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

Apri i pesi University of Wisconsin Madison,ByteDance,Nanyang Technological University,University of California (UC) Berkeley 34.8B parametri January 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

132 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

RTX A4500

20 GB · Q3_K_M · 21.1 tok/s

Scheda più veloce

B200

97.5 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)?

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.

132 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
97.5 tok/s 59–156 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	37.9 GB	Q8_0	Comodo
97.5 tok/s 59–156 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	37.9 GB	Q8_0	Comodo
77.9 tok/s 47–125 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	37.9 GB	Q8_0	Comodo
77.9 tok/s 47–125 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	37.9 GB	Q8_0	Comodo
62.3 tok/s 37–100 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	37.9 GB	Q8_0	Comodo
59.6 tok/s 36–95 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	37.9 GB	Q8_0	Comodo
59.6 tok/s 36–95 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	37.9 GB	Q8_0	Comodo
57.0 tok/s 34–91 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	37.9 GB	Q8_0	Comodo
50.6 tok/s 30–81 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	37.9 GB	Q8_0	Comodo
50.6 tok/s 30–81 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	37.9 GB	Q8_0	Comodo
50.6 tok/s 30–81 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	37.9 GB	Q8_0	Comodo
48.0 tok/s 29–77 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	37.9 GB	Q8_0	Comodo
41.0 tok/s 25–66 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.9 GB	Q8_0	Comodo
41.0 tok/s 25–66 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	37.9 GB	Q8_0	Comodo
41.0 tok/s 25–66 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.9 GB	Q8_0	Comodo
41.0 tok/s 25–66 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.9 GB	Q8_0	Comodo
41.0 tok/s 25–66 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.9 GB	Q8_0	Comodo
40.7 tok/s 24–65 · bassa fiducia	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.8 GB	Q5_K_M	Stretto
40.7 tok/s 24–65 · bassa fiducia	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.8 GB	Q5_K_M	Stretto
40.1 tok/s 24–64 · bassa fiducia	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	19.7 GB	IQ4_XS	Stretto
39.0 tok/s 23–62 · bassa fiducia	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.8 GB	Q5_K_M	Stretto
39.0 tok/s 23–62 · bassa fiducia	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.8 GB	Q5_K_M	Stretto
36.5 tok/s 22–58 · bassa fiducia	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	19.7 GB	IQ4_XS	Stretto
31.2 tok/s 19–50 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	37.9 GB	Q8_0	Comodo
31.2 tok/s 19–50 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	37.9 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: University of Wisconsin Madison,ByteDance,Nanyang Technological University,University of California (UC) Berkeley
Tipo di organizzazione: Academia,Industry,Academia,Academia
Paese: United States of America, China, Singapore
Pubblicato: 30 January 2024
Autori: Haotian Liu, Chunyuan Li, Yuheng Li, Bo Li, Yuanhan Zhang, Sheng Shen, Yong Jae Lee

Cosa fa

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

Dominio: Multimodal, Language, Vision
Compito: Visual question answering, Chat, Question answering

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: 34.8B
Dati di addestramento: 89,338,000 tokens

Calcolo di addestramento

L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.

Calcolo di addestramento: 2.6 × 10²⁰ FLOP
Come è stato stabilito: Hardware

La corsa di addestramento

Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.

Hardware di addestramento: NVIDIA A100
Chip utilizzati: 32
Chip-ore: 768
Tempo di parete: 24 hours
Consumo energetico: 25.3 kW

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)

Come è classificato

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

Record fiducia: Likely

Fonti

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

Riferimento: LLaVA-NeXT: Improved reasoning, OCR, and world knowledge
Ultimo aggiornamento: 11 February 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)

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-NeXT-34B (LLaVA-1.6)

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

Requisiti hardware in pratica

Scheda minima

RTX A4500

Memoria necessaria

17.7 GB

Più veloce

97.5 tok/s

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6) raggiunge un conteggio di parametri di 34.8B. Questo rientra nell'intervallo che una seria GPU DESKTOP può gestire una volta compressi i pesi. Il numero di GPU che monitoriamo che possono eseguirlo: 132.

Il punto di ingresso è RTX A4500, con una capacità di memoria di 20 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 21.1 token al secondo

Il risultato più rapido proviene da B200, generando approssimativamente 97.5 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Cosa è questo modello

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6) è stato pubblicato da University of Wisconsin Madison,ByteDance,Nanyang Technological University,University of California (UC) Berkeley, nel paese registrato come United States of America, durante January 2024. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia,Industry,Academia,Academia.

Funziona nel dominio di Multimodal, Language, Vision, ed è registrato come eseguire il compito di visual question answering, Chat, Question answering.

I pesi sono pubblicati, quindi possono essere scaricati e eseguiti sul proprio hardware indefinitamente, offline, senza un account associato.

Cosa decide la velocità

Su ogni CARD che può eseguirlo, il centro della gamma si trova a 20.7 token al secondo 103 di loro

È un modello denso, quindi ogni parametro viene letto per ogni token prodotto. Questo rende la pista di velocità la larghezza di banda della memoria quasi esattamente — una CARD con il doppio della larghezza di banda genera approssimativamente il doppio della velocità.

La memoria qui è stimata dalla dimensione piuttosto che calcolata dall'architettura, che non è registrata per questo modello — i numeri sono indicativi piuttosto che esatti.

Addestramento e provenienza

Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 2.6 × 10²⁰ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

È stato addestrato su un corpus di circa 89,338,000 token di testo

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)

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

Leggi prima il numero di VRAM

Inizia da ciò di cui ha realmente bisogno, ovvero il requisito di LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6), avere bisogno di circa 17.7 GB a una compressione di Q3_K_M. Nessuna quantità di potenza di elaborazione compensano una card che non può contenerla.
02

Imposta la lunghezza del CONTEXT che utilizzerai.

La conversazione occupa memoria anche, e cresce man mano che procede. Imposta il cursore sulla lunghezza che ti aspetti, perché con un contesto lungo una CARD che gestisce facilmente domande brevi può essere scartata da LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6).
03

Scegli quanto lontano lo comprimerai

La colonna di quantizzazione varia a seconda della scheda, perché una scheda più grande contiene una copia più precisa., 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-NeXT-34B (LLaVA-1.6). 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 97.5 tok/s
05

Controlla il giudizio di compatibilità prima di acquistare

Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6). 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.

Ogni pagina della scheda ripete questo sondaggio per ogni modello che possediamo, rispondendo a cosa altro l'hardware è utile oltre a LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6).

Risposte

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6) — domande comuni

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Vengono calcolati dalle specifiche piuttosto che misurati, e ognuno ha un intervallo. Un esempio: 59–156 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-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è RTX A4500, con una capacità di memoria di 20 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 17.7 GB, e produce approssimativamente 21.1 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 132.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 97.5 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: 103.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 17.7 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.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— 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 IQ4_XS, utilizzando circa 19.7 GB e generando approssimativamente 40.1 token al secondo. Il fit è stretto.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— 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-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 34.8B. 34.75B. 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-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da University of Wisconsin Madison,ByteDance,Nanyang Technological University,University of California (UC) Berkeley, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia,Industry,Academia,Academia.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in January 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-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Multimodal, Language, Vision, e viene registrato come gestire il compito di visual question answering, Chat, Question answering. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— Dove posso scaricarlo?

I pesi sono pubblicati, anche se non abbiamo un link al repository per essi. Questo sito calcola i requisiti hardware anziché ospitare file di modello.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 2.6 × 10²⁰ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Può essere diviso tra la scheda e la memoria di sistema, ma genera dolorosamente lentamente in quel modo. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 7.3 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— due GPU lo farebbero andare più veloce?

Una seconda CARD raddoppia grossolanamente la VRAM disponibile ma non il tasso di generazione. Il numero già in grado di eseguirlo da solo: 132. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6)— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Poiché la capacità varia, così deve essere spremuta. Il numero di livelli distinti nella tabella sopra: 6. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 11 February 2026

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