01Ce qu'il sait faire
Points forts
- Meilleur ratio qualité/taille en vision 8B
- Fort en OCR et charts
- MIT
Limites à connaître
- —Contexte 32k seulement
- —Moins multilingue que Qwen2-VL
Architecture
Dense vision · 8B · InternVL 3.5 · InternLM backbone
Entraînement
OpenGVLab — OCR, VQA, charts, vidéos courtes, documents PDF.
Idéal pour
Vision laptopMMMU
02Mémoire requise
VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.
Q4_K_M
Le plus léger, ~5% de perte
6 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
7 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
10 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
16 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 10 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.
03Vitesse attendue
Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.
04Benchmarks publics
Scores reproduits depuis les model cards ou MMLU-Pro / communautaires. Unité : % bonnes réponses.
MMMU
61.5
DocVQA
94.1
05Installer
Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.
$ollama run internvl3.5:8b
LM Studio
Interface graphique, zéro CLI
→ Voir le guide
llama.cpp
Perf brute, build from source
→ Voir le guide
vLLM
Serveur OpenAI-compatible prod
→ Voir le guide
Jan / GPT4All
Apps desktop tout-en-un
→ Voir le guide
⚠
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.