RK3576 与 RK3588 的 LLM 和 VLM 基准测试

最近更新:

部署本地语言模型或视觉语言模型前,可使用这些已发布的 Rockchip 测试结果比较模型配置。请关注模型规模、量化方式以及生成速度:两行数据类型不同,表示对应的工作负载也不同。

如何查看测试结果

列名含义
Model Size模型参数量,例如 0.5B 或 1.5B。
Dtype转换后模型使用的权重与激活数据类型。
Seqlen测试使用的输入序列长度。
New_tokens基准测试请求生成的输出 token 数。
TTFT(ms)首 token 延迟,单位为毫秒。数值越低,首次等待越短。
Tokens/s输出 token 生成速率。在所述条件下,数值越高,生成越快。
memory(MB)基准测试报告的内存占用,而非设备上应用的总内存。

表格为来自上游的参考结果。运行时版本、频率设置、散热、模型转换和输入长度都会影响本地实测结果。

测试条件

  • 结果在各平台的 CPU 和 NPU 最高频率下采集。
  • 频率设置脚本位于上游仓库的 scripts 目录中。
  • 所有模型在转换时都应将 optimization_level 设为 0,以启用优化的运行时性能。

RK3588

ModelModel SizeDtypeSeqlenNew_tokensTTFT(ms)Tokens/sMemory(MB)
Qwen20.5Bw8a812864143.8342.58654.26
MiniCPM40.5Bw8a812864128.4645.13524.55
Qwen30.6Bw8a812864213.5032.16773.77
TinyLLAMA1.1Bw8a812864239.0024.491085.21
Qwen2.51.5Bw8a812864412.2716.321659.15
RWKV71.5Bw8a812864788.0013.331450.29
InternLM21.8Bw8a812864374.0015.581765.71
Gemma22Bw8a812864679.909.802765.30
Gemma3n2Bw8a8128641220.409.462709.25
TeleChat23Bw8a812864649.6010.222777.00
Phi33.8Bw8a8128641022.007.503747.73
MiniCPM34Bw8a8128641385.925.994339.61
ChatGLM36Bw8a8128641395.344.945976.43
Qwen3-VL2Bw8a81286439115.121892.13
DeepSeekOCR3B(A570M)w8a812864696.2131.813028.66

RK3576

ModelModel SizeDtypeSeqlenNew_tokensTTFT(ms)Tokens/sMemory(MB)
Qwen20.5Bw4a1612864327.7234.24426.24
0.5Bw4a16_g12812864363.5833.22445.95
0.5Bw8a812864334.2622.95661.1
MiniCPM40.5Bw4a1612864348.8735.8322.41
0.5Bw4a16_g12812864371.9632.88362.23
0.5Bw8a812864337.5223.71528.96
Qwen30.6Bw4a1612864482.8225.16495.99
0.6Bw4a16_g12812864512.3624.3528.48
0.6Bw8a812864448.9417.09779.62
TinyLLAMA1.1Bw4a1612864517.8221.32591
1.1Bw4a16_g12812864658.7818.89681
1.1Bw8a812864537.8212.631082.83
RWKV71.5Bw4a16128641779.659.96799.89
1.5Bw4a16_g128128641877.959.37890.16
1.5Bw8a8128641718.86.961458.48
InternLM21.8Bw4a1612864771.613.65966.12
1.8Bw4a16_g128128641001.2312.181061.57
1.8Bw8a812864777.867.911773.23
Gemma22Bw4a16128641119.518.451529.03
2Bw4a16_g128128641407.317.761616.45
2Bw8a8128641052.775.012771.54
Gemma-3n2Bw4a161286431877.381574.34
2Bw8a8128643229.164.752722.76
TeleChat23Bw4a16128641143.739.051514.98
3Bw4a16_g128128641422.387.911633.54
3Bw8a8128641035.375.152783.73
Phi33.8Bw4a16128641800.926.521985.75
3.8Bw4a16_g128128642236.95.962141.89
3.8Bw8a8128641591.593.763757.22
MiniCPM34Bw4a16128642484.634.942336.73
4Bw4a16_g128128643053.524.492618.14
4Bw8a8128642509.273.044366.85
ChatGLM36Bw4a16128642121.264.73014.38
6Bw4a16_g128128642958.884.033244.15
6Bw8a8128641920.972.55958.65
Qwen3-VL2Bw4a1612864791.2012.881082.65
2Bw4a16_g128128641026.3111.621170.89
2Bw8a812864799.097.671900.80
DeepSeekOCR3B(A570M)w4a16128641010.1524.851756.13
3B(A570M)w8a8128641312.0016.213072.33

RV1126B

ModelModel SizeDtypeSeqlenNew_tokensTTFT(ms)Tokens/s
Qwen20.5Bw4a1612864650.6921.43
0.5Bw4a16_g12812864679.7818.18
0.5Bw8a812864636.9013.91
MiniCPM40.5Bw4a1612864654.2022.97
0.5Bw4a16_g12812864691.5718.78
0.5Bw8a812864663.4115.12
Qwen30.6Bw4a1612864955.9415.41
0.6Bw4a16_g128128641019.9412.60
0.6Bw8a812864945.1810.55

多模态

ModelStageRK3588(w8a8)RK3576(w4a16)
Qwen2-VL-2Bimg-encoder(392*392)3.28s3.55s
Prefill(len=196)632.6ms1234.9ms
Decode16.6 tokens/s14.57 tokens/s
Qwen2.5-VL-3Bimg-encoder(392*392)2.93s2.87s
Prefill(len=196)1120ms2130ms
Decode8.66 tokens/s7.87 tokens/s
MiniCPM-V-2_6img-encoder(448*448)3.27s2.4s
Prefill(len=64)826ms1230ms
Decode4.18 tokens/s3.85 tokens/s
SmolVLM-256MImg-encoder(512*512)842ms768ms
Prefill(len=128)77.3ms180ms
Decode78 tokens/s57.73tokens/s
Qwen3-VL-2Bimg-encoder(448*448)2.08s1.61s
Prefill(len=196)649ms1587ms
Decode14.91 tokens/s10.36 tokens/s
DeepSeekOCR-3B(A570M)Img-encoder(448*448)2.09s2.27ms
Prefill(len=128)696ms1010ms
Decode31.8 tokens/s22.3 tokens/s
  • 图像编码器以 FP16 在 RKNN 上推理,使用所有 NPU 核心进行测试。

来源

语言模型表格来自 Rockchip 的 RKNN-LLM 基准测试;相关视觉模型示例由 RKNN Model Zoo 提供。这些表格为快照数据;当前模型和运行时要求请查阅上游基准测试。

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