Qwen2.5 72B Instruct
72BAlibaba Qwen2.5
Qwen2.5 旗舰模型,需双 4090 或 A100 80G,大规模推理能力卓越。
131K
最大上下文
4
量化变体
GGUF Q5_K_M
最佳质量
98.9%
精度保留率
量化变体对比
各量化级别的显存、质量损失及 RTX 4090 推理速度
实测 = 本站跑过 · 估算 = 本站未跑过:推算所得,或本站未核实的数字 · 社区 = 公开报告
相似模型
与 Qwen2.5 32B 对比Qwen2.5 32B Instruct
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24GB 显存单卡可运行 Q4_K_S,推理能力接近 GPT-4,性价比极高。
Qwen2.5 7B Instruct
Alibaba Qwen2.5
阿里 Qwen 系列 7B,性能远超同级,代码能力尤其突出。
Qwen2.5 14B Instruct
Alibaba Qwen2.5
性能与资源消耗的最佳平衡点,Q4 量化仅需 16GB 显存。
Qwen2.5 3B Instruct
Alibaba Qwen2.5
Qwen2.5 迷你版,适合边缘设备,4GB 显存或树莓派级别硬件即可运行。
在本地运行 Qwen2.5 72B Instruct
在 Q4_K_M、4K 上下文下,Qwen2.5 72B Instruct 约需 47.4 GB —— 权重 41.9 GB、KV 缓存 1.25 GB、激活缓冲 4.3 GB。本索引中能宽裕跑它的最小显卡是 64 GB 的 DGX Spark 64G,78 张卡中有 12 张可以。这些是计算值而非实测值:估算把「宽裕」的界线画在显存的 88%,大致就是桌面环境需要留出的余量。
上下文变长会多花多少
从 4K 提到 32K 约多占 8.75 GB,总量来到 57.1 GB。权重不随上下文变化,只有 KV 缓存会,而且是线性增长 —— 规划长文档场景时要盯的就是这个数字。该模型的原生上下文是 128K;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 90 GB。
该下载哪个版本
本索引收录了它的 3 种格式 —— GGUF、AWQ、EXL2 —— 共 4 个档位。 其中 Q5_K_M 的公开困惑度损失最低,为 1.1%。本站硬件上没有该模型的吞吐实测数据。GGUF 可在 NVIDIA、AMD 与苹果芯片上通过 llama.cpp 和 Ollama 运行;AWQ 与 GPTQ 面向 CUDA 和 ROCm 上的 vLLM;EXL2 是 ExLlamaV2 —— 仅限 CUDA,而且已经归档,适合本机使用而不适合提供服务。
常见问题
- Qwen2.5 72B Instruct 需要多少显存?
- 在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 47.4 GB,到 32K 时约 57.1 GB。这个数字是权重加 KV 缓存再加 10% 激活缓冲,由模型架构计算得出,不是在显卡上实测的。
- Qwen2.5 72B Instruct 能在 64GB 显卡上跑吗?
- 可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 47.4 GB,在 DGX Spark 64G 上还剩 16.6 GB。这是本索引中能宽裕跑它的最小显卡;78 张中有 12 张可以。
- Qwen2.5 72B Instruct 该用哪个量化档位?
- Q5_K_M 的公开质量损失最低(1.1%),而 Q4_K_M 是多数人使用的档位。索引中的 4 个档位是 Q4_K_M、Q5_K_M、AWQ INT4、EXL2 3.5bpw。
这个模型能跑在哪
按 Q4_K_M、4K 上下文估算,显存从小到大排列。「从容」指估算占用不超过显存的 88%。
怎么把它跑起来
针对本模型及同类硬件的部署指南。
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