Qwen2.5-14B calculateur TPS

Ouvrir les poids Alibaba 14.7B paramètres September 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

306 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

P102-101

10 GB · Q3_K_M · 21.2 tok/s

Carte la plus rapide

B200

230 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter Qwen2.5-14B?

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.

306 cartes correspondent

Calcul en cours

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

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 September 2024
Auteurs: Qwen Team

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, Question answering, Quantitative reasoning

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: 14.7B
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: 1.6 × 10²⁴ FLOP
Comment cela a été établi: Operation counting

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: A Party of Foundation Models!
Dernière mise à jour: 28 November 2025

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent Qwen2.5-14B

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 Qwen2.5-14B

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

Le côté matériel

Carte minimale

P102-101

Mémoire requise

8.5 GB

Le plus rapide

230 tok/s

Qwen2.5-14B atteint un nombre de paramètres de 14.7B. 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 : 306.

À l'extrémité inférieure, cela est géré par P102-101, avec une capacité de mémoire de 10 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q3_K_M et produisant environ 21.2 tokens par seconde

Haut de gamme est B200, générant à peu près 230 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

Contexte

Qwen2.5-14B a été publié par Alibaba, dans le pays enregistré comme China, durant September 2024. L'organisation de publication est catégorisée comme industry.

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

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.

Lire les chiffres de débit

Le résultat médian est d'environ 21.5 tokens par seconde. Dépassement direct de la vitesse de lecture. 266 d'eux

Chaque poids participe à chaque jeton ici, donc la bande passante est toute l'histoire : le classement ci-dessous est effectivement un classement du débit de mémoire.

Parce que l'architecture est enregistrée, la colonne de mémoire est dérivée plutôt qu'estimée.

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

L'entraînement a consommé environ 1.6 × 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 Qwen2.5-14B

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

Vérifiez ce dont cela a besoin avant toute autre chose

Commencez par ce dont il a réellement besoin, c'est-à-dire l'exigence de Qwen2.5-14B, ayant besoin d'environ 8.5 GB à une compression de Q3_K_M. Cette figure, pas la performance principale d'une carte, est ce qui décide si elle fonctionne.
02

Définissez la LONGUEUR DE CONTEXTE à laquelle vous travaillerez.

La conversation occupe aussi de la mémoire et grandit au fur et à mesure. Réglez le curseur sur la longueur que vous attendez, car avec un long CONTEXTE, une CARTE qui gère facilement les courtes questions peut être abandonnée par. Qwen2.5-14B.
03

Définir un seuil de qualité

La colonne de quantification varie selon la carte, car une plus grande carte contient une copie plus précise., 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

Trier par vitesse

La commande de vitesse est effectivement un classement par bande passante mémoire, pour Qwen2.5-14B. 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 230 tok/s
05

Lisez la colonne de compatibilité en dernier.

Tight signifie qu'il se charge et fonctionne sans possibilité d'augmenter le contexte plus tard, dans le cas de Qwen2.5-14B. 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 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 Qwen2.5-14B.

Réponses

Qwen2.5-14B — questions courantes

Qwen2.5-14B— qui l'a créé ?

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

Qwen2.5-14B— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans September 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.

Qwen2.5-14B— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.

Qwen2.5-14B— 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.

Qwen2.5-14B— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?

L'entraînement a consommé environ 1.6 × 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.

Qwen2.5-14B— 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 3.0 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

Qwen2.5-14B— 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 : 306. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

Qwen2.5-14B— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Parce que la capacité varie, il en va de même pour la difficulté à être comprimé. Le nombre de niveaux distincts dans le tableau ci-dessus : 5. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

Qwen2.5-14B— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Ce sont des estimations avec de véritables barres d'erreur, et n'importe lequel d'entre eux pourrait raisonnablement se situer n'importe où dans sa plage publiée en fonction du temps d'exécution que vous utilisez. Le résultat le plus rapide ici : 196–277 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.

Qwen2.5-14B— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est P102-101, avec une capacité de mémoire de 10 GB. Il exécute le modèle à une compression de Q3_K_M environ 8.5 GB, et produit environ 21.2 tous les GPU capables de l'exécuter en total 306.

Qwen2.5-14B— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 230 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 : 266.

Qwen2.5-14B— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 8.5 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.

Qwen2.5-14B— 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 Q4_K_M, environ 10.2 GO et générant à peu près 60.7 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

Qwen2.5-14B— 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 Q6_K, environ 13.6 GO et générant à peu près 47.3 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

Qwen2.5-14B— 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 17.0 GO et générant à peu près 38.6 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

Qwen2.5-14B— 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.

Qwen2.5-14B— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 14.7B. 14.7B according to the model card https://qwenlm.github.io/blog/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.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

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Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.

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