InternVL2-40B TPS-rekenmachine

Open gewichten Shanghai AI Lab 40.1B parameters July 2024

Elke kaart hieronder wordt beoordeeld op basis van dit model met de contextlengte en minimale kwaliteit die je kiest. Snelheid is een schatting voor een enkele aanvraag, berekend op basis van de geheugendoorvoer van de kaart en de grootte van het model eenmaal gecomprimeerd..

Bereken voor dit model

126 kaarten die het kunnen draaien

818 kaarten die we hebben specificaties voor

Kleinste kaart die past

Tesla M40 24 GB

24 GB · Q3_K_M · 7.0 tok/s

Snelste kaart

B200

84.5 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien InternVL2-40B?

Stel de invoer in, lees het antwoord

Contextlengte tokens

Een langere conversatie heeft meer geheugen nodig, wat dit model van kleinere kaarten kan duwen..

Minimale kwaliteit

Verbergt kaarten die alleen in het model passen door het onder dit punt te comprimeren.

Zoek kaarten

Kaartgeheugen

Toon ook kaarten die het niet kunnen draaien

126 kaarten passen

Berekenen

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

Snelheden zijn schattingen voor een enkele aanvraag — één gesprek tegelijk — berekend vanuit geheugendebandbreedte, modelgrootte en kwantisatie. De werkelijke doorvoer varieert met de inferentietijd en de versie ervan. Cijfers gepubliceerd door hardwareleveranciers meten veel gelijktijdige aanvragen en zijn veel hoger.

Op record

Volledige specificatie

Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..

Oorsprong

Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.

Organisatie: Shanghai AI Lab
Organisatietype: Academia
Land: China
Gepubliceerd: 4 July 2024

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.

Domein: Multimodal, Language, Vision, Video
Taak: Visual question answering, Language modeling/generation, Question answering, Video description, Character recognition (OCR)
Basis model: Nous-Hermes-2-Yi-34B,InternViT-6B

Grootte

Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.

parameters: 40.1B
Training gegevens: tokens
Epochs: 1

Beschikbaarheid

Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.

Gewichten: Open — downloadable
Toegang tot model: Open weights (unrestricted)
Training code: Open source
Hugging Face: OpenGVLab

Hoe het is geclassificeerd

Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.

Record vertrouwen: Confident
Citaties: 190

Bronnen

Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.

Referentie: InternVL2: Better than the Best—Expanding Performance Boundaries of Open-Source Multimodal Models with the Progressive Scaling Strategy
Laatst bijgewerkt: 28 November 2025

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien InternVL2-40B

Gerangschikt op geschatte tokens per seconde, nieuwste kaart eerst waar snelheden gelijk zijn. Omdat generatie gebonden is aan geheugensnelheid, volgt deze ordening de snelheid in plaats van een gamebenchmark..

De kleinste GPU's die nog steeds draaien InternVL2-40B

De goedkoopste route erin, op basis van geheugencapaciteit. Een krappe pasvorm draait het model maar laat niets over voor een langer gesprek..

Wat de cijfers betekenen

Wat je nodig hebt om het te draaien

Minimum kaart

Tesla M40 24 GB

Geheugen nodig

20.3 GB

Snelste

84.5 tok/s

InternVL2-40B bereikt een parameter telling van 40.1B. Dat valt binnen het bereik dat een serieuze desktopkaart kan aansteken zodra de gewichten zijn gecomprimeerd. Het aantal kaarten dat we volgen die het kunnen draaien: 126.

De minste hardware die werkt is Tesla M40 24 GB, met een geheugen capaciteit van 24 GB, het draaien ervan met een compressie van Q3_K_M en produceren rond 7.0 tokens per seconde

De snelste resultaten komen van B200, genereren ongeveer 84.5 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Achtergrond

InternVL2-40B werd gepubliceerd door Shanghai AI Lab, in het land geregistreerd als China, tijdens July 2024. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als academia.

Het werkt in het domein van Multimodal, Language, Vision, Video, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van visual question answering, Language modeling/generation, Question answering, Video description, Character recognition (OCR).

Het bouwt voort op Nous-Hermes-2-Yi-34B,InternViT-6B. De meeste modellen op deze schaal zijn aangepast van een bestaande basis in plaats van vanuit het niets gebouwd.

Gepubliceerde gewichten betekenen dat het model op jouw machine draait in plaats van op die van iemand anders, wat de hardwarevraag hieronder op enige manier beantwoordbaar maakt. Op Hugging Face is het gepubliceerd onder de organisatie OpenGVLab.

Het lezen van de doorvoercijfers

De helft van de kaarten die het vasthouden, beheren meer dan 21.2 tokens per seconde. Het produceren van tekst sneller dan de meeste mensen het lezen. 106 van hen

Elke gewicht participeert in elke token hier, dus bandbreedte is het hele verhaal: de ranking hieronder is effectief een ranking van geheugendoorvoer.

Zonder de aandachtlay-out op record, is de geheugen kolom een benadering. Het is dicht genoeg om hardware te kiezen, en het minst betrouwbaar bij lange context.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor InternVL2-40B

De tabel hierboven heeft elke kaart die we specificaties voor hebben al vergeleken met dit model. Het bereiken van uw antwoord kost zes stappen..

01

Lees eerst de geheugenfiguur

Elke kaart hier is gecontroleerd op InternVL2-40B, ongeveer nodig 20.3 GB bij een compressie van Q3_K_M. Die figuur, niet de hoofdtitelprestaties van een kaart, is wat bepaalt of het draait.
02

Stem de context af op uw werkelijke gebruik

Stel de context in op wat je daadwerkelijk gaat gebruiken. De cache groeit met het gesprek, en het is de gebruikelijke reden dat een CARD die in eerste instantie prima leek, niet meer past. InternVL2-40B.
03

Bepaal hoeveel compressie je accepteert

Elke kaart draait de minst-gecomprimeerde kopie die hij kan vasthouden., bereiken van een compressie van Q3_K_M op de kleinste kaart die past. Het instellen van een minimumkwaliteit laat de kaarten vallen die het alleen maar beheersen door verder te persen dan je zou willen, en houdt de vergelijking op één niveau.
04

Vergelijk tokens per seconde, niet specificaties

De snelheid volgorde is effectief een volgorde op basis van GPU VRAM. InternVL2-40B. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 84.5 tok/s
05

Lees de passen kolom laatst

Strak betekent dat het laadt en werkt zonder ruimte om de context later te verhogen, in het geval van InternVL2-40B. Comfortabel betekent dat je de context later kunt vergroten. Dat verschil is belangrijker dan een paar tokens per seconde, dus koop voor comfortabel als je dat verwacht.
06

Zie wat die kaart nog meer draait

Elke kaartpagina herhaalt deze scan voor elk model dat we hebben, en beantwoordt waarvoor de hardware verder goed is naast InternVL2-40B.

Antwoorden

InternVL2-40B — veelgestelde vragen

InternVL2-40B— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?

Gedeeltelijk. Layers die niet passen, bevinden zich in system memory en draaien met een fractie van de snelheid, dus een grotendeels gedeactiveerd model is zelden de moeite waard om te gebruiken. De dichtstbijzijnde miscalculatie die we berekenen, komt tekort met 7.0 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

InternVL2-40B— Zouden twee GPU's het sneller draaien?

Een tweede kaart verdubbelt ruwweg het beschikbare geheugen, maar niet de generatie snelheid. Het aantal dat al in staat is om het alleen te draaien: 126. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

InternVL2-40B— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?

Elke kaart wordt weergegeven met de minst-gecomprimeerde kopie die hij kan bevatten. Het aantal verschillende compressieniveaus op de kaarten die het kunnen houden: 4. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

InternVL2-40B— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Elke waarde is afgeleid van het geheugenbandbreedte en de modelgrootte, niet geverifieerd, wat de reden is dat elke waarde als een bereik in plaats van een enkel getal wordt gepubliceerd. Eén voorbeeld: 51–135 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

InternVL2-40B— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is Tesla M40 24 GB, met een geheugen capaciteit van 24 GB. Het draait het model op een compressie van Q3_K_M ongeveer 20.3 GB, en produceert ongeveer 7.0 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 126.

InternVL2-40B— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 84.5 tokens per seconde; de langzaamste die het nog steeds draait haalt aanzienlijk minder. De leessnelheid is rond de tien tokens per seconde, en het aantal kaarten dat dat haalt: 106.

InternVL2-40B— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 20.3 GB bij een compressie van Q3_K_M, welke is wat de kleinste card die het draait gebruikt. Minder compressie heeft meer nodig: de cijfers in de memory-kolom hierboven worden opnieuw berekend voor elke card, omdat elke card de minst gecomprimeerde versie kan vasthouden.

InternVL2-40B— kan ik het draaien op een GPU met 24 GB?

Ja. De GPU kaart GeForce RTX 5090 D V2, houden 24 GB, draait het met een compressie van Q3_K_M, ongeveer 20.3 GB en genereren ongeveer 38.2 tokens per second. De pasvorm is krap.

InternVL2-40B— is het open-source?

De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze kunnen worden gedownload en op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd. Houd er rekening mee dat OPEN WEIGHTS niet hetzelfde is als open source in de volle zin — het zegt niets over de trainingsdata, de trainingscode of de commerciële voorwaarden die eraan zijn verbonden.

InternVL2-40B— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 40.1B. 40.1B. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.

InternVL2-40B— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Shanghai AI Lab, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als academia.

InternVL2-40B— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in July 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

InternVL2-40B— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Multimodal, Language, Vision, Video, en wordt geregistreerd als het afhandelen van visual question answering, Language modeling/generation, Question answering, Video description, Character recognition (OCR). Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.

InternVL2-40B— waar kan ik het downloaden?

Zijn gewichten zijn gepubliceerd op Hugging Face, onder de organisatie OpenGVLab. Wij hosten geen modelbestanden - deze site berekent welke hardware nodig is om ze te draaien.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 28 November 2025

De andere richting

Van de andere kant bekijken?

Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.

Alle AI-modellen