Qwen2.5-VL-32B-Instruct

Où l'utiliser gratuitement

• Le chat du laboratoire : chat.qwen.ai (gratuit avec limites quotidiennes)
• Téléchargez-le et lancez-le chez vous : poids officiels · fichiers GGUF pour Ollama et LM Studio

Scores Arena

Rang parmi tous les modèles, payants inclus. Source : jeu de données du classement Arena.

Vitesse sur du matériel courant

Estimation en 4 bits avec un contexte de 32K et 64 GB de DDR5 pour le déchargement. Vitesse ≈ bande passante mémoire × 78 % ÷ données lues par token, plus un coût fixe par token, calibrée sur 44 tests llama.cpp réels ; erreur typique d'environ ±10 %. Comparer tous les GPU.

Mémoire GPU nécessaire

Poids + cache de contexte (d'après l'architecture du modèle) + runtime. Qualité : hausse de perplexity par rapport au modèle complet, d'après les tests llama.cpp, ajustée selon la taille du modèle. Simulez votre propre configuration.

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