LLMQwenMIT

Qwen2.5 32B

Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct

参数量

32.5B

上下文

128K

下载量

1.7M

点赞

356

架构

transformer

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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
81.5 GB
RAM 122.3 · Disk 133.4
100.8 GB
RAM 151.1 · Disk 159.4
201.1 GB
RAM 301.7 · Disk 198.4
FP88bit
43.2 GB
RAM 64.9 · Disk 86.2
60.7 GB
RAM 91.1 · Disk 112.2
159.4 GB
RAM 239.1 · Disk 151.2
INT88bit
43.2 GB
RAM 64.9 · Disk 86.2
60.7 GB
RAM 91.1 · Disk 112.2
159.4 GB
RAM 239.1 · Disk 151.2
AWQ4bit
24.8 GB
RAM 37.2 · Disk 63.5
41.5 GB
RAM 62.2 · Disk 89.5
139.3 GB
RAM 208.9 · Disk 128.5
GPTQ4bit
25.1 GB
RAM 37.6 · Disk 63.8
41.7 GB
RAM 62.6 · Disk 89.8
139.5 GB
RAM 209.3 · Disk 128.8
GGUF4bit
25.5 GB
RAM 38.3 · Disk 64.4
42.2 GB
RAM 63.3 · Disk 90.4
140.1 GB
RAM 210.1 · Disk 129.4

GPU 推荐

Best ValueBEST

1× H100 SXM

80 GB VRAM

$1,172/月

≈ 213.4 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 149.4 tok/s

score 0.6277

Deploy on vast ↗
Cheapest

4× Tesla V100

64 GB VRAM

$84.4/月

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

可用生产吞吐 ≈ 0 tok/s

score 0.571

Deploy on vast ↗
Performance

8× H200 SXM

1128 GB VRAM

$20,440/月

≈ 978.3 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 684.8 tok/s

score 0.2197

Min Complexity

1× RTX A6000

48 GB VRAM

$210/月

≈ 48.9 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 34.2 tok/s

score 0.6607

Deploy on vast ↗

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