Qwen2.5 Instruct (32B) TPS-rekenmachine

Open gewichten Alibaba 32.5B parameters September 2024

Elke kaart hieronder wordt beoordeeld op basis van dit model met de contextlengte en minimale kwaliteit die je kiest. Snelheid is een schatting voor een enkele aanvraag, berekend op basis van de geheugendoorvoer van de kaart en de grootte van het model eenmaal gecomprimeerd..

Bereken voor dit model

132 kaarten die het kunnen draaien

818 kaarten die we hebben specificaties voor

Kleinste kaart die past

RTX A4500

20 GB · Q3_K_M · 22.5 tok/s

Snelste kaart

B200

104 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien Qwen2.5 Instruct (32B)?

Stel de invoer in, lees het antwoord

Contextlengte tokens

Een langere conversatie heeft meer geheugen nodig, wat dit model van kleinere kaarten kan duwen..

Minimale kwaliteit

Verbergt kaarten die alleen in het model passen door het onder dit punt te comprimeren.

Zoek kaarten

Kaartgeheugen

Toon ook kaarten die het niet kunnen draaien

132 kaarten passen

Berekenen

					Heeft	Kwantificatie	Past
104 tok/s 89–125	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	35.5 GB	Q8_0	Comfortabel
104 tok/s 89–125	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	35.5 GB	Q8_0	Comfortabel
83.3 tok/s 50–133 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	35.5 GB	Q8_0	Comfortabel
83.3 tok/s 50–133 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	35.5 GB	Q8_0	Comfortabel
66.6 tok/s 40–107 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	35.5 GB	Q8_0	Comfortabel
63.7 tok/s 54–76	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	35.5 GB	Q8_0	Comfortabel
63.7 tok/s 54–76	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	35.5 GB	Q8_0	Comfortabel
61.0 tok/s 37–98 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	35.5 GB	Q8_0	Comfortabel
54.1 tok/s 32–87 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	35.5 GB	Q8_0	Comfortabel
54.1 tok/s 32–87 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	35.5 GB	Q8_0	Comfortabel
54.1 tok/s 32–87 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	35.5 GB	Q8_0	Comfortabel
51.3 tok/s 44–62	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	35.5 GB	Q8_0	Comfortabel
43.8 tok/s 37–53	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.5 GB	Q8_0	Comfortabel
43.8 tok/s 37–53	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	35.5 GB	Q8_0	Comfortabel
43.8 tok/s 37–53	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.5 GB	Q8_0	Comfortabel
43.8 tok/s 37–53	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.5 GB	Q8_0	Comfortabel
43.8 tok/s 37–53	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	35.5 GB	Q8_0	Comfortabel
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	Krap
36.7 tok/s 31–44	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	20.3 GB	Q4_K_M	Krap
35.4 tok/s 30–42	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	27.9 GB	Q6_K	Krap
35.4 tok/s 30–42	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	27.9 GB	Q6_K	Krap
33.9 tok/s 29–41	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	27.9 GB	Q6_K	Krap
33.9 tok/s 29–41	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	27.9 GB	Q6_K	Krap
33.3 tok/s 20–53 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	35.5 GB	Q8_0	Comfortabel
33.3 tok/s 20–53 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	35.5 GB	Q8_0	Comfortabel

Snelheden zijn schattingen voor een enkele aanvraag — één gesprek tegelijk — berekend vanuit geheugendebandbreedte, modelgrootte en kwantisatie. De werkelijke doorvoer varieert met de inferentietijd en de versie ervan. Cijfers gepubliceerd door hardwareleveranciers meten veel gelijktijdige aanvragen en zijn veel hoger.

Op record

Volledige specificatie

Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..

Oorsprong

Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.

Organisatie: Alibaba
Organisatietype: Industry
Land: China
Gepubliceerd: 19 September 2024
Auteurs: Qwen Team

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.

Domein: Language
Taak: Code generation, Code autocompletion, Quantitative reasoning, Question answering, Language modeling/generation
Basis model: Qwen2.5-32B

Grootte

Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.

parameters: 32.5B
Training gegevens: tokens

Beschikbaarheid

Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.

Gewichten: Open — downloadable
Toegang tot model: Open weights (unrestricted)
Training code: Unreleased
Hugging Face: Qwen

Hoe het is geclassificeerd

Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.

Record vertrouwen: Confident

Bronnen

Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.

Referentie: Qwen2.5: A Party of Foundation Models!
Laatst bijgewerkt: 11 February 2026

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien Qwen2.5 Instruct (32B)

Gerangschikt op geschatte tokens per seconde, nieuwste kaart eerst waar snelheden gelijk zijn. Omdat generatie gebonden is aan geheugensnelheid, volgt deze ordening de snelheid in plaats van een gamebenchmark..

De kleinste GPU's die nog steeds draaien Qwen2.5 Instruct (32B)

De goedkoopste route erin, op basis van geheugencapaciteit. Een krappe pasvorm draait het model maar laat niets over voor een langer gesprek..

Wat de cijfers betekenen

Hardwarevereisten in de praktijk

Minimum kaart

RTX A4500

Geheugen nodig

16.5 GB

Snelste

104 tok/s

Qwen2.5 Instruct (32B) bereikt een parameter telling van 32.5B. Dat valt binnen het bereik dat een serieuze desktopkaart kan aansteken zodra de gewichten zijn gecomprimeerd. Het aantal kaarten dat we volgen die het kunnen draaien: 132.

Het toegangspunt is RTX A4500, met een geheugen capaciteit van 20 GB, het draaien ervan met een compressie van Q3_K_M en produceren rond 22.5 tokens per seconde

De snelste we er voor berekenen is B200, genereren ongeveer 104 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Wat dit model is

Qwen2.5 Instruct (32B) werd gepubliceerd door Alibaba, in het land geregistreerd als China, tijdens September 2024. De categorie waaronder de uitgever valt is industry.

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van code generation, Code autocompletion, Quantitative reasoning, Question answering, Language modeling/generation.

In plaats van vanaf nul te worden getraind, is het afgeleid van Qwen2.5-32B. Dat is de gebruikelijke manier waarop een gespecialiseerd model wordt geproduceerd.

Omdat de gewichten zijn vrijgegeven, hangt niets over het uitvoeren ervan af van een leverancier die beschikbaar blijft — het is van jou zodra het is gedownload. Op Hugging Face is het gepubliceerd onder de organisatie Qwen.

Wat bepaalt de snelheid

Over elke kaart die het kan draaien, ligt het midden van het bereik op 20.3 tokens per seconde. 102 van hen

Het is een dicht model, dus elke parameter wordt gelezen voor elk token dat wordt geproduceerd. Dat maakt de snelheid bijna precies het geheugenbandbreedte bijhouden — een kaart met twee keer de bandbreedte genereert ongeveer twee keer zo snel.

De aandacht lay-out staat in onze database, zodat de GPU VRAM cijfers precies worden berekend in plaats van benaderd.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor Qwen2.5 Instruct (32B)

De tabel hierboven heeft elke kaart die we specificaties voor hebben al vergeleken met dit model. Het bereiken van uw antwoord kost zes stappen..

01

Begin vanuit de geheugen kolom

Begin met wat het eigenlijk nodig heeft, namelijk de vereiste van Qwen2.5 Instruct (32B), ongeveer nodig 16.5 GB bij een compressie van Q3_K_M. Die figuur, niet de hoofdtitelprestaties van een kaart, is wat bepaalt of het draait.
02

Stel de contextlengte in waarmee je gaat werken

Het gesprek verbruikt ook geheugen en groeit naarmate het vordert. Stel de schuifregelaar in op de lengte die je verwacht, want bij lange CONTEXT kan een KAART die korte vragen gemakkelijk afhandelt, verworpen worden door Qwen2.5 Instruct (32B).
03

Kies hoe ver je het wilt comprimeren

De kwantisatiekolom varieert per CARD, omdat een grotere CARD een nauwkeuriger kopie vasthoudt., bereiken van een compressie van Q3_K_M op de kleinste kaart die past. Het instellen van een minimumkwaliteit laat de kaarten vallen die het alleen maar beheersen door verder te persen dan je zou willen, en houdt de vergelijking op één niveau.
04

Rangschik op doorvoer in plaats van specificatielijst

Sorteren op snelheid om te zien hoe de kaarten gerangschikt zijn voor Qwen2.5 Instruct (32B). Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 104 tok/s
05

Lees de passen kolom laatst

Strak betekent dat het laadt en werkt zonder ruimte om de context later te verhogen, in het geval van Qwen2.5 Instruct (32B). Comfortabel betekent dat je de context later kunt vergroten. Dat verschil is belangrijker dan een paar tokens per seconde, dus koop voor comfortabel als je dat verwacht.
06

Controleer de kaart vanaf de andere kant

Het volgen van een GPU-kaart naar zijn eigen pagina toont elk ander model dat het kan bevatten, wat de vraag is die volgt zodra je je hebt ingesteld op Qwen2.5 Instruct (32B).

Antwoorden

Qwen2.5 Instruct (32B) — veelgestelde vragen

Qwen2.5 Instruct (32B)— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van code generation, Code autocompletion, Quantitative reasoning, Question answering, Language modeling/generation. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.

Qwen2.5 Instruct (32B)— waar kan ik het downloaden?

Zijn gewichten zijn gepubliceerd op Hugging Face, onder de organisatie Qwen. Wij hosten geen modelbestanden - deze site berekent welke hardware nodig is om ze te draaien.

Qwen2.5 Instruct (32B)— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?

Het kan worden opgesplitst tussen de GPU-kaart en systeemgeheugen, maar het genereert op die manier pijnlijk traag. De dichtstbijzijnde miscalculatie die we berekenen, komt tekort met 5.9 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

Qwen2.5 Instruct (32B)— Zouden twee GPU's het sneller draaien?

Capaciteit voegt samen over kaarten; doorvoer niet. Het aantal kaarten dat het al op zichzelf vasthoudt: 132. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

Qwen2.5 Instruct (32B)— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?

Omdat de capaciteit varieert, varieert ook hoe hard het moet worden samengedrukt. Het aantal onderscheidende niveaus in de bovenstaande tabel: 5. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

Qwen2.5 Instruct (32B)— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Dit zijn schattingen met echte foutmarges, en elk van hen zou redelijkerwijs ergens binnen zijn gepubliceerde bereik kunnen vallen, afhankelijk van welke runtime je gebruikt. Het snelste resultaat hier: 89–125 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

Qwen2.5 Instruct (32B)— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is RTX A4500, met een geheugen capaciteit van 20 GB. Het draait het model op een compressie van Q3_K_M ongeveer 16.5 GB, en produceert ongeveer 22.5 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 132.

Qwen2.5 Instruct (32B)— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 104 tokens per seconde; de langzaamste die het nog steeds draait haalt aanzienlijk minder. De leessnelheid is rond de tien tokens per seconde, en het aantal kaarten dat dat haalt: 102.

Qwen2.5 Instruct (32B)— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 16.5 GB bij een compressie van Q3_K_M, welke is wat de kleinste card die het draait gebruikt. Minder compressie heeft meer nodig: de cijfers in de memory-kolom hierboven worden opnieuw berekend voor elke card, omdat elke card de minst gecomprimeerde versie kan vasthouden.

Qwen2.5 Instruct (32B)— kan ik het draaien op een GPU met 24 GB?

Ja. De GPU kaart GeForce RTX 5090 D V2, houden 24 GB, draait het met een compressie van Q4_K_M, ongeveer 20.3 GB en genereren ongeveer 40.3 tokens per second. De pasvorm is krap.

Qwen2.5 Instruct (32B)— is het open-source?

De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze kunnen worden gedownload en op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd. Houd er rekening mee dat OPEN WEIGHTS niet hetzelfde is als open source in de volle zin — het zegt niets over de trainingsdata, de trainingscode of de commerciële voorwaarden die eraan zijn verbonden.

Qwen2.5 Instruct (32B)— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 32.5B. 32.5B. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.

Qwen2.5 Instruct (32B)— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Alibaba, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als industry.

Qwen2.5 Instruct (32B)— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in September 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 11 February 2026

De andere richting

Van de andere kant bekijken?

Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.

Alle AI-modellen