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Qwen2.5-VL-32B-Instruct
alibaba · Apache-2.0-Lizenz · in der Arena seit 19. Okt. 2026
Chat des Labors Download
Arena-Wertung1152Platz 119 von 167 in Vision, kostenpflichtige Modelle eingeschlossen
Größe33.5 BParameter
4-Bit-Download20 GBnur Gewichte, Q4_K_M
Max. Kontext125KTokens, laut Modellkonfiguration
Wo du es kostenlos nutzen kannst
- Der eigene Chat des Labors: chat.qwen.ai (kostenlos mit Tageslimits)
- Lade es herunter und führe es zu Hause aus: offizielle Gewichte · GGUF-Dateien für Ollama und LM Studio
Arena-Wertungen
| Arena | Wertung | Rang | Stimmen |
|---|---|---|---|
| Vision | 1152 | Platz 119 von 167 | 1K |
Rang unter allen Modellen, auch den kostenpflichtigen. Quelle: Arena-Leaderboard-Datensatz.
Geschwindigkeit auf gängiger Hardware
| Hardware | GPU-Speicher | Passt es? | Geschwindigkeit |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | GPU + 64 GB RAM | 3.7 tok/s |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | GPU + 64 GB RAM | 4.1 tok/s |
| RTX 3090 | 24 GB | GPU + 64 GB RAM | 9.6 tok/s |
| RTX 4090 | 24 GB | GPU + 64 GB RAM | 9.8 tok/s |
| RTX 5090 | 32 GB | Passt in die GPU | 46 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | GPU + 64 GB RAM | 9.6 tok/s |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | Passt in die GPU | 24 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Passt in die GPU | 23 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Passt in die GPU | 14 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Passt in die GPU | 6.9 tok/s |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Passt in die GPU | 69 tok/s |
Schätzung bei 4-Bit mit 32K Kontext, 64 GB DDR5 zum Auslagern. Geschwindigkeit ≈ Speicherbandbreite × 78 % ÷ pro Token gelesene Daten, plus feste Kosten pro Token, kalibriert an 44 echten llama.cpp-Tests; typische Abweichung etwa ±10 %. Alle Grafikkarten vergleichen.
Benötigter GPU-Speicher
| Stufe | 8K Kontext | 32K Kontext | Qualität im Vergleich zum Original |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 19 GB | 26 GB | +6.7 % spürbarer Verlust |
| Q4_K_M | 23 GB | 29 GB | +1.8 % kleiner Verlust |
| Q5_K_M | 27 GB | 33 GB | +0.6 % nahezu verlustfrei |
| Q6_K | 30 GB | 37 GB | +0.2 % nahezu verlustfrei |
| Q8_0 | 38 GB | 45 GB | ≈ 0 % wie das Original |
| F16 | 70 GB | 76 GB | ≈ 0 % wie das Original |
Gewichte + Kontext-Cache (aus der Architektur des Modells) + Laufzeit. Qualität: Anstieg von perplexity gegenüber dem vollen Modell, aus llama.cpp-Tests, skaliert nach Modellgröße. Simuliere dein eigenes Setup.
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