适配各种规模：从 1B 到 78B 的 InternVL 选型

做技术选型，最忌讳的是“只看参数量，不看架构”。

对于多模态模型，公式是：VRAM 占用 = Vision Encoder (视觉编码器) + LLM (语言模型) + KV Cache (上下文) + Adapter。

InternVL 的特殊之处在于它的视觉部分（InternViT）非常强，但这也意味着它的 “视觉税（Vision Tax）” 在小模型上会显得格外沉重。

第一梯队：边缘计算的奇迹 (1B / 2B / 4B)

目标硬件：NVIDIA Jetson Orin, 消费级笔记本 (3060/4060), 甚至手机。

如果你的业务场景是 端侧 OCR、车载助手、或者 离线文档扫描仪，这一档是你的主战场。

• InternVL2-1B / 2B：
  • 架构特点：为了跑在边缘设备上，它们没有使用那个巨大的 6B Vision Encoder，而是使用了蒸馏过的轻量级 Vision Tower（约 300M 参数）。
  • 显存需求：
    • FP16：约 4GB – 6GB。
    • INT4 (AWQ)：< 2GB。是的，你没看错，树莓派 5 甚至某些高配手机都能跑。
  • 能力边界：能做基础的 OCR（读字），能做简单的物体检测。但别指望它能理解复杂的“财务报表逻辑”或者“幽默梗图”。
  • 适用场景：智能眼镜拍照识物、工厂流水线仪表读数、家庭机器人。
• InternVL2-4B：
  • 这是一个非常微妙的尺寸。它使用了一个 Phi-3-mini (3.8B) 作为基座。它的语言能力比 1B/2B 强很多，能进行流畅的对话，适合对交互质量有要求的端侧设备。

第二梯队：性价比之王 (8B)

目标硬件：NVIDIA RTX 3090 / 4090, A10, T4 (量化版)。

这是目前社区里 下载量最大、落地最广 的版本。它是“通用 OCR”和“文档理解”的黄金分割点。

• InternVL2-8B：
  • 架构特点：这是一个 “大眼萌” 组合。
    • Vision：InternViT-6B（这是个巨无霸视觉编码器，能力极强）。
    • LLM：InternLM2.5-7B（标准的 7B 语言模型）。
  • 显存需求：
    • FP16：约 26GB（3090/4090 的 24G 显存刚好不够，很尴尬）。
    • INT4 (AWQ)：约 10GB。完美适配所有 12G/16G/24G 的消费级显卡。
  • 能力边界：这是 OCR 任务的 Sweet Spot。它的 OCR 精度、表格还原能力、以及对 PDF 的理解能力，已经达到了 GPT-4V 的 80%~90% 水平，而推理成本只有后者的 1/100。
  • 适用场景：企业级文档知识库（RAG）、自动化报销流程、网盘相册分类。

第三梯队：推理与科研的重器 (26B / 40B / 78B)

目标硬件：A100 (80G), A800, H100, 多卡推理集群。

如果你的 Prompt 是：“请分析这张包含 50 个数据点的折线图，并预测明年的趋势”，或者“请解释这张高数试卷上的解题步骤”，8B 模型就开始胡说八道了。这时候你需要更大的“脑子”。

• InternVL2-26B：
  • 架构特点：Vision Encoder 依然是 6B，但 LLM 换成了 InternLM2.5-20B。逻辑推理能力大幅提升。
  • 显存需求：INT4 量化后约 18GB。这意味着单张 4090 或 A10 (24G) 刚好能跑起来。这是消费级显卡的极限，也是性价比极高的“逻辑推理”方案。
• InternVL2-78B：
  • 架构特点：LLM 换成了 LLaMA-3-70B 级别的庞然大物。
  • 显存需求：必须上多卡（Multi-GPU）。单卡 A100 (80G) 做 4-bit 量化勉强能塞下，但推荐双卡部署。
  • 能力边界：科学图表分析、复杂长文档推理、数学解题。它主要用于做 Teacher Model（教师模型） 来蒸馏小模型，或者处理极高价值的低频查询。

4. 选型决策矩阵 (The Decision Matrix)

作为工程师，不要拍脑袋选模型，请对照下表：

5. 代码实战：一键切换模型规模

使用 lmdeploy 部署时，切换模型只需要改一个字符串。

这里展示如何在一个脚本中，根据硬件自动选择加载 26B 还是 8B。

Python

import torch
from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig

def get_optimal_model():
    # 简单的显存检测逻辑
    gpu_mem = torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / (1024**3)
    
    if gpu_mem > 23: # 24G 显存 (3090/4090/A10)
        print(f"检测到 {gpu_mem:.1f}GB 显存，尝试加载 26B 模型 (INT4)...")
        return 'OpenGVLab/InternVL2-26B-AWQ'
    elif gpu_mem > 10: # 12G/16G 显存 (4070/T4)
        print(f"检测到 {gpu_mem:.1f}GB 显存，加载 8B 模型 (INT4)...")
        return 'OpenGVLab/InternVL2-8B-AWQ'
    else:
        print(f"显存不足 ({gpu_mem:.1f}GB)，加载 2B 模型...")
        return 'OpenGVLab/InternVL2-2B-AWQ'

# 1. 自动选型
model_id = get_optimal_model()

# 2. 配置引擎
# 必须使用 AWQ 格式才能压低显存
backend_config = TurbomindEngineConfig(
    model_format='awq',
    cache_max_entry_count=0.5, # 留一半显存给 KV Cache (长文档关键)
    session_len=8192
)

# 3. 加载
pipe = pipeline(model_id, backend_config=backend_config)

# 4. 测试
print(f"当前运行模型: {model_id}")
response = pipe(('Describe the image.', 'test.jpg'))
print(response.text)

总结

• 不要迷信参数量：对于 OCR 和文档提取任务，8B 版本 往往已经触及了精度的天花板（Diminishing Returns）。再往上加参数，提升的是“情商”和“逻辑”，而不是“视力”。
• 显存是硬通货：在工业落地中，InternVL2-8B-AWQ (INT4) 是目前的“版本之子”。它能跑在廉价的 T4 和 4090 上，且速度飞快。
• 端侧有惊喜：如果你做 IoT，务必尝试 InternVL2-1B，它会让习惯了 Tesseract 的你感到惊讶。