Qwen2.5-Coder (32B) calculateur TPS

Ouvrir les poids Alibaba 32.5B paramètres November 2024

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

132 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

RTX A4500

20 GB · Q3_K_M · 22.5 tok/s

Carte la plus rapide

B200

104 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter Qwen2.5-Coder (32B)?

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.

132 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
104 tok/s 89–125	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	35.5 GB	Q8_0	Confortable
104 tok/s 89–125	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	35.5 GB	Q8_0	Confortable
83.3 tok/s 50–133 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	35.5 GB	Q8_0	Confortable
83.3 tok/s 50–133 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	35.5 GB	Q8_0	Confortable
66.6 tok/s 40–107 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	35.5 GB	Q8_0	Confortable
63.7 tok/s 54–76	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	35.5 GB	Q8_0	Confortable
63.7 tok/s 54–76	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	35.5 GB	Q8_0	Confortable
61.0 tok/s 37–98 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	35.5 GB	Q8_0	Confortable
54.1 tok/s 32–87 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	35.5 GB	Q8_0	Confortable
54.1 tok/s 32–87 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	35.5 GB	Q8_0	Confortable
54.1 tok/s 32–87 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	35.5 GB	Q8_0	Confortable
51.3 tok/s 44–62	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	35.5 GB	Q8_0	Confortable
43.8 tok/s 37–53	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.5 GB	Q8_0	Confortable
43.8 tok/s 37–53	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	35.5 GB	Q8_0	Confortable
43.8 tok/s 37–53	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.5 GB	Q8_0	Confortable
43.8 tok/s 37–53	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.5 GB	Q8_0	Confortable
43.8 tok/s 37–53	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.5 GB	Q8_0	Confortable
40.3 tok/s 34–48	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	20.3 GB	Q4_K_M	À l'étroit
36.7 tok/s 31–44	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	20.3 GB	Q4_K_M	À l'étroit
35.4 tok/s 30–42	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	27.9 GB	Q6_K	À l'étroit
35.4 tok/s 30–42	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	27.9 GB	Q6_K	À l'étroit
33.9 tok/s 29–41	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	27.9 GB	Q6_K	À l'étroit
33.9 tok/s 29–41	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	27.9 GB	Q6_K	À l'étroit
33.3 tok/s 20–53 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	35.5 GB	Q8_0	Confortable
33.3 tok/s 20–53 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	35.5 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: 12 November 2024
Auteurs: Binyuan Hui, Jian Yang, Zeyu Cui, Jiaxi Yang, Dayiheng Liu, Lei Zhang, Tianyu Liu, Jiajun Zhang, Bowen Yu, Keming Lu, Kai Dang, Yang Fan, Yichang Zhang, An Yang, Rui Men, Fei Huang, Bo Zheng, Yibo Miao, Shanghaoran Quan, Yunlong Feng, Xingzhang Ren, Xuancheng Ren, Jingren Zhou, 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
Tâche: Language modeling/generation, Code generation

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: 32.5B
Données d'entraînement: tokens
Époques: 1

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: 1.1 × 10²⁴ FLOP
Comment cela a été établi: Operation counting

L'exécution de formation

Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.

Centre de données: The paper does not mention any hardware, GPUs or any information regarding the hardware used.

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.

Probablement au-dessus de 10²³ FLOP: Yes
Confiance d'enregistrement: Confident

Sources

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

Référence: Qwen2.5-Coder Technical Report
Dernière mise à jour: 11 February 2026

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent Qwen2.5-Coder (32B)

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-Coder (32B)

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

Exigences matérielles en pratique

Carte minimale

RTX A4500

Mémoire requise

16.5 GB

Le plus rapide

104 tok/s

Qwen2.5-Coder (32B) atteint un nombre de paramètres de 32.5B. Cela se situe dans la gamme qu'une carte de bureau sérieuse peut gérer une fois les poids compressés. Le nombre de cartes que nous suivons qui peuvent l'exécuter : 132.

Le point d'entrée est RTX A4500, avec une capacité de mémoire de 20 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q3_K_M et produisant environ 22.5 tokens par seconde

Le résultat le plus rapide vient de B200, générant à peu près 104 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

À propos de ce modèle

Qwen2.5-Coder (32B) a été publié par Alibaba, dans le pays enregistré comme China, durant November 2024. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation, Code generation.

Parce que ses poids ont été publiés, rien sur son exécution ne dépend d'un fournisseur restant disponible — il est à vous une fois téléchargé. Sur Hugging Face, il est publié sous l'organisation Qwen.

À quelle vitesse cela fonctionne-t-il, et pourquoi

Au milieu de la gamme, toutes les cartes capables de l'exécuter se situent à 20.3 tokens par seconde. Produire du texte plus vite que la plupart des gens ne le lisent. 102 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.

Son agencement d'attention est dans notre base de données, donc les chiffres de mémoire sont calculés exactement plutôt qu'approximés.

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

La production a nécessité des calculs totalisant environ 1.1 × 10²⁴ 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-Coder (32B)

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

Commencez par la colonne mémoire

Chaque carte ici a été vérifiée contre Qwen2.5-Coder (32B), ayant besoin d'environ 16.5 GB à une compression de Q3_K_M. Aucun montant de puissance de traitement ne compense une carte qui ne peut pas la supporter.
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-Coder (32B).
03

Décidez combien de compression vous allez accepter

La Compression est ce qui permet à un modèle de s'adapter à des cartes plus petites, au prix d'une certaine précision., 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-Coder (32B). 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 104 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-Coder (32B). 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

Ouvrez la carte sur laquelle vous vous êtes arrêté.

Chaque page de carte répète ce balayage pour chaque modèle que nous détenons, répondant à ce que le matériel peut faire d'autre au-delà de Qwen2.5-Coder (32B).

Réponses

Qwen2.5-Coder (32B) — questions courantes

Qwen2.5-Coder (32B)— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est RTX A4500, avec une capacité de mémoire de 20 GB. Il exécute le modèle à une compression de Q3_K_M environ 16.5 GB, et produit environ 22.5 tous les GPU capables de l'exécuter en total 132.

Qwen2.5-Coder (32B)— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 104 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 : 102.

Qwen2.5-Coder (32B)— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 16.5 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-Coder (32B)— 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 Q4_K_M, environ 20.3 GO et générant à peu près 40.3 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

Qwen2.5-Coder (32B)— 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-Coder (32B)— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 32.5B. 32.5B (31B - non emb). 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-Coder (32B)— qui l'a créé ?

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

Qwen2.5-Coder (32B)— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans November 2024. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.

Qwen2.5-Coder (32B)— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Code generation. 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-Coder (32B)— 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-Coder (32B)— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?

L'entraînement a consommé environ 1.1 × 10²⁴ 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-Coder (32B)— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Seulement en déchargeant, ce qui est généralement une fausse économie : la partie maintenue en mémoire système tire l'ensemble vers le bas. La plus proche approximation que nous calculons est inférieure de 5.9 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

Qwen2.5-Coder (32B)— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?

Deux cartes achètent de la mémoire plutôt que de la vitesse, ce qui est important seulement si une carte ne peut pas la contenir. Le nombre qui peut : 132. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

Qwen2.5-Coder (32B)— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Chaque carte est montrée en exécutant la copie la moins compressée qu'elle peut contenir. Le nombre de niveaux de compression distincts parmi les cartes qui la supportent : 5. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

Qwen2.5-Coder (32B)— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Ils sont calculés à partir des spécifications plutôt que mesurés, et chacun a une plage. Un exemple : 89–125 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.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 11 February 2026

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