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Run LLM Locally

Qwen2.5 7B Instruct sur une RTX 6000 Ada

Avec ses 48 Go de VRAM, la RTX 6000 Ada fait tourner Qwen2.5 7B Instruct en Q4_K_M entièrement sur le GPU avec un contexte de 8K (environ 5,9 Go nécessaires). En Q8_0, il tient entièrement.

Qwen2.5 7B Instruct

Q4_K_M · 8K contexte

Excellent

Le modèle demande environ 5,9 Go et tient dans les 46,6 Go disponibles, avec 40,7 Go de marge.

Votre matériel
RTX 6000 Ada 48 Go · 64 Go RAM
Mémoire estimée
~5,9 Go estimation
VRAM (mémoire utilisable)
46,6 Go
GPU seul
Oui
Offload CPU/GPU
Non nécessaire
Vitesse de génération
120–174 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

~5,9 Go (5,5 Go–6,3 Go) nécessaires · estimation

Tient entièrement en VRAM · 40,7 Go libres

  • Poids du modèle4,4 Go
  • Cache KV0,4 Go
  • Surcoût runtime0,8 Go
  • Marge de sécurité0,3 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 7B Instruct sur RTX 6000 Ada + 64 Go de RAM · contexte 8K
Qwen2.5 7B Instruct Q8_08K~9,2 Go · 77–107 tok/s estimationExcellent
Qwen2.5 7B Instruct Q6_K8K~7,4 Go · 96–135 tok/s estimationExcellent
Qwen2.5 7B Instruct Q5_K_M8K~6,6 Go · 107–153 tok/s estimationExcellent
Qwen2.5 7B Instruct Q4_K_M8K~5,9 Go · 120–174 tok/s estimationExcellent
Qwen2.5 7B Instruct IQ4_XS8K~5,5 Go · 130–190 tok/s estimationExcellent
Qwen2.5 7B Instruct Q3_K_M8K~5,1 Go · 140–207 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 7B Instruct Q4_K_M entièrement en mémoire

Prix indisponible

Disponibilité inconnue

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Questions fréquentes

La RTX 6000 Ada peut-elle faire tourner Qwen2.5 7B Instruct ?
Le modèle demande environ 5,9 Go et tient dans les 46,6 Go disponibles, avec 40,7 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. ~9,2 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 7B Instruct (RTX 6000 Ada) ?
Nous estimons 120–174 tok/s (estimation, confiance faible). Basé sur : bande passante mémoire (960 Go/s) et taille du modèle.