Famille InternVL · 8B paramètres

InternVL 3.5 8B

VLM 8B SOTA sur MMMU parmi les open. Shanghai AI Lab. Apache 2.0.

🇨🇳 OpenGVLab·Licence Apache 2.0·Contexte 32k tokens·Sortie Janvier 2025← Catalogue

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.

Quel GPU pour faire tourner InternVL 3.5 8B ?

Pour exécuter InternVL 3.5 8B en local en quantification Q4, il faut environ 6 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un RTX 5060 (8 Go de VRAM).

Où acheter le RTX 5060
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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.

Entrée de gamme
~10t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8Go
Milieu de gamme
~30t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Haut de gamme
~80t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

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
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.