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Run LLM Locally

Qwen2.5 14B Instruct sur une A100 80GB

Avec ses 80 Go de VRAM, la A100 80GB fait tourner Qwen2.5 14B Instruct en Q4_K_M entièrement sur le GPU avec un contexte de 8K (environ 11,2 Go nécessaires). En Q8_0, il tient entièrement.

Qwen2.5 14B Instruct

Q4_K_M · 8K contexte

Excellent

Le modèle demande environ 11,2 Go et tient dans les 77,6 Go disponibles, avec 66,4 Go de marge.

Votre matériel
A100 80GB · 64 Go RAM
Mémoire estimée
~11,2 Go estimation
VRAM (mémoire utilisable)
77,6 Go
GPU seul
Oui
Offload CPU/GPU
Non nécessaire
Vitesse de génération
106–164 tok/s estimation
Plus grand contexte en mémoire rapide
128K tokens
Confiance : faible

Basé sur : bande passante mémoire (1 935 Go/s) et taille du modèle

Répartition de la mémoire

~11,2 Go (10,7 Go–11,8 Go) nécessaires · estimation

Tient entièrement en VRAM · 66,4 Go libres

  • Poids du modèle8,4 Go
  • Cache KV1,5 Go
  • Surcoût runtime0,8 Go
  • Marge de sécurité0,5 Go
Hypothèses: contexte 8K tokens · cache KV f16 · llama.cpp (CUDA) · flash attention activée · poids = taille réelle du fichier

EstimationDonnées mises à jour il y a 24 joursSource: moteur Run LLM Locally, Hugging Face config.json + model card

Ce qui rend cette estimation moins fiable

  • pas encore de benchmark pour ce matériel et ce modèle

Les autres quantifications sur la A100 80GB

Qwen2.5 14B Instruct sur A100 80GB + 64 Go de RAM · contexte 8K
Qwen2.5 14B Instruct Q8_08K~17,8 Go · 72–104 tok/s estimationExcellent
Qwen2.5 14B Instruct Q6_K8K~14,3 Go · 87–129 tok/s estimationExcellent
Qwen2.5 14B Instruct Q5_K_M8K~12,7 Go · 96–145 tok/s estimationExcellent
Qwen2.5 14B Instruct Q4_K_M8K~11,2 Go · 106–164 tok/s estimationExcellent
Qwen2.5 14B Instruct IQ4_XS8K~10,4 Go · 113–178 tok/s estimationExcellent
Qwen2.5 14B Instruct Q3_K_M8K~9,6 Go · 120–192 tok/s estimationExcellent

Alternatives

Du matériel qui fait tourner Qwen2.5 14B Instruct Q4_K_M entièrement en mémoire

Les prix et les liens suivent le marché choisi.

GeForce RTX 4060 Ti 16 GB

NVIDIA

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MacBook Pro 14 M3 Pro

Apple Silicon

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AMD Ryzen AI Max+ 395

PC à mémoire unifiée

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Questions fréquentes

La A100 80GB peut-elle faire tourner Qwen2.5 14B Instruct ?
Le modèle demande environ 11,2 Go et tient dans les 77,6 Go disponibles, avec 66,4 Go de marge.
Quelle quantification choisir sur la A100 80GB ?
Q8_0 est la quantification la plus précise qui tient entièrement en VRAM avec un contexte de 8K. ~17,8 Go / 77,6 Go.
Quel est le plus grand contexte possible sur la A100 80GB ?
En Q4_K_M, environ 128K tokens tiennent entièrement en VRAM avec un cache KV en f16. Un cache KV en q8_0 double à peu près ce chiffre.
À quelle vitesse tourne Qwen2.5 14B Instruct (A100 80GB) ?
Nous estimons 106–164 tok/s (estimation, confiance faible). Basé sur : bande passante mémoire (1 935 Go/s) et taille du modèle.