Qwen2.5-14B TPS-Rechner

Offene Gewichte Alibaba 14.7B Parameter September 2024

Jede Karte unten wird anhand dieses Modells bei der von Ihnen gewählten Kontextlänge und Mindestqualität bewertet. Geschwindigkeit ist eine Schätzung für eine einzelne Anfrage, berechnet aus der Speicherbandbreite der Karte und der Größe des Modells, sobald es komprimiert ist..

Für dieses Modell berechnet

306 Karten, die es ausführen können

818 Karten, für die wir Spezifikationen haben

Kleinste Karte, die passt

P102-101

10 GB · Q3_K_M · 21.2 tok/s

Schnellste Karte

B200

230 tok/s · 180 GB

Welche GPUs können laufen Qwen2.5-14B?

Setze die Eingaben, lies die Antwort

Kontextlänge Token

Ein längeres Gespräch benötigt mehr MEMORY, was dieses Modell von kleineren CARDS drängen kann..

Minimale Qualität

Blendet Karten aus, die nur durch Komprimierung unter diesen Punkt in das Modell passen würden..

Suchkarten

Karten-VRAM

Zeige auch Karten, die es nicht ausführen können.

306 Karten passen

Berechnung

					Braucht	Quantisierung	Passend
230 tok/s 196–277	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	17.0 GB	Q8_0	Komfortabel
230 tok/s 196–277	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	17.0 GB	Q8_0	Komfortabel
184 tok/s 110–294 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	17.0 GB	Q8_0	Komfortabel
184 tok/s 110–294 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	17.0 GB	Q8_0	Komfortabel
147 tok/s 88–236 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	17.0 GB	Q8_0	Komfortabel
141 tok/s 120–169	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	17.0 GB	Q8_0	Komfortabel
141 tok/s 120–169	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	17.0 GB	Q8_0	Komfortabel
135 tok/s 81–216 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	17.0 GB	Q8_0	Komfortabel
121 tok/s 103–146	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.5 GB	Q3_K_M	knapp
120 tok/s 72–191 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.0 GB	Q8_0	Komfortabel
120 tok/s 72–191 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.0 GB	Q8_0	Komfortabel
120 tok/s 72–191 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.0 GB	Q8_0	Komfortabel
114 tok/s 96–136	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	17.0 GB	Q8_0	Komfortabel
96.8 tok/s 82–116	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.0 GB	Q8_0	Komfortabel
96.8 tok/s 82–116	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	17.0 GB	Q8_0	Komfortabel
96.8 tok/s 82–116	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.0 GB	Q8_0	Komfortabel
96.8 tok/s 82–116	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.0 GB	Q8_0	Komfortabel
96.8 tok/s 82–116	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.0 GB	Q8_0	Komfortabel
73.7 tok/s 44–118 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	17.0 GB	Q8_0	Komfortabel
73.7 tok/s 44–118 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	17.0 GB	Q8_0	Komfortabel
61.4 tok/s 37–98 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	17.0 GB	Q8_0	Komfortabel
60.7 tok/s 52–73	GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA	12 GB	912 GB/s	Jan 2022	10.2 GB	Q4_K_M	knapp
60.7 tok/s 52–73	GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA	12 GB	912 GB/s	May 2021	10.2 GB	Q4_K_M	knapp
60.1 tok/s 36–96 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	17.0 GB	Q8_0	Komfortabel
59.1 tok/s 50–71	CMP 90HX NVIDIA	10 GB	760 GB/s	Jul 2021	8.5 GB	Q3_K_M	knapp

Die Geschwindigkeiten sind Schätzungen für eine einzelne Anfrage — ein Gespräch zur Zeit — berechnet aus BANDWIDTH, MODELLGRÖSSE und QUANTISIERUNG. Der tatsächliche Durchsatz variiert mit der INFERENZLAUFZEIT und ihrer Version. Zahlen, die von Hardwareanbietern veröffentlicht wurden, messen viele gleichzeitige Anfragen und sind viel höher..

Aufgezeichnet

Volle Spezifikation

Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..

Ursprung

Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.

Organisation: Alibaba
Organisationsart: Industry
Land: China
Veröffentlicht: 19 September 2024
Autoren: Qwen Team

Was es tut

Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.

Domain: Language
Aufgabe: Language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning

Größe

Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.

Parameter: 14.7B
Trainingsdaten: tokens
Epochen: 1

Training-Compute

Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.

Training-Compute: 1.6 × 10²⁴ FLOP
Wie es etabliert wurde: Operation counting

Verfügbarkeit

Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.

Gewichte: Open — downloadable
Modellzugang: Open weights (unrestricted)
Training-Code: Unreleased
Hugging Face: Qwen

Wie es klassifiziert ist

Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.

Wahrscheinlich über 10²³ FLOP: Yes
Aufzeichnungsgenauigkeit: Confident

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz: Qwen2.5: A Party of Foundation Models!
Zuletzt aktualisiert: 28 November 2025

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. Qwen2.5-14B

Sortiert nach geschätzten Tokens pro Sekunde, neueste Karte zuerst, wenn die Geschwindigkeiten gleich sind. Da die Generierung durch die Speichermenge begrenzt ist, folgt diese Reihenfolge der Bandbreite und nicht einem Gaming-Benchmark..

Die kleinsten GPUs, die immer noch laufen Qwen2.5-14B

Die günstigste Route herein, nach Speichergröße. Ein enger Fit läuft das Modell, lässt aber nichts für ein längeres Gespräch übrig..

Was die Zahlen bedeuten

Die Hardware-Seite

Minimale Karte

P102-101

Benötigter Speicher

8.5 GB

Schnellste

230 tok/s

Qwen2.5-14B erreicht eine Parameteranzahl von 14.7B. Das ist klein genug, dass Hardware selten das Hindernis ist, einschließlich bei Karten, die mehrere Jahre alt sind. Die Anzahl der Karten, die wir verfolgen, die es ausführen können: 306.

Am unteren Ende wird es von P102-101, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 10 GB, es mit einer Kompression von Q3_K_M und produziert etwa 21.2 Token pro Sekunde

Spitzenklasse ist B200, generieren ungefähr 230 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.

Hintergrund

Qwen2.5-14B wurde veröffentlicht von Alibaba, im Land aufgezeichnet als China, während September 2024. Die veröffentlichende Organisation ist als industry.

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning.

Da seine Gewichte veröffentlicht wurden, hängt nichts davon ab, es auszuführen, dass ein Anbieter verfügbar bleibt – es gehört dir, sobald es heruntergeladen ist. Es ist unter der Organisation auf Hugging Face veröffentlicht. Qwen.

Die Durchsatzwerte lesen

Das mediane Ergebnis liegt bei etwa 21.5 Tokens pro Sekunde. Überschreitung der Lesegeschwindigkeit direkt: 266 von ihnen

Jedes Gewicht beteiligt sich hier an jedem Token, daher ist die Bandbreite die gesamte Geschichte: Das Ranking unten ist effektiv ein Ranking des Speicher-Durchsatzes.

Da die Architektur aufgezeichnet ist, wird die Speicher-Spalte abgeleitet statt geschätzt.

Was in den Aufbau geflossen ist

Der Trainingslauf verbrauchte etwa 1.6 × 10²⁴ FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für Qwen2.5-14B

Die obige Tabelle hat bereits jede Karte, für die wir Spezifikationen haben, mit diesem Modell verglichen. Um zu Ihrer Antwort zu gelangen, sind sechs Schritte erforderlich..

01

Überprüfen Sie, was es benötigt, bevor alles andere.

Beginne mit dem, was es tatsächlich benötigt, nämlich der Anforderung von Qwen2.5-14B, benötigt ungefähr 8.5 GB bei einer Kompression von Q3_K_M. Diese Zahl, nicht die Überschriftleistung einer Karte, entscheidet darüber, ob sie läuft.
02

Setzen Sie die CONTEXT LENGTH, an der Sie arbeiten werden.

Das Gespräch belegt ebenfalls Speicher und wächst, während es fortschreitet. Stellen Sie den Regler auf die Länge ein, die Sie erwarten, denn bei langem CONTEXT kann eine KARTE, die kurze Fragen mühelos verarbeitet, entfernt werden. Qwen2.5-14B.
03

Setze eine Qualitätsuntergrenze

Die Quantisierungs-Spalte variiert nach Karte, da eine größere Karte eine genauere Kopie hält., eine Kompression von Q3_K_M auf der kleinsten Karte, die passt. Das Festlegen einer Mindestqualität fallen die Karten weg, die es nur schaffen, indem sie weiter gedrückt werden, als man möchte, und hält den Vergleich auf einem Niveau.
04

Nach Geschwindigkeit sortieren

Die Geschwindigkeitsreihenfolge ist effektiv eine Reihenfolge nach Speicherbandbreite, für Qwen2.5-14B. Es wird nicht mit einer Gaming-Bestellung übereinstimmen, da die Generation durch MEMORY-BANDWIDTH gebunden ist. Die Karte, die die Liste anführt, ist B200, bei 230 tok/s
05

Lies die Spalte "fit" zuletzt

Tight bedeutet, dass es lädt und ohne Spielraum funktioniert, um den Kontext später zu erhöhen, im Fall von Qwen2.5-14B. Komfortabel bedeutet, dass Sie den Kontext später erweitern können. Dieser Unterschied zählt mehr als ein paar Token pro Sekunde, also kaufen Sie für komfortabel, wenn Sie damit rechnen.
06

Überprüfen Sie die Karte von der anderen Seite

Jede Karten-Seite wiederholt diesen Ablauf für jedes Modell, das wir in unserem Bestand haben, und beantwortet, wofür die Hardware darüber hinaus noch gut ist. Qwen2.5-14B.

Antworten

Qwen2.5-14B — Häufige Fragen

Qwen2.5-14B— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Alibaba, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry.

Qwen2.5-14B— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in September 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

Qwen2.5-14B— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.

Qwen2.5-14B— Wo kann ich es herunterladen?

Seine Gewichte sind auf Hugging Face veröffentlicht, unter der Organisation Qwen. Wir hosten keine Modell-Dateien — diese Seite berechnet, welche Hardware benötigt wird, um sie auszuführen.

Qwen2.5-14B— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?

Training verbrauchte etwa 1.6 × 10²⁴ FLOP. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.

Qwen2.5-14B— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?

Nur durch Abladen, was normalerweise eine falsche Wirtschaftlichkeit ist: der Teil, der im System-Speicher gehalten wird, zieht das Ganze nach unten. Die nächste verpasste Berechnung bleibt hinter 3.0 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

Qwen2.5-14B— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?

Zwei Karten kaufen Speicher statt Geschwindigkeit, was nur wichtig ist, wenn eine Karte es nicht halten kann. Die Anzahl, die es kann: 306. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

Qwen2.5-14B— Warum unterscheidet sich die Quantisierung zwischen Karten?

Da die Kapazität variiert, variiert auch, wie sehr sie komprimiert werden muss. Die Anzahl der unterschiedlichen Ebenen in der obigen Tabelle: 5. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.

Qwen2.5-14B— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?

Dies sind Schätzungen mit realen Fehlerbalken, und jede von ihnen könnte vernünftigerweise irgendwo in ihrem veröffentlichten Bereich landen, abhängig davon, welches Runtime Sie verwenden. Das schnellste Ergebnis hier: 196–277 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

Qwen2.5-14B— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist P102-101, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 10 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von Q3_K_M verwenden von etwa 8.5 GB, und produziert ungefähr 21.2 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 306.

Qwen2.5-14B— wie schnell ist es auf einer GPU?

Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 230 Tokens pro Sekunde; die langsamste, die es immer noch ausführt, schafft erheblich weniger. Die Lesegeschwindigkeit liegt bei etwa zehn Tokens pro Sekunde, und die Anzahl der Karten, die das bewältigen: 266.

Qwen2.5-14B— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 8.5 GB bei einer Kompression von Q3_K_M, welche das ist, was die kleinste Karte, die es ausführt, verwendet. Weniger Kompression braucht mehr: die Zahlen in der Spalte für den Speicher oben werden für jede Karte neu berechnet, da jede die am wenigsten komprimierte Version, die sie kann, speichert.

Qwen2.5-14B— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 12 GB?

Ja. Die GPU-Karte GeForce RTX 3080 Ti, halten 12 GB, führt es mit einer Kompression von Q4_K_M, verwenden von etwa 10.2 GB und generieren grob 60.7 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.

Qwen2.5-14B— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 16 GB?

Ja. Die GPU-Karte Tesla V100 SXM2 16 GB, halten 16 GB, führt es mit einer Kompression von Q6_K, verwenden von etwa 13.6 GB und generieren grob 47.3 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.

Qwen2.5-14B— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 24 GB?

Ja. Die GPU-Karte GeForce RTX 5090 D V2, halten 24 GB, führt es mit einer Kompression von Q8_0, verwenden von etwa 17.0 GB und generieren grob 38.6 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

Qwen2.5-14B— Ist es Open-Source?

Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie heruntergeladen und auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden können. Beachten Sie, dass OPEN WEIGHTS nicht dasselbe wie OPEN SOURCE im vollen Sinne ist — es sagt nichts über die Trainingsdaten, den Trainingscode oder die damit verbundenen kommerziellen Bedingungen aus.

Qwen2.5-14B— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 14.7B. 14.7B according to the model card https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-llm/. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 28 November 2025

Die andere Richtung

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