ブラウザ AI ベンチマーク · FASTVLM-0.5B
デバイスをベンチマーク
実際の視覚言語モデルがあなたのハードウェアでどれだけ速く動くかを確認します。テストは FastVLM-0.5B を一度ダウンロードし、固定の画像と質問を2回実行して、ウォーム実行の読み込み時間、最初のトークン、デコード速度を報告します。共有する数値以外は端末から出ません。
あなたのデバイス
ブラウザ
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OS
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GPU アダプター
確認中…
WebGPU
確認中…
shader-f16
確認中…
ブラウザ報告メモリ
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方法：Transformers.js と WebGPU による FastVLM-0.5B ONNX（q4、fp16 埋め込み）。固定の 1024 px レシート例とプロンプト。ウォームアップ1回、計測1回。トークン/秒 = 生成トークン数 ÷（画像→回答 − 最初のトークン）。数値は GPU、ドライバ、ブラウザ、他のタブに依存します。
画像と回答は端末内に残ります。利用統計はステップ名と所要時間を記録し、GPU 名と共有テキストはコピーしたリンクにのみ含まれます。
この数値の使い方
- 10 tokens/s 未満：ブラウザではなく Python、MLX、Core ML で FastVLM を使うか、SmolVLM-256M などより小さいモデルを選択。
- 10〜60 tokens/s：単一画像の質問には十分。回答ごとに数秒かかります。
- 60 tokens/s 超：対話的な利用が快適。精度向上にはネイティブで 1.5B を試してください。最近の Apple Silicon Mac は 100 を大きく超えます。