Qwen2-VL 7B

Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct

参数量

7.6B

上下文

32K

下载量

1.4M

点赞

1.3K

架构

transformer

在 HuggingFace 查看

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
21.5 GB
RAM 32.2 · Disk 61.1
24.5 GB
RAM 36.7 · Disk 87.1
41.1 GB
RAM 61.7 · Disk 126.1
FP88bit
12.5 GB
RAM 32.0 · Disk 50.0
15.1 GB
RAM 32.0 · Disk 76.0
31.4 GB
RAM 47.1 · Disk 115.0
INT88bit
12.5 GB
RAM 32.0 · Disk 50.0
15.1 GB
RAM 32.0 · Disk 76.0
31.4 GB
RAM 47.1 · Disk 115.0
AWQ4bit
8.2 GB
RAM 32.0 · Disk 44.7
10.6 GB
RAM 32.0 · Disk 70.7
26.7 GB
RAM 40.0 · Disk 109.7
GPTQ4bit
8.3 GB
RAM 32.0 · Disk 44.8
10.7 GB
RAM 32.0 · Disk 70.8
26.7 GB
RAM 40.1 · Disk 109.8
GGUF4bit
8.4 GB
RAM 32.0 · Disk 44.9
10.8 GB
RAM 32.0 · Disk 70.9
26.9 GB
RAM 40.3 · Disk 109.9

GPU 推荐

Best ValueBEST

1× RTX 5080

16 GB VRAM

$90.6/月

≈ 261.6 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 183.1 tok/s

score 0.6718

Deploy on vast ↗
Cheapest

1× Tesla V100

16 GB VRAM

$20.3/月

≈ 0 tok/s (N/A — benchmark unavailable)

可用生产吞吐 ≈ 0 tok/s

score 0.6664

Deploy on vast ↗
Performance

8× H100 SXM

640 GB VRAM

$9,357/月

≈ 2921 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 2044.7 tok/s

score 0.2416

Deploy on vast ↗
Min Complexity

1× RTX 5070

12 GB VRAM

$58.7/月

≈ 183.1 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 128.2 tok/s

score 0.6578

Deploy on vast ↗

💬 社区 —— 真实部署经验

0 文章 · 0 实测

进入社区 →

单卡可运行的 GPU

Tesla V100

16 GB VRAM

$20.3

/月 · vast

RTX 4070S Ti

16 GB VRAM

$49.5

/月 · vast

RTX 4080S

16 GB VRAM

$50.0

/月 · vast

RTX 5070

12 GB VRAM

$58.7

/月 · vast

RTX 5070 Ti

16 GB VRAM

$62.0

/月 · vast

AmciHub

AI 模型部署与算力决策平台——分析 AI 模型的硬件需求、GPU 性能、云端价格与部署成本,帮助你选择合适的部署方案。

© 2026 AmciHub. 保留所有权利。 Model → Requirement → GPU → Benchmark → Cloud → Cost → Recommendation