Coding AIQwenMIT

Qwen2.5-Coder 14B

Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct

参数量

14.7B

上下文

128K

下载量

2.5M

点赞

180

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
39.6 GB
RAM 59.4 · Disk 81.7
56.9 GB
RAM 85.4 · Disk 107.7
155.4 GB
RAM 233.1 · Disk 146.7
FP88bit
22.3 GB
RAM 33.4 · Disk 60.4
38.8 GB
RAM 58.2 · Disk 86.4
136.5 GB
RAM 204.7 · Disk 125.4
INT88bit
22.3 GB
RAM 33.4 · Disk 60.4
38.8 GB
RAM 58.2 · Disk 86.4
136.5 GB
RAM 204.7 · Disk 125.4
AWQ4bit
13.9 GB
RAM 32.0 · Disk 50.1
30.1 GB
RAM 45.1 · Disk 76.1
127.4 GB
RAM 191.1 · Disk 115.1
GPTQ4bit
14.0 GB
RAM 32.0 · Disk 50.2
30.2 GB
RAM 45.3 · Disk 76.2
127.5 GB
RAM 191.3 · Disk 115.2
GGUF4bit
14.3 GB
RAM 32.0 · Disk 50.5
30.4 GB
RAM 45.7 · Disk 76.5
127.8 GB
RAM 191.6 · Disk 115.5

GPU 推荐

Best ValueBEST

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80 GB VRAM

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≈ 471.8 tok/s

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score 0.5899

Deploy on vast ↗
Cheapest

2× Tesla V100

32 GB VRAM

$40.6/月

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

可用生产吞吐 ≈ 0 tok/s

score 0.5959

Deploy on vast ↗
Performance

8× H200 SXM

1128 GB VRAM

$20,440/月

≈ 2163.4 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 1514.4 tok/s

score 0.2197

Min Complexity

1× RTX A6000

48 GB VRAM

$210/月

≈ 108.2 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 75.7 tok/s

score 0.6583

Deploy on vast ↗

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单卡可运行的 GPU

RTX A6000

48 GB VRAM

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$236

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48 GB VRAM

$341

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RTX PRO 6000 WS

48 GB VRAM

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/月 · vast

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48 GB VRAM

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