👁️ 多模態Apache 2.0

QvQ-72B-Preview

Qwen QvQ-72B 視覺推理模型,Apache 2.0 授權,128K 上下文,結合視覺理解和推理能力,Q4 約需 44 GB VRAM。

📅 發布:2024-12資料更新:2026年3月25日

VRAM 計算器

我的 GPU VRAM:
量化等級
上下文長度
Q4_K_M · 8K context
模型權重 + KV Cache + 0.5 GB overhead
49.0 GB
完整 VRAM 對照表(所有量化 × 上下文)
量化1K4K8K16K32K64K128K
FP16 / BF16145.6 GB149.1 GB152.5 GB158.5 GB168.9 GB187.3 GB219.3 GB
Q2_K25.0 GB28.5 GB31.9 GB37.9 GB48.3 GB66.7 GB98.7 GB
Q3_K_M33.1 GB36.6 GB40.0 GB46.0 GB56.4 GB74.8 GB106.8 GB
Q4_K_M42.1 GB45.6 GB49.0 GB55.0 GB65.4 GB83.8 GB115.8 GB
Q5_K_M51.1 GB54.6 GB58.0 GB64.0 GB74.4 GB92.8 GB124.8 GB
Q6_K60.1 GB63.6 GB67.0 GB73.0 GB83.4 GB101.8 GB133.8 GB
Q8_078.1 GB81.6 GB85.0 GB91.0 GB101.4 GB119.8 GB151.8 GB

部署指南

方法二:llama.cpp

適合進階用戶,支援 CPU 和 GPU 混合推理,可精確控制量化等級。

# Download GGUF model from Hugging Face, then run:
./llama-cli -m model.gguf -p "Hello" -n 128

方法三:vLLM(高效能伺服器)

適合生產環境,支援批次推理和 OpenAI 相容 API。

pip install vllm
vllm serve Qwen --dtype auto

規格

參數量72B
最大上下文128K tokens
HF 下載量405

模型強項

視覺推理多模態理解長上下文學術基準領先

推薦用途

  • 適用於需要分析圖像內容並進行複雜邏輯判斷的智能問答系統。
  • 可用於教育領域,輔助學生理解包含圖表、公式的複雜學科內容。

標籤

視覺推理128KApache 2.0

部署工具

vLLMllama.cppSGLang

使用心得

分享你的使用體驗,幫助其他人了解這個模型

0/1000
還沒有評論,成為第一個分享心得的人!