Qwen2.5-VL-32B TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Alibaba 32B Paraméterek March 2025

Minden kártyát az alábbiak szerint értékelünk e modell alapján a választott kontextus hossza és minimális minőség szerint. A sebesség egy becslés egyetlen kérésre, amelyet a kártya memória sávszélessége és a modell mérete alapján számítunk ki, miután tömörítettük..

Kiszámítva ehhez a MODElhez

132 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

RTX A4500

20 GB · Q3_K_M · 22.9 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

106 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Qwen2.5-VL-32B?

Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ

Egy hosszabb beszélgetés több memóriaigényt támaszt, ami kiszoríthatja ezt a modellt a kisebb kártyákról..

Elrejti azokat a GPU-kártyákat, amelyek csak a modellbe illeszkednének a compressziójuk ezen pont alá..

132 kártyák illeszkednek

Számítás
Szükséges Kvantisálás Illeszkedik
106 tok/s

64–169 · alacsony bizalom

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 35.0 GB Q8_0 Kényelmes
106 tok/s

64–169 · alacsony bizalom

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 35.0 GB Q8_0 Kényelmes
84.6 tok/s

51–135 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 35.0 GB Q8_0 Kényelmes
84.6 tok/s

51–135 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 35.0 GB Q8_0 Kényelmes
67.6 tok/s

41–108 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 35.0 GB Q8_0 Kényelmes
64.7 tok/s

39–104 · alacsony bizalom

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 35.0 GB Q8_0 Kényelmes
64.7 tok/s

39–104 · alacsony bizalom

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 35.0 GB Q8_0 Kényelmes
61.9 tok/s

37–99 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 35.0 GB Q8_0 Kényelmes
55.0 tok/s

33–88 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 35.0 GB Q8_0 Kényelmes
55.0 tok/s

33–88 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 35.0 GB Q8_0 Kényelmes
55.0 tok/s

33–88 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 35.0 GB Q8_0 Kényelmes
52.2 tok/s

31–83 · alacsony bizalom

H100 NVL 94 GB NVIDIA 94 GB 3,940 GB/s Mar 2023 35.0 GB Q8_0 Kényelmes
44.5 tok/s

27–71 · alacsony bizalom

H100 PCIe 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 35.0 GB Q8_0 Kényelmes
44.5 tok/s

27–71 · alacsony bizalom

H100 SXM5 80 GB NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Oct 2022 35.0 GB Q8_0 Kényelmes
44.5 tok/s

27–71 · alacsony bizalom

H100 SXM5 94 GB NVIDIA 94 GB 3,360 GB/s Mar 2023 35.0 GB Q8_0 Kényelmes
44.5 tok/s

27–71 · alacsony bizalom

H100 SXM5 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 35.0 GB Q8_0 Kényelmes
44.5 tok/s

27–71 · alacsony bizalom

H800 SXM5 NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Mar 2023 35.0 GB Q8_0 Kényelmes
40.9 tok/s

25–66 · alacsony bizalom

GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA 24 GB 1,340 GB/s Aug 2025 20.1 GB Q4_K_M Szoros
37.3 tok/s

22–60 · alacsony bizalom

A30X NVIDIA 24 GB 1,220 GB/s Apr 2021 20.1 GB Q4_K_M Szoros
36.0 tok/s

22–58 · alacsony bizalom

DRIVE A100 PROD NVIDIA 32 GB 1,870 GB/s May 2020 27.5 GB Q6_K Szoros
36.0 tok/s

22–58 · alacsony bizalom

GRID A100A NVIDIA 32 GB 1,870 GB/s May 2020 27.5 GB Q6_K Szoros
34.4 tok/s

21–55 · alacsony bizalom

GeForce RTX 5090 NVIDIA 32 GB 1,790 GB/s Jan 2025 27.5 GB Q6_K Szoros
34.4 tok/s

21–55 · alacsony bizalom

GeForce RTX 5090 D NVIDIA 32 GB 1,790 GB/s Jan 2025 27.5 GB Q6_K Szoros
33.9 tok/s

20–54 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI250 AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 35.0 GB Q8_0 Kényelmes
33.9 tok/s

20–54 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI250X AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 35.0 GB Q8_0 Kényelmes

A sebességek egyetlen kérésre - egy beszélgetés egy időben - vonatkozó becslések, amelyeket a MEMORY BANDWIDTH, a MODEL SIZE és a QUANTISATION alapján számítanak ki. A valós áteresztőképesség változik az INFERENCE RUNTIME és annak verziója szerint. A HARDWARE VENDORS által közzétett számok sok párhuzamos kérést mérnek, és sokkal magasabbak..

Nyilvántartásban

Teljes specifikáció

Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..

Eredet

Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.

Szervezet
Alibaba
Szervezet típusa
Industry
Ország
China
Közölt
24 March 2025

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány
Vision, Language
Feladat
Vision-language, Language modeling/generation

Méret

Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.

Paraméterek
32B
Képzési adatok
tokens

Elérhetőség

Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.

Súlyok
Open — downloadable
Modell hozzáférés
Open weights (unrestricted)

Az extremitások

Mit jelentenek a számok

A hardver oldal

Minimális kártya

RTX A4500

Szükséges memória

16.3 GB

Leggyorsabb

106 tok/s

Qwen2.5-VL-32B eléri a paraméterek számát 32B. Ez a tartományba esik, amelyet egy komoly asztali KÁRTYA kezelni tud, miután a súlyok tömörítve vannak. Azoknak a KÁRTYÁKNAK a száma, amelyeket nyomon követünk, és amelyek képesek futtatni: 132.

az alsó végén ezt kezelik RTX A4500, memória kapacitással rendelkezik 20 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q3_K_M és körülbelül előállítva 22.9 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb eredmény a következőből származik B200, nagyjából generálás 106 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Mit jelent ez a modell

Qwen2.5-VL-32B ki lett adva által Alibaba, az országban rögzítve mint China, alatt March 2025. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.

Működik a területen a Vision, Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása vision-language, Language modeling/generation.

A közzétett súlyok azt jelentik, hogy a modell a te gépeden fut, nem pedig valaki másén, ami lehetővé teszi az alábbi hardverkérdés megválaszolását.

Mi dönti el a sebességet

A kártyák felének, amelyek tartják, több mint 20.7 másodpercenkénti tokenek 103 tőlük

Minden súly részt vesz minden tokenben itt, így a sávszélesség a teljes történet: az alábbi rangsor lényegében a memória átbocsátóképességének rangsora.

Itt a memória méret alapján van megbecsülve, nem pedig az architektúrából számítva, amely nincs rögzítve ennél a modellnél — a számok tájékoztató jellegűek, nem pontosak.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a Qwen2.5-VL-32B

A fenti táblázat már értékelte az összes kártyát, amelynek specifikációi elérhetők ennek a modellen. A válaszod megszerzése hat lépést igényel..

  1. 01

    Kezdj a GPU VRAM oszloptól.

    A táblázat felsorolja az összes kártyát, amely képes tartani Qwen2.5-VL-32B, körülbelül szükséges 16.3 GB a tömörítésnél Q3_K_M. A kapacitás a kapu — egy kártya vagy tartalmazza, vagy nem.

  2. 02

    Állítsa be a használt CONTEXT LENGTH-et.

    Állítsa be a kontextust arra, amit valójában használni fog. A cache a beszélgetéssel nő, és ez a szokásos oka annak, hogy egy kártya, amelynek korábban rendben kellett volna lennie, egyszer csak nem fér el. Qwen2.5-VL-32B.

  3. 03

    Válaszd ki, milyen messzire fogod tömöríteni.

    A tömörítés az, ami lehetővé teszi, hogy egy modell kisebb kártyákra illeszkedjen, bizonyos költséggel a pontosság terén., elérni egy tömörítést a Q3_K_M a legkisebb kártyán, ami elfér. A minimális minőség beállítása eldobja azokat a kártyákat, amelyek csak úgy tudják kezelni, hogy tovább szorítanak, mint amit szeretnél, és egy szinten tartja az összehasonlítást.

  4. 04

    Hasonlítsd össze a TOKENS PER SECOND-t, ne a SPECIFICATIONS-t.

    A sebességsorrend lényegében egy sorrend a MEMÓRIA-SÁV szerint, a Qwen2.5-VL-32B. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 106 tok/s

  5. 05

    Nézd a mozgásteret, ne csak a passzolást.

    A megfelelő oszlop elválasztja azokat a kártyákat, amelyek épp hogy elboldogulnak, azoktól, amelyeknek van szabad helyük, az esetében Qwen2.5-VL-32B. A Kényelmes azt jelenti, hogy később bővítheted a contextet. Ez a különbség fontosabb, mint néhány token másodpercenként, így kényelmeset vásárolj, ha ezt várod.

  6. 06

    Nézd meg a kártyát a másik oldalról.

    Minden kártyaoldal megismétli ezt a vizsgálatot minden modellre, amelyet birtoklunk, válaszolva arra, hogy mi másra jó a hardver, azon kívül, hogy Qwen2.5-VL-32B.

Válaszok

Qwen2.5-VL-32B — gyakori kérdések

01

Qwen2.5-VL-32B— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 32B. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.

02

Qwen2.5-VL-32B— Ki készítette ezt?

Kiadta Alibaba, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

03

Qwen2.5-VL-32B— Mikor adták ki?

Kibocsátották a March 2025.

04

Qwen2.5-VL-32B— Mire használják?

Működik a területen a Vision, Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot vision-language, Language modeling/generation. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.

05

Qwen2.5-VL-32B— Hol tudom letölteni?

A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.

06

Qwen2.5-VL-32B— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Csak a terhelés áthelyezésével, amely általában téves gazdaságosság: a rendszermemóriában tárolt rész az egészet visszahúzza. A legközelebbi hiba, amit számítunk, alulmúlja 5.7 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

07

Qwen2.5-VL-32B— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

Két kártya memóriát vásárol, nem sebességet, ami csak akkor számít, ha az egyik kártya nem tudja tartani. Az a szám, ami tudja: 132. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

08

Qwen2.5-VL-32B— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Minden kártya a lehető legkevésbé tömörített másolatát futtatva jelenik meg, amit képes tárolni. A kártyákon elférő különböző tömörítési szintek száma: 5. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

09

Qwen2.5-VL-32B— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

Minden szám a memória sávszélességből és a modell méretéből származik, nem benchmarkolták, ezért mindet tartományként tették közzé, nem pedig egyetlen számként. Egy például: 64–169 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

10

Qwen2.5-VL-32B— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az RTX A4500, memória kapacitással rendelkezik 20 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q3_K_M használva körülbelül 16.3 GB, és körülbelül 22.9 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 132.

11

Qwen2.5-VL-32B— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 106 tokenek másodpercenként; a leglassabb, ami még fut, jelentősen kevesebbet képes kezelni. Az olvasási sebesség körülbelül tíz token másodpercenként, és a kártyák száma, amelyek ezt meg tudják tisztítani: 103.

12

Qwen2.5-VL-32B— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 16.3 GB tömörítési arányban Q3_K_M, melyik az a legkisebb KÁRTYA, amelyik futtatni tudja. Kevesebb tömörítés több szükséges: a fentebbi memória oszlop számai minden KÁRTYÁRA újraszámításra kerülnek, mert mindegyik tartalmazza a legkevésbé tömörített verziót, amit csak tud.

13

Qwen2.5-VL-32B— futtathatom egy GPU-n tartva 24 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 5090 D V2, tartás 24 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q4_K_M, használva körülbelül 20.1 GB és körülbelül generálás 40.9 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

14

Qwen2.5-VL-32B— Nyílt forráskódú?

Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..