LLMQwen

Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-AWQ

Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-AWQ

参数量

4.9B

上下文

32K

下载量

4.6M

点赞

49

架构

qwen2

28 layers · 4 KV heads · head 128 · hidden 3584

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GPU 需求

按量化方案和使用场景估算的显存 / 内存 / 磁盘

量化最低配置推荐配置生产配置
FP1616bit
15.6 GB
RAM 32.0 · Disk 53.1
25.3 GB
RAM 38.0 · Disk 79.1
77.9 GB
RAM 116.8 · Disk 118.1
FP88bit
9.9 GB
RAM 32.0 · Disk 46.1
19.4 GB
RAM 32.0 · Disk 72.1
71.7 GB
RAM 107.5 · Disk 111.1
INT88bit
9.9 GB
RAM 32.0 · Disk 46.1
19.4 GB
RAM 32.0 · Disk 72.1
71.7 GB
RAM 107.5 · Disk 111.1
AWQ4bit
7.1 GB
RAM 32.0 · Disk 42.7
16.5 GB
RAM 32.0 · Disk 68.7
68.6 GB
RAM 103.0 · Disk 107.7
GPTQ4bit
7.1 GB
RAM 32.0 · Disk 42.7
16.5 GB
RAM 32.0 · Disk 68.7
68.7 GB
RAM 103.0 · Disk 107.7
GGUF4bit
7.2 GB
RAM 32.0 · Disk 42.8
16.6 GB
RAM 32.0 · Disk 68.8
68.8 GB
RAM 103.1 · Disk 107.8

GPU 推荐

Best ValueBEST

1× RTX 5090

32 GB VRAM

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可用生产吞吐 ≈ 533.8 tok/s

score 0.6347

Deploy on vast ↗
Cheapest

1× RTX 3090

24 GB VRAM

$76.5/月

≈ 398.3 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 278.8 tok/s

score 0.6781

Deploy on vast ↗
Performance

8× H200 SXM

1128 GB VRAM

$20,440/月

≈ 6536.2 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 4575.3 tok/s

score 0.2197

Min Complexity

1× RTX 4090

24 GB VRAM

$99.0/月

≈ 428.9 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 300.2 tok/s

score 0.6781

Deploy on vast ↗

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24 GB VRAM

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24 GB VRAM

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24 GB VRAM

$117

/月 · vast

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$147

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24 GB VRAM

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