Qwen2.5-VL-7B calculateur TPS

Ouvrir les poids Alibaba 7B paramètres February 2025

Chaque carte ci-dessous est évaluée par rapport à ce modèle à la longueur de contexte et à la qualité minimale que vous choisissez. La vitesse est une estimation pour une demande unique, calculée à partir de la bande passante mémoire de la carte et de la taille du modèle une fois compressé..

Calculé pour ce modèle

589 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

Tesla K20c

5 GB · Q3_K_M · 28.9 tok/s

Carte la plus rapide

B200

484 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter Qwen2.5-VL-7B?

Définir les entrées, lire la réponse

Longueur de contexte jetons

Une conversation plus longue nécessite plus de mémoire, ce qui peut pousser ce modèle hors des cartes plus petites..

Qualité minimale

Cache des cartes qui ne conviendraient qu'au modèle en le compressant en dessous de ce point..

Recherche de cartes

Mémoire de carte

Montrez aussi les cartes qui ne peuvent pas le faire.

589 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
484 tok/s 290–774 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	8.2 GB	Q8_0	Confortable
484 tok/s 290–774 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	8.2 GB	Q8_0	Confortable
387 tok/s 232–618 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.2 GB	Q8_0	Confortable
387 tok/s 232–618 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.2 GB	Q8_0	Confortable
309 tok/s 185–495 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	8.2 GB	Q8_0	Confortable
296 tok/s 178–473 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.2 GB	Q8_0	Confortable
296 tok/s 178–473 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.2 GB	Q8_0	Confortable
283 tok/s 170–453 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	8.2 GB	Q8_0	Confortable
251 tok/s 151–402 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.2 GB	Q8_0	Confortable
251 tok/s 151–402 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.2 GB	Q8_0	Confortable
251 tok/s 151–402 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.2 GB	Q8_0	Confortable
238 tok/s 143–381 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	8.2 GB	Q8_0	Confortable
203 tok/s 122–325 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.2 GB	Q8_0	Confortable
203 tok/s 122–325 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	8.2 GB	Q8_0	Confortable
203 tok/s 122–325 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.2 GB	Q8_0	Confortable
203 tok/s 122–325 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.2 GB	Q8_0	Confortable
203 tok/s 122–325 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.2 GB	Q8_0	Confortable
155 tok/s 93–248 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.2 GB	Q8_0	Confortable
155 tok/s 93–248 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.2 GB	Q8_0	Confortable
131 tok/s 79–210 · faible confiance	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.6 GB	Q6_K	À l'étroit
129 tok/s 77–206 · faible confiance	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	8.2 GB	Q8_0	Confortable
126 tok/s 76–202 · faible confiance	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	8.2 GB	Q8_0	Confortable
123 tok/s 74–197 · faible confiance	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	8.2 GB	Q8_0	Confortable
123 tok/s 74–197 · faible confiance	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	8.2 GB	Q8_0	Confortable
123 tok/s 74–197 · faible confiance	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	8.2 GB	Q8_0	Confortable

Les vitesses sont des estimations pour une seule demande — une conversation à la fois — calculées à partir de la bande passante de la mémoire, de la taille du modèle et de la quantification. Le débit réel varie avec le temps d'exécution d'inférence et sa version. Les chiffres publiés par les fournisseurs de matériel mesurent de nombreuses demandes simultanées et sont beaucoup plus élevés..

Enregistrement

Spécifications complètes

Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..

Origine

Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.

Organisation: Alibaba
Type d'organisation: Industry
Pays: China
Publié: 19 February 2025
Auteurs: Shuai Bai, Keqin Chen, Xuejing Liu, Jialin Wang, Wenbin Ge, Sibo Song, Kai Dang, Peng Wang, Shijie Wang, Jun Tang, Humen Zhong, Yuanzhi Zhu, Mingkun Yang, Zhaohai Li, Jianqiang Wan, Pengfei Wang, Wei Ding, Zheren Fu, Yiheng Xu, Jiabo Ye, Xi Zhang, Tianbao Xie, Zesen Cheng, Hang Zhang, Zhibo Yang, Haiyang Xu, Junyang Lin

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine: Language, Vision, Multimodal
Tâche: Visual question answering, Video description, Language modeling/generation, Translation, Question answering, Character recognition (OCR), Quantitative reasoning
Modèle de base: Qwen2.5-7B

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.

paramètres: 7B
Données d'entraînement: tokens

Calcul de formation

L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.

Calcul de formation: 9.9 × 10²³ FLOP
Comment cela a été établi: Operation counting
Ajustement fin des calculs: 1.7 × 10²³ FLOP

Disponibilité

Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.

Poids: Open — downloadable
Accès au modèle: Open weights (unrestricted)
Code d'entraînement: Unreleased
Hugging Face: Qwen

Comment il est classé

Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.

Confiance d'enregistrement: Confident

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence: Qwen2.5-VL Technical Report
Dernière mise à jour: 28 November 2025

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent Qwen2.5-VL-7B

Classé par tokens par seconde estimés, la carte la plus récente en premier lorsque les vitesses se rejoignent. Étant donné que la génération est limitée par la bande passante de la mémoire, cet ordre suit la bande passante plutôt que tout indice de jeu..

Les plus petits GPU qui fonctionnent encore Qwen2.5-VL-7B

Le chemin le moins cher, par capacité de mémoire. Un ajustement serré exécute le modèle mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue..

Ce que les chiffres signifient

Ce dont vous avez besoin pour l'exécuter

Carte minimale

Tesla K20c

Mémoire requise

4.1 GB

Le plus rapide

484 tok/s

Qwen2.5-VL-7B atteint un nombre de paramètres de 7B. C'est suffisamment petit pour que le matériel soit rarement l'obstacle, y compris sur des CARDS âgées de plusieurs années. Le nombre de CARDS que nous suivons et qui peuvent le faire fonctionner : 589.

Le matériel minimum qui fonctionne est Tesla K20c, avec une capacité de mémoire de 5 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q3_K_M et produisant environ 28.9 tokens par seconde

Le plus rapide que nous calculons pour cela est B200, générant à peu près 484 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

Contexte

Qwen2.5-VL-7B a été publié par Alibaba, dans le pays enregistré comme China, durant February 2025. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.

Il fonctionne dans le domaine de Language, Vision, Multimodal, et est enregistré comme exécutant la tâche de visual question answering, Video description, Language modeling/generation, Translation, Question answering, Character recognition (OCR), Quantitative reasoning.

Plutôt que d'être entraîné depuis le début, il est dérivé de Qwen2.5-7B. C'est pourquoi il partage la forme et la taille générales du modèle de base.

Les poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel indéfiniment, hors ligne, sans compte associé. Sur Hugging Face, il est publié sous l'organisation Qwen.

Lire les chiffres de débit

Le résultat médian est d'environ 26.1 tokens par seconde. Produire du texte plus vite que la plupart des gens ne le lisent. 559 d'eux

C'est un modèle dense, donc chaque paramètre est lu pour chaque jeton produit. Cela rend la vitesse presque exactement proportionnelle à la bande passante mémoire — une carte avec le double de la bande passante génère environ deux fois plus rapidement.

Sans la disposition d'attention sur fichier, la colonne de mémoire est une approximation. Elle est suffisamment proche pour choisir le matériel, et la moins fiable sur un long contexte.

Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire

L'entraînement a nécessité un budget de calcul d'environ 9.9 × 10²³ FLOP. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour Qwen2.5-VL-7B

Le tableau ci-dessus a déjà évalué chaque carte pour laquelle nous avons des spécifications par rapport à ce modèle. Obtenir votre réponse prend six étapes..

01

Lisez d'abord le chiffre de mémoire

Chaque carte ici a été vérifiée contre Qwen2.5-VL-7B, ayant besoin d'environ 4.1 GB à une compression de Q3_K_M. La capacité est la porte — une carte soit la détient soit ne la détient pas.
02

Définissez la LONGUEUR DE CONTEXTE à laquelle vous travaillerez.

Définissez le contexte de ce que vous allez réellement utiliser. Le cache augmente avec la conversation, et c'est la raison habituelle pour laquelle une carte qui semblait convenir cesse de s'adapter. Qwen2.5-VL-7B.
03

Décidez combien de compression vous allez accepter

Chaque carte exécute la copie la moins compressée qu'elle peut contenir., atteignant une compression de Q3_K_M sur la plus petite carte qui convient. Fixer une qualité minimale élimine les cartes qui ne parviennent à l'atteindre qu'en exerçant une pression plus forte que vous ne le souhaiteriez, et maintient la comparaison à un niveau.
04

Comparez les tokens par seconde, pas les spécifications.

La commande de vitesse est effectivement un classement par bande passante mémoire, pour Qwen2.5-VL-7B. Il ne s'alignera pas sur une commande de jeu, car la génération est limitée par la bande passante de la mémoire. La carte en tête de liste est B200, à 484 tok/s
05

Lisez la colonne de compatibilité en dernier.

La colonne d'adéquation sépare les cartes qui y parviennent juste de celles qui ont de la marge, dans le cas de Qwen2.5-VL-7B. Confortable signifie que vous pouvez augmenter le contexte plus tard. Cette différence compte plus que quelques tokens par seconde, donc achetez pour confortable si vous vous attendez à cela.
06

Vérifiez la carte de l'autre côté

Chaque nom de carte renvoie à sa propre page, qui effectue le même calcul dans l'ensemble du catalogue de modèles. Une carte est généralement achetée pour plus d'un modèle, il est donc utile de jeter un œil avant d'acheter pour Qwen2.5-VL-7B.

Réponses

Qwen2.5-VL-7B — questions courantes

Qwen2.5-VL-7B— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 4.1 GB à une compression de Q3_K_M, laquelle est la plus petite carte qui l'exécute. Moins de compression nécessite plus : les chiffres dans la colonne mémoire ci-dessus sont recalculés pour chaque carte, car chacune détient la version la moins compressée qu'elle peut.

Qwen2.5-VL-7B— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 8 GB ?

Oui. La carte CMP 170HX 8 GB, tenue 8 GB, l'exécute à une compression de Q6_K, environ 6.6 GO et générant à peu près 131 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

Qwen2.5-VL-7B— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 12 GB ?

Oui. La carte GeForce RTX 3080 Ti, tenue 12 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 8.2 GO et générant à peu près 55.2 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

Qwen2.5-VL-7B— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 16 GB ?

Oui. La carte Tesla V100 SXM2 16 GB, tenue 16 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 8.2 GO et générant à peu près 68.4 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

Qwen2.5-VL-7B— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 24 GB ?

Oui. La carte GeForce RTX 5090 D V2, tenue 24 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 8.2 GO et générant à peu près 81.1 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

Qwen2.5-VL-7B— est-ce que c'est open source ?

Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.

Qwen2.5-VL-7B— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 7B. The model is initialized with pre-trained weights from the Qwen2.5 LLM. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.

Qwen2.5-VL-7B— qui l'a créé ?

Il a été publié par Alibaba, basé sur China, une organisation catégorisée comme industry.

Qwen2.5-VL-7B— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans February 2025.

Qwen2.5-VL-7B— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, Vision, Multimodal, et est enregistré comme gérant la tâche de visual question answering, Video description, Language modeling/generation, Translation, Question answering, Character recognition (OCR), Quantitative reasoning. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.

Qwen2.5-VL-7B— où puis-je le télécharger ?

Ses poids sont publiés sur Hugging Face, sous l'organisation Qwen. Nous n'hébergeons pas de fichiers de modèle — ce site calcule le matériel nécessaire pour les faire fonctionner.

Qwen2.5-VL-7B— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?

L'entraînement a consommé environ 9.9 × 10²³ FLOP. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.

Qwen2.5-VL-7B— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Partiellement. Les couches qui ne tiennent pas sont dans la mémoire système et fonctionnent à une fraction de la vitesse, donc un modèle principalement déchargé vaut rarement la peine d'être utilisé. La plus proche approximation que nous calculons est inférieure de 1.3 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

Qwen2.5-VL-7B— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?

La capacité s'additionne entre les cartes ; le débit ne le fait pas. Le nombre de cartes déjà capables de le garder par elles-mêmes : 589. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

Qwen2.5-VL-7B— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Une carte plus grande contient une copie plus précise. Le nombre de niveaux de compression utilisés sur les cartes qui l'exécutent : 4. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

Qwen2.5-VL-7B— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Chaque chiffre est dérivé de la bande passante de la mémoire et de la taille du modèle, non vérifié par des tests, c'est pourquoi chacun est publié sous forme d'une plage plutôt que d'un nombre unique. Un exemple : 290–774 tok/s sur B200. Le même modèle et carte varient de trente à cinquante pour cent en fonction du logiciel d'inférence et de sa version.

Qwen2.5-VL-7B— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Tesla K20c, avec une capacité de mémoire de 5 GB. Il exécute le modèle à une compression de Q3_K_M environ 4.1 GB, et produit environ 28.9 tous les GPU capables de l'exécuter en total 589.

Qwen2.5-VL-7B— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 484 tokens par seconde; le plus lent qui fonctionne encore gère considérablement moins. La vitesse de lecture est d'environ dix tokens par seconde, et le nombre de cartes qui réussissent cela : 559.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

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