LLaVA-OV-7B calcolatore TPS

Apri i pesi ByteDance,Nanyang Technological University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Hong Kong University of Science and Technology (HKUST) 7.6B parametri August 2024

Ogni scheda sottostante è valutata rispetto a questo modello alla lunghezza di contesto e alla qualità minima che scegli. La velocità è una stima per una singola richiesta, calcolata dalla larghezza di banda della memoria della scheda e dalla dimensione del modello una volta compresso..

Calcolato per questo modello

589 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Tesla K20c

5 GB · Q3_K_M · 26.6 tok/s

Scheda più veloce

B200

446 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire LLaVA-OV-7B?

Imposta gli input, leggi la risposta

Lunghezza del contesto token

Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..

Qualità minima

Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..

Cerca schede

Memoria della scheda

Mostra anche le schede che non possono eseguirlo.

589 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
446 tok/s 267–713 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	8.8 GB	Q8_0	Comodo
446 tok/s 267–713 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	8.8 GB	Q8_0	Comodo
356 tok/s 214–570 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.8 GB	Q8_0	Comodo
356 tok/s 214–570 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.8 GB	Q8_0	Comodo
285 tok/s 171–456 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	8.8 GB	Q8_0	Comodo
273 tok/s 164–436 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.8 GB	Q8_0	Comodo
273 tok/s 164–436 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.8 GB	Q8_0	Comodo
261 tok/s 156–417 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	8.8 GB	Q8_0	Comodo
231 tok/s 139–370 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.8 GB	Q8_0	Comodo
231 tok/s 139–370 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.8 GB	Q8_0	Comodo
231 tok/s 139–370 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.8 GB	Q8_0	Comodo
220 tok/s 132–351 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	8.8 GB	Q8_0	Comodo
187 tok/s 112–300 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.8 GB	Q8_0	Comodo
187 tok/s 112–300 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	8.8 GB	Q8_0	Comodo
187 tok/s 112–300 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.8 GB	Q8_0	Comodo
187 tok/s 112–300 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.8 GB	Q8_0	Comodo
187 tok/s 112–300 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.8 GB	Q8_0	Comodo
143 tok/s 86–228 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.8 GB	Q8_0	Comodo
143 tok/s 86–228 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.8 GB	Q8_0	Comodo
121 tok/s 72–193 · bassa fiducia	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.1 GB	Q6_K	Stretto
119 tok/s 71–190 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	8.8 GB	Q8_0	Comodo
116 tok/s 70–186 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	8.8 GB	Q8_0	Comodo
114 tok/s 68–182 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	8.8 GB	Q8_0	Comodo
114 tok/s 68–182 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	8.8 GB	Q8_0	Comodo
114 tok/s 68–182 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	8.8 GB	Q8_0	Comodo

Le velocità sono stime per una singola richiesta — una conversazione alla volta — calcolate dalla larghezza di banda della memoria, dalla dimensione del modello e dalla quantizzazione. Il throughput reale varia con il runtime di inferenza e la sua versione. I valori pubblicati dai fornitori di hardware misurano molte richieste simultanee e sono molto più elevati..

In registrazione

specifiche complete

Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione: ByteDance,Nanyang Technological University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Hong Kong University of Science and Technology (HKUST)
Tipo di organizzazione: Industry,Academia,Academia,Academia
Paese: China, Singapore, Hong Kong
Pubblicato: 6 August 2024
Autori: Bo Li, Yuanhan Zhang, Dong Guo, Renrui Zhang, Feng Li, Hao Zhang, Kaichen Zhang, Peiyuan Zhang, Yanwei Li, Ziwei Liu, Chunyuan Li

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio: Multimodal, Video, Vision, Language
Compito: Image captioning, Visual question answering, Video description, Object recognition, Action recognition, Language modeling/generation
Modello di base: Qwen2-7B
Formato numerico: BF16

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

parametri: 7.6B
Dati di addestramento: 945,138,000 tokens
Epoche: 1
Dimensione del Batch: 256

Disponibilità

Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.

Pesi: Open — downloadable
Accesso al modello: Open weights (unrestricted)
Codice di addestramento: Open source
Hugging Face: lmms-lab

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Record fiducia: Confident
Citazioni: 2,428

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento: LLaVA-OneVision: Easy Visual Task Transfer
Ultimo aggiornamento: 25 May 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono LLaVA-OV-7B

Classificato per token stimati al secondo, scheda più recente per prima dove le velocità coincidono. Poiché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria, quest'ordinamento segue la larghezza di banda piuttosto che qualsiasi benchmark di gioco..

Le GPU più piccole che ancora funzionano LLaVA-OV-7B

Il percorso più economico, in base alla capacità di memoria. Un adattamento stretto esegue il modello ma non lascia nulla di riserva per una conversazione più lunga..

Cosa significano i numeri

Il lato hardware

Scheda minima

Tesla K20c

Memoria necessaria

4.4 GB

Più veloce

446 tok/s

LLaVA-OV-7B raggiunge un conteggio di parametri di 7.6B. È piccolo abbastanza che l'hardware è raramente l'ostacolo, anche su CARD di diversi anni fa. Il numero di CARD che monitoriamo che possono eseguirlo: 589.

A basso prezzo è gestito da Tesla K20c, con una capacità di memoria di 5 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 26.6 token al secondo

Top di gamma è B200, generando approssimativamente 446 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Da dove è venuto

LLaVA-OV-7B è stato pubblicato da ByteDance,Nanyang Technological University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Hong Kong University of Science and Technology (HKUST), nel paese registrato come China, durante August 2024. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry,Academia,Academia,Academia.

Funziona nel dominio di Multimodal, Video, Vision, Language, ed è registrato come eseguire il compito di image captioning, Visual question answering, Video description, Object recognition, Action recognition, Language modeling/generation.

Invece di essere addestrato da zero, è derivato da Qwen2-7B. Quello è il modo abituale in cui viene prodotto un modello specializzato.

I pesi pubblicati significano che il modello gira sulla tua macchina piuttosto che su quella di qualcun altro, il che rende la domanda sull'hardware qui sotto rispondibile. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione lmms-lab.

Comprendere le velocità

Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 24.1 token al secondo. Superare la velocità di lettura in modo diretto: 557 di loro

Essendo denso, legge tutto se stesso per token, motivo per cui l'ordinamento per velocità qui sotto segue da vicino l'ordinamento per larghezza di banda della memoria.

La sua architettura interna non è in archivio, quindi la memoria è approssimata dal conteggio dei parametri e contrassegnata di conseguenza. Aspettatevi che la cifra reale differisca, soprattutto con contesti lunghi.

Addestramento e provenienza

È stato addestrato su un corpus di circa 945,138,000 token di testo

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per LLaVA-OV-7B

La tabella sopra ha già valutato ogni card di cui possediamo le specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..

01

Controlla cosa serve prima di ogni altra cosa

Ogni card qui è stata controllata contro LLaVA-OV-7B, avere bisogno di circa 4.4 GB a una compressione di Q3_K_M. Quella cifra, non le prestazioni di punta di una CARD, è ciò che decide se può essere eseguita.
02

Corrispondi il contesto al tuo utilizzo attuale

Imposta il contesto su ciò che utilizzerai effettivamente. La cache cresce con la conversazione, ed è il motivo consueto per cui una card che sembrava a posto smette di adattarsi. LLaVA-OV-7B.
03

Imposta un pavimento di qualità

Ogni card esegue la copia meno compressa che può contenere., raggiungendo una compressione di Q3_K_M sulla scheda più piccola che si adatta. Impostare una qualità minima elimina le schede che riescono a gestirla solo spremendo oltre quanto desiderato e mantiene il confronto a un livello.
04

Confronta TOKEN AL SEC, non specifiche.

Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per LLaVA-OV-7B. Non si adatterà a un'ordinazione da gaming, perché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria. La scheda in cima alla lista è B200, nella 446 tok/s
05

Leggi l'ultima colonna di fit

La colonna della compatibilità separa le schede che riescono appena a farlo da quelle con spazio in più, nel caso di LLaVA-OV-7B. Comfortable significa che puoi espandere il contesto in seguito. Quella differenza conta più di pochi token al secondo, quindi acquista per comfortable se ti aspetti di farlo.
06

Apri la scheda su cui ti sei deciso.

Seguire una GPU attraverso la sua pagina mostra ogni altro modello che può contenere, che è la domanda che segue una volta che hai deciso su LLaVA-OV-7B.

Risposte

LLaVA-OV-7B — domande comuni

LLaVA-OV-7B— posso eseguirlo su una GPU holding 8 GB?

Sì. La scheda CMP 170HX 8 GB, tenere 8 GB, lo esegue a una compressione di Q6_K, utilizzando circa 7.1 GB e generando approssimativamente 121 token al secondo. Il fit è stretto.

LLaVA-OV-7B— posso eseguirlo su una GPU holding 12 GB?

Sì. La scheda GeForce RTX 3080 Ti, tenere 12 GB, lo esegue a una compressione di Q8_0, utilizzando circa 8.8 GB e generando approssimativamente 50.9 token al secondo. Il fit è comodo.

LLaVA-OV-7B— posso eseguirlo su una GPU holding 16 GB?

Sì. La scheda Tesla V100 SXM2 16 GB, tenere 16 GB, lo esegue a una compressione di Q8_0, utilizzando circa 8.8 GB e generando approssimativamente 63.0 token al secondo. Il fit è comodo.

LLaVA-OV-7B— posso eseguirlo su una GPU holding 24 GB?

Sì. La scheda GeForce RTX 5090 D V2, tenere 24 GB, lo esegue a una compressione di Q8_0, utilizzando circa 8.8 GB e generando approssimativamente 74.7 token al secondo. Il fit è comodo.

LLaVA-OV-7B— è open-source?

I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.

LLaVA-OV-7B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 7.6B. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.

LLaVA-OV-7B— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da ByteDance,Nanyang Technological University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Hong Kong University of Science and Technology (HKUST), basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry,Academia,Academia,Academia.

LLaVA-OV-7B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in August 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.

LLaVA-OV-7B— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Multimodal, Video, Vision, Language, e viene registrato come gestire il compito di image captioning, Visual question answering, Video description, Object recognition, Action recognition, Language modeling/generation. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

LLaVA-OV-7B— Dove posso scaricarlo?

I suoi pesi sono pubblicati su Hugging Face, sotto l'organizzazione lmms-lab. Non ospitiamo file di modelli — questo sito calcola quale hardware è necessario per eseguirli.

LLaVA-OV-7B— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Parzialmente. I layer che non si adattano si trovano nella memoria di sistema e funzionano a una frazione della velocità, quindi un modello in gran parte scaricato è raramente conveniente da usare. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 1.7 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

LLaVA-OV-7B— due GPU lo farebbero andare più veloce?

La capacità si somma tra le schede; il throughput no. Il numero di schede che già la possiedono da sole: 589. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

LLaVA-OV-7B— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Una scheda più grande contiene una copia più accurata. Il numero di livelli di compressione utilizzati tra le schede che lo eseguono: 4. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

LLaVA-OV-7B— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Queste sono stime con barre di errore reali, e ognuna di esse potrebbe ragionevolmente collocarsi ovunque nel suo intervallo pubblicato a seconda del runtime che utilizzi. Il risultato più veloce qui: 267–713 tok/s su B200. Lo stesso modello e scheda variano tra il trenta e il cinquanta per cento a seconda del software di inferenza e della sua versione.

LLaVA-OV-7B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Tesla K20c, con una capacità di memoria di 5 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 4.4 GB, e produce approssimativamente 26.6 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 589.

LLaVA-OV-7B— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 446 token al secondo; il più lento che riesce a farlo gestisce considerevolmente meno. La velocità di lettura è di circa dieci token al secondo, e il numero di schede che riescono a farlo: 557.

LLaVA-OV-7B— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 4.4 GB a una compressione di Q3_K_M, quale è la scheda più piccola che lo utilizza. Meno compressione richiede di più: le cifre nella colonna della memoria sopra sono ricalcolate per ogni scheda, perché ognuna contiene la versione meno compressa possibile.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 25 May 2026

L'altra direzione

Guardandolo dall'altro lato?

Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.

Tutti i modelli AI