LLaVA 1.5 calcolatore TPS

Apri i pesi University of Wisconsin Madison,Microsoft Research 13B parametri November 2023

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

509 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Xeon Phi 5110P

8 GB · Q3_K_M · 18.3 tok/s

Scheda più veloce

B200

261 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire LLaVA 1.5?

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.

509 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
261 tok/s 156–417 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	14.6 GB	Q8_0	Comodo
261 tok/s 156–417 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	14.6 GB	Q8_0	Comodo
208 tok/s 125–333 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	14.6 GB	Q8_0	Comodo
208 tok/s 125–333 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	14.6 GB	Q8_0	Comodo
166 tok/s 100–266 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	14.6 GB	Q8_0	Comodo
159 tok/s 96–255 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	14.6 GB	Q8_0	Comodo
159 tok/s 96–255 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	14.6 GB	Q8_0	Comodo
152 tok/s 91–244 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	14.6 GB	Q8_0	Comodo
135 tok/s 81–217 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	14.6 GB	Q8_0	Comodo
135 tok/s 81–217 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	14.6 GB	Q8_0	Comodo
135 tok/s 81–217 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	14.6 GB	Q8_0	Comodo
131 tok/s 79–210 · bassa fiducia	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.1 GB	Q3_K_M	Stretto
128 tok/s 77–205 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	14.6 GB	Q8_0	Comodo
117 tok/s 70–188 · bassa fiducia	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.6 GB	Q4_K_M	Stretto
109 tok/s 66–175 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	14.6 GB	Q8_0	Comodo
109 tok/s 66–175 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	14.6 GB	Q8_0	Comodo
109 tok/s 66–175 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	14.6 GB	Q8_0	Comodo
109 tok/s 66–175 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	14.6 GB	Q8_0	Comodo
109 tok/s 66–175 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	14.6 GB	Q8_0	Comodo
83.4 tok/s 50–133 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	14.6 GB	Q8_0	Comodo
83.4 tok/s 50–133 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	14.6 GB	Q8_0	Comodo
69.5 tok/s 42–111 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	14.6 GB	Q8_0	Comodo
68.0 tok/s 41–109 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	14.6 GB	Q8_0	Comodo
67.5 tok/s 41–108 · bassa fiducia	RTX A5000-8Q NVIDIA	8 GB	768 GB/s	Apr 2021	7.1 GB	Q3_K_M	Stretto
66.5 tok/s 40–106 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	14.6 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,Microsoft Research
Tipo di organizzazione: Academia,Industry
Paese: United States of America
Pubblicato: 5 November 2023
Autori: Haotian Liu, Chunyuan Li, Yuheng Li, 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: Chat, Question answering, Visual question answering
Modello di base: Vicuna-13B v0
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: 13B
Dati di addestramento: tokens
Epoche: 1

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: 7.8 × 10²² FLOP
Come è stato stabilito: Hardware
Addestramento fine: 7 × 10¹⁹ FLOP

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: 8
Chip-ore: 192
Tempo di parete: 24 hours
Consumo energetico: 6.3 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 (restricted use)
Codice di addestramento: Open source
Hugging Face: liuhaotian

Come è classificato

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

Perché è monitorato: SOTA improvement
Record fiducia: Confident
Citazioni: 5,077

Fonti

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

Riferimento: Improved Baselines with Visual Instruction Tuning
Ultimo aggiornamento: 25 May 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono LLaVA 1.5

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 1.5

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

Cosa serve per eseguire questo modello

Scheda minima

Xeon Phi 5110P

Memoria necessaria

7.1 GB

Più veloce

261 tok/s

LLaVA 1.5 raggiunge un conteggio di parametri di 13B. 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: 509.

La scheda più piccola che lo tiene è Xeon Phi 5110P, con una capacità di memoria di 8 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 18.3 token al secondo

Top di gamma è B200, generando approssimativamente 261 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Da dove è venuto

LLaVA 1.5 è stato pubblicato da University of Wisconsin Madison,Microsoft Research, nel paese registrato come United States of America, durante November 2023. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia,Industry.

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

Invece di essere addestrato da zero, è derivato da Vicuna-13B v0. Quello è il modo abituale in cui viene prodotto un modello specializzato.

I pesi sono pubblicati, quindi possono essere scaricati e eseguiti sul proprio hardware indefinitamente, offline, senza un account associato. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione liuhaotian.

Comprendere le velocità

Su ogni CARD che può eseguirlo, il centro della gamma si trova a 21.2 token al secondo 459 di loro

Ogni peso partecipa a ogni token qui, quindi la larghezza di banda è tutta la storia: la classifica sottostante è effettivamente una classifica del throughput di memoria.

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.

Cosa è stato necessario per costruirlo

Il run di addestramento ha consumato circa 7.8 × 10²² 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.

Il motivo per cui appare in questo catalogo è: sOTA improvement.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per LLaVA 1.5

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

Inizia da ciò di cui ha realmente bisogno, ovvero il requisito di LLaVA 1.5, avere bisogno di circa 7.1 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 1.5.
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

Ordina per throughput piuttosto che per specifiche.

La velocità dell'ordinamento è effettivamente un ordinamento per larghezza di banda di memoria, per LLaVA 1.5. 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 261 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 1.5. 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 nome di scheda è collegato alla propria pagina, che esegue lo stesso calcolo su tutto il catalogo dei modelli. Una scheda è solitamente acquistata per più di un modello, quindi vale la pena dare un'occhiata prima di acquistare. LLaVA 1.5.

Risposte

LLaVA 1.5 — domande comuni

LLaVA 1.5— 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: 156–417 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 1.5— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Xeon Phi 5110P, con una capacità di memoria di 8 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 7.1 GB, e produce approssimativamente 18.3 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 509.

LLaVA 1.5— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 261 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: 459.

LLaVA 1.5— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 7.1 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 1.5— posso eseguirlo su una GPU holding 8 GB?

Sì. La scheda CMP 170HX 8 GB, tenere 8 GB, lo esegue a una compressione di Q3_K_M, utilizzando circa 7.1 GB e generando approssimativamente 131 token al secondo. Il fit è stretto.

LLaVA 1.5— posso eseguirlo su una GPU holding 12 GB?

Sì. La scheda GeForce RTX 3080 Ti, tenere 12 GB, lo esegue a una compressione di Q5_K_M, utilizzando circa 10.1 GB e generando approssimativamente 53.1 token al secondo. Il fit è stretto.

LLaVA 1.5— 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 Q6_K, utilizzando circa 11.6 GB e generando approssimativamente 53.5 token al secondo. Il fit è comodo.

LLaVA 1.5— 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 14.6 GB e generando approssimativamente 43.7 token al secondo. Il fit è comodo.

LLaVA 1.5— 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 1.5— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 13B. from abstract "Our final 13B checkpoint uses merely 1.2M publicly available data, and finishes full training in ~1 day on a single 8-A100 node. ". 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 1.5— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da University of Wisconsin Madison,Microsoft Research, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia,Industry.

LLaVA 1.5— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in November 2023. 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 1.5— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Multimodal, Language, Vision, e viene registrato come gestire il compito di chat, Question answering, Visual question answering. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.

LLaVA 1.5— Dove posso scaricarlo?

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

LLaVA 1.5— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 7.8 × 10²² 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 1.5— 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 3.2 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

LLaVA 1.5— 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: 509. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

LLaVA 1.5— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Ogni card è mostrata mentre esegue la copia meno compressa che può contenere. Il numero di livelli di compressione distinti tra le card che si adattano: 5. 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 25 May 2026

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