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WeVisOne-VL-2B
tencent · licenza aperta · uscito il 22 ott 2026
Dove usarlo gratis
- La chat del laboratorio: yuanbao.tencent.com (gratis con limiti giornalieri)
- Eseguilo in un comando con whichllm (gratis, open source):
uvx whichllm@latest plan "WeVisOne-VL-2B"mostra la GPU necessaria,uvx whichllm@latest run "WeVisOne-VL-2B gguf"la scarica e avvia una chat - Scaricalo e usalo a casa: pesi ufficiali · file GGUF per Ollama e LM Studio
Ancora nessun voto su Arena
Arena non ha votato questo modello. È in elenco perché è un modello piccolo molto diffuso nella pagina Hugging Face ufficiale del suo laboratorio (9K download al mese).
Velocità sull'hardware più diffuso
| Hardware | Memoria GPU | Ci sta? | Velocità |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | Entra nella GPU | 51 tok/s |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | Entra nella GPU | 41 tok/s |
| RTX 3090 | 24 GB | Entra nella GPU | 123 tok/s |
| RTX 4090 | 24 GB | Entra nella GPU | 131 tok/s |
| RTX 5090 | 32 GB | Entra nella GPU | 211 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | Entra nella GPU | 126 tok/s |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | Entra nella GPU | 119 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Entra nella GPU | 113 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Entra nella GPU | 64 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Entra nella GPU | 37 tok/s |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Entra nella GPU | 276 tok/s |
Stima a 4 bit con contesto da 32K e 64 GB di DDR5 per lo scarico in RAM. Velocità ≈ banda di memoria × 78% ÷ dati letti per token, più un costo fisso per token, calibrata su 44 test reali con llama.cpp; errore tipico di circa ±10%. Confronta tutte le GPU.
Memoria GPU necessaria
| Livello | Contesto da 8K | Contesto da 32K | Contesto da 128K | Qualità rispetto al modello completo |
|---|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 2.7 GB | 5.6 GB | 17 GB | +10.5% perdita evidente |
| Q4_K_M | 3.0 GB | 5.8 GB | 17 GB | +2.8% piccola perdita |
| Q5_K_M | 3.2 GB | 6.1 GB | 17 GB | +0.9% perdita minima |
| Q6_K | 3.5 GB | 6.3 GB | 18 GB | +0.3% quasi senza perdita |
| Q8_0 | 4.1 GB | 6.9 GB | 18 GB | ≈ 0% uguale al completo |
| F16 | 6.3 GB | 9.2 GB | 20 GB | ≈ 0% uguale al completo |
Pesi + cache del contesto (dall'architettura del modello) + runtime. Qualità: aumento di perplexity rispetto al modello completo, dai test con llama.cpp, scalato in base alla dimensione del modello. Simula la tua configurazione.
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