Qwen2.5-3B calculadora TPS

Abre pesos Alibaba 3.1B parámetros September 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

818 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

Tesla C1080

4 GB · Q6_K · 17.3 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

1,097 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Qwen2.5-3B?

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.

818 las tarjetas coinciden

Calculando

					Necesita	Cuantización	Ajustar
1,097 tok/s 932–1,316	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	4.1 GB	Q8_0	Cómodo
1,097 tok/s 932–1,316	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	4.1 GB	Q8_0	Cómodo
876 tok/s 525–1,401 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	4.1 GB	Q8_0	Cómodo
876 tok/s 525–1,401 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	4.1 GB	Q8_0	Cómodo
700 tok/s 420–1,120 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	4.1 GB	Q8_0	Cómodo
670 tok/s 570–804	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	4.1 GB	Q8_0	Cómodo
670 tok/s 570–804	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	4.1 GB	Q8_0	Cómodo
641 tok/s 385–1,026 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	4.1 GB	Q8_0	Cómodo
569 tok/s 342–911 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	4.1 GB	Q8_0	Cómodo
569 tok/s 342–911 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	4.1 GB	Q8_0	Cómodo
569 tok/s 342–911 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	4.1 GB	Q8_0	Cómodo
540 tok/s 459–648	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	4.1 GB	Q8_0	Cómodo
461 tok/s 391–553	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	4.1 GB	Q8_0	Cómodo
461 tok/s 391–553	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	4.1 GB	Q8_0	Cómodo
461 tok/s 391–553	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	4.1 GB	Q8_0	Cómodo
461 tok/s 391–553	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	4.1 GB	Q8_0	Cómodo
461 tok/s 391–553	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	4.1 GB	Q8_0	Cómodo
351 tok/s 210–561 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	4.1 GB	Q8_0	Cómodo
351 tok/s 210–561 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	4.1 GB	Q8_0	Cómodo
292 tok/s 175–468 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	4.1 GB	Q8_0	Cómodo
286 tok/s 172–458 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	4.1 GB	Q8_0	Cómodo
280 tok/s 238–336	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	4.1 GB	Q8_0	Cómodo
280 tok/s 238–336	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	4.1 GB	Q8_0	Cómodo
280 tok/s 238–336	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	4.1 GB	Q8_0	Cómodo
280 tok/s 238–336	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	4.1 GB	Q8_0	Cómodo

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: 19 September 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: Language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning

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: 3.1B
Datos de entrenamiento: tokens
Épocas: 1

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: 3.3 × 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 (non-commercial)
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: Qwen2.5: A Party of Foundation Models!
Última actualización: 28 November 2025

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan Qwen2.5-3B

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 Qwen2.5-3B

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

Lo que necesitas para ejecutar esto

Mínima tarjeta

Tesla C1080

Memoria necesaria

3.4 GB

Más rápido

1,097 tok/s

Qwen2.5-3B llega a un recuento de parámetros de 3.1B. 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: 818.

El hardware mínimo que funciona es Tesla C1080, con una capacidad de memoria de 4 GB, ejecutándolo a una compresión de Q6_K y produciendo alrededor 17.3 tokens por segundo

En el otro extremo se encuentra B200, generando aproximadamente 1,097 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Acerca de este modelo

Qwen2.5-3B fue publicado por Alibaba, en el país registrado como China, durante September 2024. La categoría en la que se encuentra el editor es industry.

Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning.

Debido a que sus pesos fueron liberados, nada sobre ejecutar el modelo depende de un proveedor que permanezca disponible — es tuyo una vez descargado. En Hugging Face está publicado bajo la organización Qwen.

Qué tan rápido corre, y por qué

En cada tarjeta que puede ejecutarlo, el medio del rango se sitúa en 34.8 tokens por segundo. Limpiando los diez tokens por segundo que corresponden aproximadamente a la velocidad de lectura: 779 de ellos.

Siendo denso, lee todo de sí mismo por token, razón por la cual el orden según velocidad a continuación sigue tan de cerca el orden por ancho de banda de memoria.

Debido a que la arquitectura está registrada, la columna de memoria se deriva en lugar de estimarse.

Entrenamiento y procedencia

Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 3.3 × 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 Qwen2.5-3B

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

Comienza desde la columna de memoria

Empieza desde lo que realmente necesita, que es el requerimiento de Qwen2.5-3B, necesitando alrededor 3.4 GB a una compresión de Q6_K. Esa cifra, no el rendimiento principal de una CARD, es lo que decide si se ejecuta.
02

Establece la longitud de contexto en la que trabajarás.

La conversación ocupa memoria también, y crece a medida que avanza. Ajusta el controlador a la longitud que esperas, porque en un contexto largo una CARD que maneja preguntas cortas fácilmente puede no encajar. Qwen2.5-3B.
03

Decide cuánto compresión aceptarás

Cada tarjeta ejecuta la copia menos comprimida que puede contener., alcanzando una compresión de Q6_K 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 Qwen2.5-3B. 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 1,097 tok/s
05

Lee la columna de ajuste al final

Tight significa que se carga y funciona sin espacio para aumentar el contexto más tarde, en el caso de Qwen2.5-3B. 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

Mira qué más ejecuta esa tarjeta

Cada página de tarjeta repite este barrido para cada modelo que tenemos, respondiendo a qué más es bueno el hardware más allá de Qwen2.5-3B.

Respuestas

Qwen2.5-3B — preguntas comunes

Qwen2.5-3B— ¿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 Q8_0, usando alrededor 4.1 GB y generando aproximadamente 155 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Qwen2.5-3B— ¿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 4.1 GB y generando aproximadamente 184 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Qwen2.5-3B— ¿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.

Qwen2.5-3B— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 3.1B. 3.09B. 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.

Qwen2.5-3B— ¿Quién lo creó?

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

Qwen2.5-3B— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en September 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.

Qwen2.5-3B— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.

Qwen2.5-3B— ¿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.

Qwen2.5-3B— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 3.3 × 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.

Qwen2.5-3B— ¿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. Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

Qwen2.5-3B— ¿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: 818. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

Qwen2.5-3B— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa. El número de niveles de compresión utilizados en las tarjetas que la ejecutan: 2. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

Qwen2.5-3B— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?

Cada cifra se deriva del ancho de banda de VRAM y del tamaño del modelo, no está basado en benchmarks, por lo que cada una se publica como un rango en lugar de un solo número. Un ejemplo: 932–1,316 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.

Qwen2.5-3B— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es Tesla C1080, con una capacidad de memoria de 4 GB. Funciona el modelo a una compresión de Q6_K usando alrededor 3.4 GB, y produce aproximadamente 17.3 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 818.

Qwen2.5-3B— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 1,097 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: 779.

Qwen2.5-3B— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 3.4 GB a una compresión de Q6_K, 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.

Qwen2.5-3B— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 8 GB?

Sí. La tarjeta CMP 170HX 8 GB, sosteniendo 8 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 4.1 GB y generando aproximadamente 204 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Qwen2.5-3B— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 12 GB?

Sí. La tarjeta GeForce RTX 3080 Ti, sosteniendo 12 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 4.1 GB y generando aproximadamente 125 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

La otra dirección

¿Mirándolo desde el otro lado?

Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.

Todos los modelos de IA