Qwen1.5-14B calculadora TPS

Abre pesos Alibaba 14B parámetros February 2024

Cada tarjeta a continuación se evalúa en función de este modelo en la longitud de contexto y calidad mínima que elijas. La velocidad es una estimación para una sola solicitud, calculada a partir del ancho de banda de memoria de la tarjeta y el tamaño del modelo una vez comprimido..

Calculado para este modelo

241 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

Xeon Phi 7120P

16 GB · IQ4_XS · 17.0 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

242 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Qwen1.5-14B?

Establecer las entradas, leer la respuesta

Longitud del contexto tokens

Una conversación más larga necesita más VRAM, lo que puede expulsar este modelo de tarjetas más pequeñas..

Calidad mínima

Oculta tarjetas que solo se ajustarían al modelo comprimiéndolo por debajo de este punto..

Buscar tarjetas

Memoria de la tarjeta

También muestra tarjetas que no pueden ejecutarlo.

241 las tarjetas coinciden

Calculando

					Necesita	Cuantización	Ajustar
242 tok/s 206–290	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	21.1 GB	Q8_0	Cómodo
242 tok/s 206–290	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	21.1 GB	Q8_0	Cómodo
193 tok/s 116–309 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	21.1 GB	Q8_0	Cómodo
193 tok/s 116–309 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	21.1 GB	Q8_0	Cómodo
155 tok/s 93–247 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	21.1 GB	Q8_0	Cómodo
148 tok/s 126–178	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	21.1 GB	Q8_0	Cómodo
148 tok/s 126–178	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	21.1 GB	Q8_0	Cómodo
142 tok/s 85–227 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	21.1 GB	Q8_0	Cómodo
126 tok/s 75–201 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	21.1 GB	Q8_0	Cómodo
126 tok/s 75–201 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	21.1 GB	Q8_0	Cómodo
126 tok/s 75–201 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	21.1 GB	Q8_0	Cómodo
119 tok/s 101–143	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	21.1 GB	Q8_0	Cómodo
102 tok/s 86–122	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	21.1 GB	Q8_0	Cómodo
102 tok/s 86–122	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	21.1 GB	Q8_0	Cómodo
102 tok/s 86–122	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	21.1 GB	Q8_0	Cómodo
102 tok/s 86–122	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	21.1 GB	Q8_0	Cómodo
102 tok/s 86–122	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	21.1 GB	Q8_0	Cómodo
83.9 tok/s 71–101	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	1,130 GB/s	Nov 2019	13.7 GB	IQ4_XS	Ajustado
77.4 tok/s 46–124 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	21.1 GB	Q8_0	Cómodo
77.4 tok/s 46–124 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	21.1 GB	Q8_0	Cómodo
71.3 tok/s 61–86	GeForce RTX 5080 NVIDIA	16 GB	960 GB/s	Jan 2025	13.7 GB	IQ4_XS	Ajustado
66.6 tok/s 57–80	Tesla V100 DGXS 16 GB NVIDIA	16 GB	897 GB/s	Mar 2018	13.7 GB	IQ4_XS	Ajustado
66.6 tok/s 57–80	Tesla V100 PCIe 16 GB NVIDIA	16 GB	897 GB/s	Jun 2017	13.7 GB	IQ4_XS	Ajustado
66.6 tok/s 57–80	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	897 GB/s	Jun 2017	13.7 GB	IQ4_XS	Ajustado
66.6 tok/s 57–80	GeForce RTX 5070 Ti NVIDIA	16 GB	896 GB/s	Feb 2025	13.7 GB	IQ4_XS	Ajustado

Las velocidades son estimaciones para una sola solicitud — una conversación a la vez — calculadas a partir del ancho de banda de memoria, el tamaño del modelo y la cuantificación. El rendimiento real varía con el tiempo de inferencia y su versión. Las cifras publicadas por los proveedores de hardware miden muchas solicitudes simultáneas y son mucho más altas..

En registro

especificación completa

Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..

Origen

Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.

Organización: Alibaba
Tipo de Organización: Industry
País: China
Publicado: 4 February 2024
Autores: Qwen Team

Lo que hace

Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.

Dominio: Language
Tarea: Chat, Language modeling/generation, Quantitative reasoning, Code generation, Translation

Tamaño

Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.

parámetros: 14B
Datos de entrenamiento: tokens

Cómputo de entrenamiento

La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.

Cómputo de entrenamiento: 3.4 × 10²³ FLOP
Cómo se estableció: Operation counting

Disponibilidad

Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.

Pesos: Open — downloadable
Acceso al modelo: Open weights (unrestricted)
Código de entrenamiento: Unreleased
Hugging Face: Qwen

Cómo está clasificado

Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.

Probablemente por encima de 10²³ FLOP: Yes
Confianza de registro: Confident

Fuentes

De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.

Referencia: Introducing Qwen1.5
Última actualización: 28 November 2025

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan Qwen1.5-14B

Clasificado por tokens estimados por segundo, la tarjeta más nueva primero donde las velocidades están empatadas. Debido a que la generación está limitada por el ancho de banda de memoria, este orden sigue el ancho de banda en lugar de cualquier referencia de juego..

Las GPUs más pequeñas que aún funcionan Qwen1.5-14B

La ruta más barata para entrar, por capacidad de memoria. Un ajuste apretado ejecuta el modelo pero no deja nada de sobra para una conversación más larga..

Qué significan los números

El lado de hardware

Mínima tarjeta

Xeon Phi 7120P

Memoria necesaria

13.7 GB

Más rápido

242 tok/s

Qwen1.5-14B llega a un recuento de parámetros de 14B. Eso es lo suficientemente pequeño como para que el hardware rara vez sea el obstáculo, incluso en tarjetas de varios años. El número de tarjetas que rastreamos que pueden ejecutarlo: 241.

En el extremo bajo, se maneja por Xeon Phi 7120P, con una capacidad de memoria de 16 GB, ejecutándolo a una compresión de IQ4_XS y produciendo alrededor 17.0 tokens por segundo

Gama alta es B200, generando aproximadamente 242 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Fondo

Qwen1.5-14B fue publicado por Alibaba, en el país registrado como China, durante February 2024. La organización editora está clasificada como industry.

Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de chat, Language modeling/generation, Quantitative reasoning, Code generation, Translation.

El hecho de que los pesos sean abiertos es lo que coloca esta página en la calculadora en lugar de solo en el catálogo: es un modelo que puedes sostener. En Hugging Face está publicado bajo la organización Qwen.

Leyendo las cifras de rendimiento

El resultado mediano es alrededor de 28.5 tokens por segundo. Produciendo texto más rápido de lo que la mayoría de las personas lo leen. 220 de ellos.

Cada peso participa en cada token aquí, por lo que el ancho de banda es la historia completa: el ranking a continuación es efectivamente un ranking de rendimiento de memoria.

Su disposición de atención está en nuestra base de datos, por lo que las cifras de VRAM se calculan exactamente en lugar de aproximarse.

Qué se necesitó para construirlo

El entrenamiento consumió alrededor de 3.4 × 10²³ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para Qwen1.5-14B

La tabla de arriba ya ha evaluado cada tarjeta para la que tenemos especificaciones en contra de este modelo. Llegar a tu respuesta toma seis pasos..

01

Lee la cifra de MEMORIA primero

Empieza desde lo que realmente necesita, que es el requerimiento de Qwen1.5-14B, necesitando alrededor 13.7 GB a una compresión de IQ4_XS. La capacidad es la puerta: una tarjeta o la sostiene o no la sostiene.
02

Establece la longitud de contexto en la que trabajarás.

Las conversaciones más largas consumen memoria además de lo que los pesos necesitan. Mueve el control deslizante a tu longitud de trabajo real antes de confiar en cualquier fila para Qwen1.5-14B.
03

Decide cuánto compresión aceptarás

La compresión es lo que hace que un modelo quepa en tarjetas más pequeñas, a costa de cierta precisión., alcanzando una compresión de IQ4_XS en la tarjeta más pequeña que cabe. Establecer una calidad mínima elimina las tarjetas que solo la manejan apretando más de lo que desearías, y mantiene la comparación en un nivel.
04

Clasifica por rendimiento en lugar de la hoja de especificaciones.

El ranking por tokens por segundo sigue el ancho de banda de memoria en lugar de los recuentos de núcleos, para Qwen1.5-14B. No se ajustará a un pedido de gaming, porque la generación está limitada por el ancho de banda de memoria. La tarjeta que encabeza la lista es B200, en 242 tok/s
05

Mira el margen, no solo la compatibilidad.

La columna de ajuste separa las TARJETAS que apenas lo gestionan de aquellas con espacio de sobra, en el caso de Qwen1.5-14B. Cómodo significa que puedes aumentar el contexto más adelante. Esa diferencia importa más que unos pocos tokens por segundo, así que compra por cómodo si esperas hacerlo.
06

Abre la tarjeta que has elegido.

Cada nombre de tarjeta enlaza a su propia página, que ejecuta el mismo cálculo en todo el catálogo del modelo. Una tarjeta generalmente se compra para más de un modelo, por lo que vale la pena echar un vistazo antes de comprar para Qwen1.5-14B.

Respuestas

Qwen1.5-14B — preguntas comunes

Qwen1.5-14B— ¿Dónde puedo descargarlo?

Sus pesos están publicados en Hugging Face, bajo la organización Qwen. No alojamos archivos de modelo — este sitio calcula qué hardware se necesita para ejecutarlos.

Qwen1.5-14B— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 3.4 × 10²³ FLOP. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.

Qwen1.5-14B— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?

Se puede dividir entre la tarjeta y la memoria del sistema, pero se genera muy lentamente de esa manera. El fallo más cercano que calculamos se queda corto por 3.7 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

Qwen1.5-14B— ¿Correrían dos GPUS más rápido?

Dos tarjetas compran memoria en lugar de velocidad, lo cual solo importa si una tarjeta no puede contenerlo. El número que puede: 241. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

Qwen1.5-14B— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Debido a que la capacidad varía, también varía cuán difícil tiene que ser exprimido. El número de niveles distintos en la tabla de arriba: 3. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

Qwen1.5-14B— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?

Se calculan a partir de especificaciones en lugar de ser medidas, y cada una tiene un rango. Un ejemplo: 206–290 tok/s en B200. El mismo modelo y tarjeta varían entre el treinta y el cincuenta por ciento dependiendo del software de inferencia y su versión.

Qwen1.5-14B— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es Xeon Phi 7120P, con una capacidad de memoria de 16 GB. Funciona el modelo a una compresión de IQ4_XS usando alrededor 13.7 GB, y produce aproximadamente 17.0 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 241.

Qwen1.5-14B— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 242 tokens por segundo; el más lento que aún lo ejecuta consigue considerablemente menos. La velocidad de lectura es de alrededor de diez tokens por segundo, y el número de cards que logran eso: 220.

Qwen1.5-14B— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 13.7 GB a una compresión de IQ4_XS, cuál es la tarjeta más pequeña que lo ejecuta. Menos compresión necesita más: las cifras en la columna de memoria anterior se recalculan para cada tarjeta, porque cada una sostiene la versión menos comprimida que puede.

Qwen1.5-14B— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 16 GB?

Sí. La tarjeta Tesla V100 SXM2 16 GB, sosteniendo 16 GB, lo ejecuta a una compresión de IQ4_XS, usando alrededor 13.7 GB y generando aproximadamente 83.9 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Qwen1.5-14B— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 24 GB?

Sí. La tarjeta GeForce RTX 5090 D V2, sosteniendo 24 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 21.1 GB y generando aproximadamente 40.5 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Qwen1.5-14B— ¿Es de código abierto?

Sus pesos están publicados, por lo que se pueden descargar y ejecutar en su propio hardware. Tenga en cuenta que OPEN WEIGHTS no es lo mismo que OPEN SOURCE en el sentido completo: no dice nada sobre los datos de entrenamiento, el código de entrenamiento o los términos comerciales adjuntos.

Qwen1.5-14B— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 14B. 14B. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.

Qwen1.5-14B— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Alibaba, basado en China, una organización categorizada como industry.

Qwen1.5-14B— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en February 2024. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.

Qwen1.5-14B— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de chat, Language modeling/generation, Quantitative reasoning, Code generation, Translation. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

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