🧠 語言模型4 版本Apache 2.0

Qwen2.5

Qwen2.5 旗艦版本,72B 參數,HF 月下載 580 萬次,支援 128K 上下文,需要多 GPU 或高端顯卡。

資料更新:2026年3月25日

選擇版本(參數量)

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
7.2 GB
完整 VRAM 對照表(所有量化 × 上下文)
量化1K4K8K16K32K64K128K
FP16 / BF1614.9 GB16.1 GB17.3 GB19.4 GB23.1 GB29.5 GB40.7 GB
Q2_K3.2 GB4.4 GB5.6 GB7.7 GB11.3 GB17.7 GB29.0 GB
Q3_K_M4.0 GB5.2 GB6.4 GB8.4 GB12.1 GB18.5 GB29.8 GB
Q4_K_M4.8 GB6.0 GB7.2 GB9.3 GB13.0 GB19.4 GB30.6 GB
Q5_K_M5.7 GB6.9 GB8.1 GB10.2 GB13.9 GB20.3 GB31.5 GB
Q6_K6.6 GB7.8 GB9.0 GB11.1 GB14.7 GB21.2 GB32.4 GB
Q8_08.3 GB9.5 GB10.7 GB12.8 GB16.5 GB22.9 GB34.1 GB

部署指南

方法一:Ollama(最簡單)

安裝 Ollama 後直接執行,自動下載並運行模型。

ollama run qwen2.5:7b

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 Qwen2.5 --dtype auto

LM Studio(圖形介面)

下載 LM Studio,在搜尋欄輸入模型名稱,點擊下載即可。支援 Windows/Mac/Linux。

ollama run qwen2.5:7b

規格

參數量7B
最大上下文128K tokens
HF 下載量21.6M/月

模型強項

旗艦模型長上下文程式碼生成數學能力指令遵循

推薦用途

  • 用於需要處理大量文本、進行複雜推理和生成長篇內容的應用,如報告撰寫或內容創作。
  • 適用於需要精確指令遵循、程式碼生成與數學問題解決的開發與研究場景。
  • 在多語言環境中,可作為高效的文本生成與理解工具,支援全球化應用。

標籤

HF 熱門推薦128K中文Apache 2.0旗艦

部署工具

OllamavLLMllama.cppLM StudioSGLang

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