Aller au contenu
Run LLM Locally

Qwen2.5 14B Instruct sur une RTX 6000 Ada

Avec ses 48 Go de VRAM, la RTX 6000 Ada 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 46,6 Go disponibles, avec 35,3 Go de marge.

Votre matériel
RTX 6000 Ada 48 Go · 64 Go RAM
Mémoire estimée
~11,2 Go estimation
VRAM (mémoire utilisable)
46,6 Go
GPU seul
Oui
Offload CPU/GPU
Non nécessaire
Vitesse de génération
62–89 tok/s estimation
Plus grand contexte en mémoire rapide
128K tokens
Confiance : faible

Basé sur : bande passante mémoire (960 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 · 35,3 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 RTX 6000 Ada

Qwen2.5 14B Instruct sur RTX 6000 Ada + 64 Go de RAM · contexte 8K
Qwen2.5 14B Instruct Q8_08K~17,8 Go · 40–54 tok/s estimationExcellent
Qwen2.5 14B Instruct Q6_K8K~14,3 Go · 49–69 tok/s estimationExcellent
Qwen2.5 14B Instruct Q5_K_M8K~12,7 Go · 55–78 tok/s estimationExcellent
Qwen2.5 14B Instruct Q4_K_M8K~11,2 Go · 62–89 tok/s estimationExcellent
Qwen2.5 14B Instruct IQ4_XS8K~10,4 Go · 67–96 tok/s estimationExcellent
Qwen2.5 14B Instruct Q3_K_M8K~9,6 Go · 72–105 tok/s estimationExcellent

Alternatives

Où acheter une RTX 6000 Ada

Les prix et les liens suivent le marché choisi.

RTX 6000 Ada Generation

48 Go GDDR6 ECC · 960 Go/s · 300 W

ExcellentFait tourner Qwen2.5 14B Instruct Q4_K_M entièrement en mémoire

Prix indisponible

Disponibilité inconnue

Voir sur amazon.fr

Lien affilié

Aucune offre importée pour ce marché : le lien ouvre une recherche sur la boutique.

Questions fréquentes

La RTX 6000 Ada peut-elle faire tourner Qwen2.5 14B Instruct ?
Le modèle demande environ 11,2 Go et tient dans les 46,6 Go disponibles, avec 35,3 Go de marge.
Quelle quantification choisir sur la RTX 6000 Ada ?
Q8_0 est la quantification la plus précise qui tient entièrement en VRAM avec un contexte de 8K. ~17,8 Go / 46,6 Go.
Quel est le plus grand contexte possible sur la RTX 6000 Ada ?
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 (RTX 6000 Ada) ?
Nous estimons 62–89 tok/s (estimation, confiance faible). Basé sur : bande passante mémoire (960 Go/s) et taille du modèle.