InternVL2_5-26B calcolatore TPS

Apri i pesi Shanghai AI Lab,SenseTime,Tsinghua University,Nanjing University,Fudan University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Shanghai Jiao Tong University 25.5B parametri December 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

241 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Xeon Phi 7120P

16 GB · Q3_K_M · 10.3 tok/s

Scheda più veloce

B200

133 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire InternVL2_5-26B?

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.

241 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
133 tok/s 80–213 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	28.0 GB	Q8_0	Comodo
133 tok/s 80–213 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	28.0 GB	Q8_0	Comodo
106 tok/s 64–170 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	28.0 GB	Q8_0	Comodo
106 tok/s 64–170 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	28.0 GB	Q8_0	Comodo
84.9 tok/s 51–136 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	28.0 GB	Q8_0	Comodo
81.2 tok/s 49–130 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	28.0 GB	Q8_0	Comodo
81.2 tok/s 49–130 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	28.0 GB	Q8_0	Comodo
77.7 tok/s 47–124 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	28.0 GB	Q8_0	Comodo
69.0 tok/s 41–110 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	28.0 GB	Q8_0	Comodo
69.0 tok/s 41–110 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	28.0 GB	Q8_0	Comodo
69.0 tok/s 41–110 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	28.0 GB	Q8_0	Comodo
65.4 tok/s 39–105 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	28.0 GB	Q8_0	Comodo
55.8 tok/s 33–89 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	28.0 GB	Q8_0	Comodo
55.8 tok/s 33–89 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	28.0 GB	Q8_0	Comodo
55.8 tok/s 33–89 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	28.0 GB	Q8_0	Comodo
55.8 tok/s 33–89 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	28.0 GB	Q8_0	Comodo
55.8 tok/s 33–89 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	28.0 GB	Q8_0	Comodo
50.6 tok/s 30–81 · bassa fiducia	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	1,130 GB/s	Nov 2019	13.2 GB	Q3_K_M	Stretto
43.0 tok/s 26–69 · bassa fiducia	GeForce RTX 5080 NVIDIA	16 GB	960 GB/s	Jan 2025	13.2 GB	Q3_K_M	Stretto
42.5 tok/s 26–68 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	28.0 GB	Q8_0	Comodo
42.5 tok/s 26–68 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	28.0 GB	Q8_0	Comodo
40.2 tok/s 24–64 · bassa fiducia	Tesla V100 DGXS 16 GB NVIDIA	16 GB	897 GB/s	Mar 2018	13.2 GB	Q3_K_M	Stretto
40.2 tok/s 24–64 · bassa fiducia	Tesla V100 PCIe 16 GB NVIDIA	16 GB	897 GB/s	Jun 2017	13.2 GB	Q3_K_M	Stretto
40.2 tok/s 24–64 · bassa fiducia	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	897 GB/s	Jun 2017	13.2 GB	Q3_K_M	Stretto
40.2 tok/s 24–64 · bassa fiducia	GeForce RTX 5070 Ti NVIDIA	16 GB	896 GB/s	Feb 2025	13.2 GB	Q3_K_M	Stretto

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: Shanghai AI Lab,SenseTime,Tsinghua University,Nanjing University,Fudan University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Shanghai Jiao Tong University
Tipo di organizzazione: Academia,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia
Paese: China, Hong Kong
Pubblicato: 6 December 2024
Autori: Zhe Chen, Weiyun Wang, Yue Cao, Yangzhou Liu, Zhangwei Gao, Erfei Cui, Jinguo Zhu, Shenglong Ye, Hao Tian, Zhaoyang Liu, Lixin Gu, Xuehui Wang, Qingyun Li, Yimin Ren, Zixuan Chen, Jiapeng Luo, Jiahao Wang, Tan Jiang, Bo Wang, Conghui He, Botian Shi, Xingcheng Zhang, Han Lv, Yi Wang, Wenqi Shao, Pei Chu, Zhongying Tu, Tong He, Zhiyong Wu, Huipeng Deng, Jiaye Ge, Kai Chen, Kaipeng Zhang, Limin Wang,…

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, Language modeling/generation
Modello di base: InternLM2.5,InternViT-6B

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: 25.5B
Dati di addestramento: 221,000,000,000 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.

Come è stato stabilito: Operation counting
Addestramento fine: 1.2 × 10²² FLOP

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: OpenGVLab

Come è classificato

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

Record fiducia: Confident
Citazioni: 1,468

Fonti

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

Riferimento: Expanding Performance Boundaries of Open-Source Multimodal Models with Model, Data, and Test-Time Scaling
Ultimo aggiornamento: 25 May 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono InternVL2_5-26B

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 InternVL2_5-26B

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

Xeon Phi 7120P

Memoria necessaria

13.2 GB

Più veloce

133 tok/s

InternVL2_5-26B raggiunge un conteggio di parametri di 25.5B. 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: 241.

A basso prezzo è gestito da Xeon Phi 7120P, con una capacità di memoria di 16 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 10.3 token al secondo

All'altra estremità si trova B200, generando approssimativamente 133 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Informazioni su questo modello

InternVL2_5-26B è stato pubblicato da Shanghai AI Lab,SenseTime,Tsinghua University,Nanjing University,Fudan University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Shanghai Jiao Tong University, nel paese registrato come China, durante December 2024. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia.

Funziona nel dominio di Multimodal, Language, Vision, ed è registrato come eseguire il compito di visual question answering, Language modeling/generation.

Invece di essere addestrato da zero, è derivato da InternLM2.5,InternViT-6B. È per questo che condivide la forma e le dimensioni generali del modello base.

I pesi aperti sono ciò che mette questa pagina nel calcolatore piuttosto che solo nel catalogo: è un modello che puoi effettivamente tenere. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione OpenGVLab.

Quanto è veloce nel funzionare e perché

Il risultato mediano è attorno 19.9 token al secondo. Superare la velocità di lettura in modo diretto: 195 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 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.

Cosa è stato necessario per costruirlo

Il set di addestramento si aggirava attorno a 221,000,000,000 token di testo

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per InternVL2_5-26B

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 InternVL2_5-26B, avere bisogno di circa 13.2 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.

Conversazioni più lunghe richiedono memoria oltre a ciò che i pesi necessitano. Muovi il cursore sulla tua reale lunghezza di lavoro prima di fidarti di qualsiasi riga per InternVL2_5-26B.
03

Imposta un pavimento di qualità

La Compression è ciò che rende un modello adatto a schede più piccole, a fronte di un certo costo in accuratezza., 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.

Il ranking per tokens al secondo segue la larghezza di banda della memoria piuttosto che il numero di core, per InternVL2_5-26B. 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 133 tok/s
05

Controlla il giudizio di compatibilità prima di acquistare

Una vestibilità stretta funziona, ma non lascia nulla in più per una conversazione più lunga, nel caso di InternVL2_5-26B. 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

Controlla la GPU dall'altro lato

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. InternVL2_5-26B.

Risposte

InternVL2_5-26B — domande comuni

InternVL2_5-26B— 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.

InternVL2_5-26B— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Vengono calcolati dalle specifiche piuttosto che misurati, e ognuno ha un intervallo. Un esempio: 80–213 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.

InternVL2_5-26B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Xeon Phi 7120P, con una capacità di memoria di 16 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 13.2 GB, e produce approssimativamente 10.3 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 241.

InternVL2_5-26B— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 133 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: 195.

InternVL2_5-26B— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 13.2 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.

InternVL2_5-26B— 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 Q3_K_M, utilizzando circa 13.2 GB e generando approssimativamente 50.6 token al secondo. Il fit è stretto.

InternVL2_5-26B— 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 Q5_K_M, utilizzando circa 19.1 GB e generando approssimativamente 39.8 token al secondo. Il fit è stretto.

InternVL2_5-26B— 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.

InternVL2_5-26B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 25.5B. 25.5B. 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.

InternVL2_5-26B— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Shanghai AI Lab,SenseTime,Tsinghua University,Nanjing University,Fudan University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Shanghai Jiao Tong University, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia.

InternVL2_5-26B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in December 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.

InternVL2_5-26B— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Multimodal, Language, Vision, e viene registrato come gestire il compito di visual question answering, Language modeling/generation. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.

InternVL2_5-26B— Dove posso scaricarlo?

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

InternVL2_5-26B— 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 5.3 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

InternVL2_5-26B— 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: 241. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

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.

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