

InternVL2-40B— qui l'a créé ?

Il a été publié par Shanghai AI Lab, basé sur China, une organisation catégorisée comme academia.

InternVL2-40B— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans July 2024. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.

InternVL2-40B— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Multimodal, Language, Vision, Video, et est enregistré comme gérant la tâche de visual question answering, Language modeling/generation, Question answering, Video description, Character recognition (OCR). Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.

InternVL2-40B— où puis-je le télécharger ?

Ses poids sont publiés sur Hugging Face, sous l'organisation OpenGVLab. Nous n'hébergeons pas de fichiers de modèle — ce site calcule le matériel nécessaire pour les faire fonctionner.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

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Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.

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