WeVisOne-VL-4B

语言 Tencent 部分核实
  • 输入 输入模态: 文本图像
  • 开放权重

价格

0 个渠道报价 · 按标价显示

这个模型暂无标价渠道。

详细规格

许可证
apache-2.0
模型家族
wevisone-vl

Tencent 的页面未说明:最长输入, 输出模态, 推理, 推理档位, 可关闭推理, 最大思考预算, 工具调用, 结构化输出, 内置工具, 知识截止, 别名。

本地运行

权重: tencent/WeVisOne-VL-4B
  • 参数 4.8B
  • 稠密
  • 原生精度 BF16
  • 层数 36
  • 每 token 的 KV 缓存 144 KB
  • 配置位置数 256K (config.json max_position_embeddings)
我的配置 GeForce RTX 4090 24 GB · 1008 GB/s · 内存 64 GB DDR5 双通道 · 89.6 GB/s
在你的配置上 · GeForce RTX 4090
流畅 原生 BF16 (自动) 8K 上下文 46–70 tok/s单卡
权重KV 缓存运行开销可用上限
需要
≈ 10.6 GB (权重 9.0(官方文件) + KV 缓存 1.1 + 开销 0.5)
可用
21.6 GB (标称的 90%)
生成速度
46–70 tok/s
最长上下文
86K (再长就放不下)
首 token
2K 提示约 0.16–0.23 秒
推荐精度权重8K 需要在你的配置上最长上下文
原生 BF16官方9.0 GB≈ 10.6流畅 46–70 tok/s86K
Q8_04.8 GB≈ 6.4流畅 79–119 tok/s116K
FP84.5 GB≈ 6.1流畅 83–125 tok/s118K
Q6_K3.7 GB≈ 5.3流畅 97–146 tok/s124K
Q5_K_M3.2 GB≈ 4.8流畅 109–163 tok/s127K
Q5_03.1 GB≈ 4.7流畅 111–167 tok/s128K
Q4_K_M2.7 GB≈ 4.4流畅 122–182 tok/s130K
Q4_02.5 GB≈ 4.2流畅 128–193 tok/s132K
IQ4_XS2.4 GB≈ 4.0流畅 134–200 tok/s133K
Q3_K_M质量下降明显2.2 GB≈ 3.8流畅 141–212 tok/s134K
IQ3_XXS质量下降明显1.7 GB≈ 3.3流畅 165–247 tok/s137K
Q2_K质量下降明显1.7 GB≈ 3.3流畅 167–250 tok/s138K
IQ2_XXS质量下降明显1.2 GB≈ 2.8流畅 206–308 tok/s141K

点一行换精度。“官方”是厂商自己发布的文件,大小是实际值;其余按参数量 × 每权重位数估算。

和其他配置比

每个配置各用它能跑的最高精度,点一个看细节。

最低需要(Q4_K_M · 8K):显卡 GeForce RTX 3080;统一内存 Apple M5 · 16 GB。

运行命令

vLLM
vllm serve tencent/WeVisOne-VL-4B --max-model-len 8192
微调需要多少显存
全参≈ 74.2 GB你的配置放不下
LoRA≈ 11.4 GB你的配置放得下
QLoRA≈ 4.9 GB你的配置放得下

batch 1、序列 2048、梯度检查点;LoRA / QLoRA 为注意力投影上的 r=16 适配器。

估算;数据来自厂商的 Hugging Face 仓库,截至 2026-11-06。 怎么估算的

引用评分

来自第三方排行榜,并非我们测得

这个模型还没有出现在我们引用的任何排行榜上。

  1. 新增语言模型

来源

本页部分数值尚待与官方页面核对:实心圆点已核实,空心圆点尚未核实(无论是否已有来源)。 我们如何核实数据

Tencent · 中国 · tencent.com

快照、同系列与同厂商的其他模型