Vota in Free Arena

Tutti i modelli › Qwen

Qwen2.5-VL-7B-Instruct

Qwen · open license · released 26 Jan 2025

Download Nessun voto su Arena
Punteggio Arena—Non ancora votato su Arena
Dimensione8.3 Bparametri
Download a 4 bit5.0 GBsolo pesi, Q4_K_M
Contesto massimo125Ktoken, dalla configurazione del modello

Dove usarlo gratis

  • Eseguilo in un comando con whichllm (gratis, open source): uvx whichllm@latest plan "Qwen2.5-VL-7B-Instruct" mostra la GPU necessaria, uvx whichllm@latest run "Qwen2.5-VL-7B-Instruct gguf" la scarica e avvia una chat
  • Scaricalo e usalo a casa: pesi ufficiali · file GGUF per Ollama e LM Studio

Ancora nessun voto su Arena

Arena non ha votato questo modello. È in elenco perché è un modello piccolo molto diffuso nella pagina Hugging Face ufficiale del suo laboratorio (6.0M download al mese).

Velocità sull'hardware più diffuso

HardwareMemoria GPUCi sta?Velocità
RTX 3060 12 GB12 GBEntra nella GPU39 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBEntra nella GPU31 tok/s
RTX 309024 GBEntra nella GPU96 tok/s
RTX 409024 GBEntra nella GPU102 tok/s
RTX 509032 GBEntra nella GPU168 tok/s
RX 7900 XTX24 GBEntra nella GPU98 tok/s
2 × RTX 309048 GBEntra nella GPU93 tok/s
4 × RTX 309096 GBEntra nella GPU88 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBEntra nella GPU51 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBEntra nella GPU28 tok/s
8 × H100 SXM640 GBEntra nella GPU227 tok/s

Stima a 4 bit con contesto da 32K e 64 GB di DDR5 per lo scarico in RAM. Velocità ≈ banda di memoria × 78% ÷ dati letti per token, più un costo fisso per token, calibrata su 44 test reali con llama.cpp; errore tipico di circa ±10%. Confronta tutte le GPU.

Memoria GPU necessaria

LivelloContesto da 8KContesto da 32KQualità rispetto al modello completo
Q3_K_M5.2 GB6.6 GB+10.4% perdita evidente
Q4_K_M6.1 GB7.5 GB+2.8% piccola perdita
Q5_K_M7.0 GB8.4 GB+0.9% perdita minima
Q6_K7.9 GB9.3 GB+0.3% quasi senza perdita
Q8_09.9 GB11 GB≈ 0% uguale al completo
F1618 GB19 GB≈ 0% uguale al completo

Pesi + cache del contesto (dall'architettura del modello) + runtime. Qualità: aumento di perplexity rispetto al modello completo, dai test con llama.cpp, scalato in base alla dimensione del modello. Simula la tua configurazione.

Condividi questa pagina:XLinkedInRedditWhatsApp

Premi / o Ctrl+K per cercare da qualsiasi pagina.