Qwen2.5-VL-32B-Instruct

Onde usar de graça

• Chat do próprio laboratório: chat.qwen.ai (grátis com limites diários)
• Baixe e rode em casa: pesos oficiais · arquivos GGUF para Ollama e LM Studio

Pontuações Arena

Posição entre todos os modelos, inclusive os pagos. Fonte: conjunto de dados do ranking da Arena.

Velocidade em hardware popular

Estimativa com 4 bits e contexto de 32K, com 64 GB de DDR5 para offload. Velocidade ≈ largura de banda da memória × 78% ÷ dados lidos por token, mais um custo fixo por token, calibrada em 44 testes reais com llama.cpp; erro típico de cerca de ±10%. Compare todas as GPUs.

Memória de GPU necessária

Pesos + cache de contexto (a partir da arquitetura do modelo) + runtime. Qualidade: aumento em perplexity em relação ao modelo completo, com base em testes com llama.cpp, ajustado pelo tamanho do modelo. Simule a sua configuração.

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