Qwen2.5-14B TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Alibaba 14.7B Paraméterek September 2024

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

306 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

P102-101

10 GB · Q3_K_M · 21.2 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

230 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Qwen2.5-14B?

Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ

Kontekthossz tokenek

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

Minimum minőség

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

Kártyák keresése

Kártya memória

Olyan kártyákat is mutasson, amelyek nem tudják futtatni.

306 kártyák illeszkednek

Számítás

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

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: 19 September 2024
Szerzők: Qwen Team

Mit csinál

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

Tartomány: Language
Feladat: Language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning

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: 14.7B
Képzési adatok: tokens
Epochok: 1

Képzés számítás

A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.

Képzés számítás: 1.6 × 10²⁴ FLOP
Hogyan jött létre: Operation counting

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)
Képzés kód: Unreleased
Hugging Face: Qwen

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Valószínűleg 10²³ FLOP felett: Yes
Nyilvántartási bizalom: Confident

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: Qwen2.5: A Party of Foundation Models!
Utoljára frissítve: 28 November 2025

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Qwen2.5-14B

A másodpercenkénti becsült tokenek alapján rangsorolva, a legújabb kártyát először, ahol a sebességek azonosak. Mivel a generálás a MEMÓRIA SZÉLESSÉGÉhez van kötve, ez a sorrend a sávszélességet követi, nem pedig bármilyen játékbeli tesztet..

A legkisebb GPU-k, amik még futnak Qwen2.5-14B

A legolcsóbb út, a memória kapacitás alapján. Egy szoros illeszkedés futtatja a modellt, de semmit sem hagy a hosszabb beszélgetésre..

Mit jelentenek a számok

A hardver oldal

Minimális kártya

P102-101

Szükséges memória

8.5 GB

Leggyorsabb

230 tok/s

Qwen2.5-14B eléri a paraméterek számát 14.7B. Ez elég kicsi ahhoz, hogy a hardver ritkán legyen az akadály, beleértve a több éves kártyákat is. Azoknak a kártyáknak a száma, amelyeket nyomon követünk, és amelyek el tudják futtatni: 306.

az alsó végén ezt kezelik P102-101, memória kapacitással rendelkezik 10 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q3_K_M és körülbelül előállítva 21.2 tokenek másodpercenként

A legjobb kategóriájú B200, nagyjából generálás 230 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Háttér

Qwen2.5-14B ki lett adva által Alibaba, az országban rögzítve mint China, alatt September 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.

Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning.

Mivel a súlyai ki lettek adva, semmi sem függ attól, hogy egy szolgáltató elérhető marad-e - a tiéd, amint letöltötted. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva Qwen.

A átbocsátási számadatok olvasása

A medián eredmény körül 21.5 másodpercenkénti tokenek. Jogosultsági olvasási sebesség: 266 tőlük

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

Mivel az architektúra rögzítve van, a memória oszlop származtatott, nem pedig becsült.

Mi került a felépítésébe

A képzés futás körülbelül 1.6 × 10²⁴ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a Qwen2.5-14B

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

01

Nézd meg, mire van szüksége, mielőtt bármi mást tennél.

Kezdj a tényleges szükségletekből, ami a követelményének a Qwen2.5-14B, körülbelül szükséges 8.5 GB a tömörítésnél Q3_K_M. Ez a szám, nem a kártya címválaszték teljesítménye, az, ami eldönti, hogy fut-e.
02

Állítsa be a használt CONTEXT LENGTH-et.

A beszélgetés is elfoglalja a VRAM-ot, és ahogy halad, nő. Állítsa be a csúszkát a várt hosszúságra, mert hosszú kontextusnál egy kártya, amely könnyen kezeli a rövid kérdéseket, lemaradhat. Qwen2.5-14B.
03

Állítsa be a minőségi minimumot

A kvantálási oszlop kártyánként változik, mert egy nagyobb kártya pontosabb másolatot tartalmaz., 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.
04

Rendezés sebesség szerint

A sebességsorrend lényegében egy sorrend a MEMÓRIA-SÁV szerint, a Qwen2.5-14B. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 230 tok/s
05

Olvasd el az illeszkedés oszlopot utoljára.

Tömör jelentése, hogy betölti és működik, nincs hely a későbbi kontextus növelésére, a következő esetben Qwen2.5-14B. A Kényelmes azt jelenti, hogy később bővítheted a contextet. Ez a különbség fontosabb, mint néhány token másodpercenként, így kényelmeset vásárolj, ha ezt várod.
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 Qwen2.5-14B.

Válaszok

Qwen2.5-14B — gyakori kérdések

Qwen2.5-14B— Ki készítette ezt?

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

Qwen2.5-14B— Mikor adták ki?

Kibocsátották a September 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

Qwen2.5-14B— Mire használják?

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

Qwen2.5-14B— Hol tudom letölteni?

Súlyait a Hugging Face-en tette közzé, a szervezet alatt Qwen. Nem tárolunk modell fájlokat — ez az oldal kiszámolja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.

Qwen2.5-14B— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 1.6 × 10²⁴ FLOP. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.

Qwen2.5-14B— 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 3.0 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

Qwen2.5-14B— 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: 306. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

Qwen2.5-14B— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Mivel a kapacitás változik, úgy az is, hogy mennyire kell összenyomni. A fenti táblázatban lévő különböző szintek száma: 5. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

Qwen2.5-14B— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

Ezek becslések valós hibahatárokkal, és bármelyikük ésszerűen bárhol elhelyezkedhet a közzétett tartományán belül, attól függően, hogy milyen futtatási időt használsz. A leggyorsabb eredmény itt: 196–277 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

Qwen2.5-14B— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az P102-101, memória kapacitással rendelkezik 10 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q3_K_M használva körülbelül 8.5 GB, és körülbelül 21.2 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 306.

Qwen2.5-14B— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 230 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: 266.

Qwen2.5-14B— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 8.5 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.

Qwen2.5-14B— futtathatom egy GPU-n tartva 12 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 3080 Ti, tartás 12 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q4_K_M, használva körülbelül 10.2 GB és körülbelül generálás 60.7 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

Qwen2.5-14B— futtathatom egy GPU-n tartva 16 GB?

Igen. A KÁRTYA Tesla V100 SXM2 16 GB, tartás 16 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q6_K, használva körülbelül 13.6 GB és körülbelül generálás 47.3 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

Qwen2.5-14B— futtathatom egy GPU-n tartva 24 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 5090 D V2, tartás 24 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 17.0 GB és körülbelül generálás 38.6 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Qwen2.5-14B— 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.

Qwen2.5-14B— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 14.7B. 14.7B according to the model card https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-llm/. 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.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 28 November 2025

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..

Minden AI modell