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
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
$257/月
≈ 762.6 tok/s
可用生产吞吐 ≈ 533.8 tok/s
score 0.6347
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
💬 社区 —— 真实部署经验
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单卡可运行的 GPU
RTX 3090
24 GB VRAM
$76.5
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RTX 4090
24 GB VRAM
$99.0
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24 GB VRAM
$117
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