InternVL2 8B

OpenGVLab/InternVL2-8B

参数量

8.1B

上下文

8K

下载量

114.3K

点赞

186

架构

transformer

在 HuggingFace 查看

GPU 需求

按量化方案和使用场景估算的显存 / 内存 / 磁盘

量化最低配置推荐配置生产配置
FP1616bit
22.7 GB
RAM 34.0 · Disk 62.5
25.7 GB
RAM 38.6 · Disk 88.5
42.4 GB
RAM 63.6 · Disk 127.5
FP88bit
13.1 GB
RAM 32.0 · Disk 50.8
15.7 GB
RAM 32.0 · Disk 76.8
32.0 GB
RAM 48.0 · Disk 115.8
INT88bit
13.1 GB
RAM 32.0 · Disk 50.8
15.7 GB
RAM 32.0 · Disk 76.8
32.0 GB
RAM 48.0 · Disk 115.8
AWQ4bit
8.5 GB
RAM 32.0 · Disk 45.1
10.9 GB
RAM 32.0 · Disk 71.1
27.0 GB
RAM 40.5 · Disk 110.1
GPTQ4bit
8.6 GB
RAM 32.0 · Disk 45.2
11.0 GB
RAM 32.0 · Disk 71.2
27.1 GB
RAM 40.6 · Disk 110.2
GGUF4bit
8.7 GB
RAM 32.0 · Disk 45.3
11.1 GB
RAM 32.0 · Disk 71.3
27.2 GB
RAM 40.8 · Disk 110.3

GPU 推荐

Best ValueBEST

1× RTX 5080

16 GB VRAM

$90.6/月

≈ 245.5 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 171.9 tok/s

score 0.6771

Deploy on vast ↗
Cheapest

1× RTX 4070S Ti

16 GB VRAM

$49.5/月

≈ 0 tok/s (N/A — benchmark unavailable)

可用生产吞吐 ≈ 0 tok/s

score 0.6711

Deploy on vast ↗
Performance

8× H100 SXM

640 GB VRAM

$9,362/月

≈ 2741.7 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 1919.2 tok/s

score 0.2415

Deploy on vast ↗
Min Complexity

1× RTX 5070

12 GB VRAM

$75.2/月

≈ 171.9 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 120.3 tok/s

score 0.6503

Deploy on vast ↗

💬 社区 —— 真实部署经验

0 文章 · 0 实测

进入社区 →

单卡可运行的 GPU

RTX 4070S Ti

16 GB VRAM

$49.5

/月 · vast

RTX 4080S

16 GB VRAM

$50.0

/月 · vast

RTX 5070

12 GB VRAM

$75.2

/月 · vast

RTX 3090

24 GB VRAM

$76.5

/月 · vast

RTX 5070 Ti

16 GB VRAM

$86.3

/月 · vast

AmciHub

AI 模型部署与算力决策平台——分析 AI 模型的硬件需求、GPU 性能、云端价格与部署成本,帮助你选择合适的部署方案。

© 2026 AmciHub. 保留所有权利。 Model → Requirement → GPU → Benchmark → Cloud → Cost → Recommendation