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Run LLM Locally

Modèle · Alibaba Qwen

Qwen2.5 14B Instruct : VRAM et matériel nécessaires

En Q4_K_M avec un contexte de 8K, Qwen2.5 14B Instruct demande environ 11,2 Go : un GPU de 12 Go ou plus le fait tourner entièrement en VRAM.

  • Paramètres14,7B
  • Contexte max128K
  • LicenceApache-2.0

Caractéristiques

Organisation
Alibaba Qwen
Architecture
qwen2
Sortie
septembre 2024
Couches
48
Dimension cachée
5120
Têtes d'attention
40
Têtes KV
8
Dimension par tête
128
Vocabulaire
152 064
Cache KV pour 1K tokens (f16)
0,188 Go

Spécification officielleDonnées mises à jour il y a 24 joursSource: Hugging Face config.json + model card

Quantifications et mémoire

Qwen2.5 14B Instruct : mémoire par quantification, contexte 8K
QuantificationTaille du fichierMémoire nécessaireMémoire GPU minimaleQualité
BF16Non disponible~31,2 Go48 GoRéférence (non quantifié)
Q8_014,6 Go~17,7 Go20 GoQuasi sans perte
Q6_K11,3 Go~14,2 Go16 GoQuasi sans perte
Q5_K_M9,8 Go~12,7 Go16 GoTrès bonne
Q4_K_MLa plus utilisée8,4 Go~11,2 Go12 GoBonne — le choix courant
IQ4_XS7,6 Go~10,4 Go11 GoBonne — le choix courant
Q3_K_M6,8 Go~9,6 Go10 GoPerte perceptible
Q2_K5,4 Go~8,1 Go10 GoPerte importante

Tailles de fichier : non disponibles tant qu'elles ne sont pas importées du dépôt du modèle. Mémoire = poids (estimés d'après les bits par poids) + cache KV + surcoût runtime + marge de sécurité. (BF16 ≈ 16 bpw, Q8_0 ≈ 8,5 bpw, Q6_K ≈ 6,57 bpw, Q5_K_M ≈ 5,7 bpw, Q4_K_M ≈ 4,9 bpw, IQ4_XS ≈ 4,46 bpw, Q3_K_M ≈ 4 bpw, Q2_K ≈ 3,17 bpw)

Q4, Q5 ou Q8 : comment choisir sa quantification

Les GPU qui font tourner Qwen2.5 14B Instruct

Qwen2.5 14B Instruct Q4_K_M · contexte 8K, un GPU
RTX 509032 Go · 64 Go RAM~11,2 Go · 101–154 tok/s estimationExcellent
RTX 409024 Go · 64 Go RAM~11,2 Go · 65–93 tok/s estimationExcellent
RTX 309024 Go · 64 Go RAM~11,2 Go · 61–87 tok/s estimationExcellent
RX 7900 XTX24 Go · 64 Go RAM~11,3 Go · 52–79 tok/s estimationExcellent
RTX 5060 Ti 16 GB16 Go · 64 Go RAM~11,2 Go · 32–43 tok/s estimationExcellent
RTX 5070 Ti16 Go · 64 Go RAM~11,2 Go · 59–83 tok/s estimationExcellent
RTX 508016 Go · 64 Go RAM~11,2 Go · 62–89 tok/s estimationExcellent
RTX 4060 Ti 16 GB16 Go · 64 Go RAM~11,2 Go · 21–28 tok/s estimationExcellent
RTX 4070 Ti SUPER16 Go · 64 Go RAM~11,2 Go · 46–64 tok/s estimationExcellent
RX 9070 XT16 Go · 64 Go RAM~11,3 Go · 38–55 tok/s estimationExcellent
RTX 3060 12 GB12 Go · 64 Go RAM~11,2 Go · 26–35 tok/s estimationCompatible avec limites
RTX 407012 Go · 64 Go RAM~11,2 Go · 36–48 tok/s estimationCompatible avec limites
RTX 507012 Go · 64 Go RAM~11,2 Go · 46–64 tok/s estimationCompatible avec limites
RTX 40608 Go · 64 Go RAM~11,2 Go · 5–9,5 tok/s estimationOffload CPU/GPU

Les Mac qui font tourner Qwen2.5 14B Instruct

Qwen2.5 14B Instruct Q4_K_M · contexte 8K
M3 Ultra (80-core GPU) · 512 GoMac Studio~11 Go · 44–77 tok/s estimationExcellent
M4 Max (40-core GPU) · 128 GoMacBook Pro 14, MacBook Pro 16~11 Go · 32–51 tok/s estimationExcellent
M3 Max (40-core GPU) · 128 GoMacBook Pro 14, MacBook Pro 16~11 Go · 24–38 tok/s estimationExcellent
M4 Pro (20-core GPU) · 64 GoMac mini, MacBook Pro 14~11 Go · 17–26 tok/s estimationExcellent
M4 Max (32-core GPU) · 36 GoMacBook Pro 14, MacBook Pro 16~11 Go · 25–39 tok/s estimationExcellent
M5 · 32 GoMacBook Pro 14~11 Go · 10–15 tok/s estimationExcellent
M4 · 32 GoMacBook Air, MacBook Pro 14~11 Go · 8–12 tok/s estimationCompatible
M3 · 24 GoMacBook Air, MacBook Pro 14~11 Go · 6,5–9,5 tok/s estimationCompatible

EstimationDonnées mises à jour il y a 24 joursSource: moteur Run LLM Locally

Les limites en clair

Le cache KV grandit avec le contexte : à 32K, il ajoute environ 6 Go aux poids.

Avec moins de 8 Go de VRAM, choisissez une quantification plus petite ou un modèle plus petit de la même famille.

Où acheter

Les prix et les liens suivent le marché choisi.

GeForce RTX 4060 Ti 16 GB

NVIDIA

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

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Radeon RX 7600 XT

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MacBook Pro 14 M3 Pro

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AMD Ryzen AI Max+ 395

PC à mémoire unifiée

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Questions fréquentes

Combien de VRAM faut-il pour Qwen2.5 14B Instruct ?
Environ 11,2 Go en Q4_K_M avec un contexte de 8K, cache KV et surcoût compris. En Q8_0, il faut environ 17,7 Go. Un contexte plus long ajoute davantage : environ 6 Go de cache KV à 32K.
Qwen2.5 14B Instruct tourne-t-il sur Mac ?
Oui, sur un Mac dont le GPU peut utiliser au moins 11 Go, par exemple M3 24 Go. Par défaut, macOS laisse le GPU utiliser environ deux tiers à trois quarts de la mémoire unifiée.
À quelle vitesse tourne Qwen2.5 14B Instruct ?
Sur une RTX 4090, nous estimons 65–93 tok/s en Q4_K_M. C'est une estimation fondée sur la bande passante mémoire (confiance faible) tant que des benchmarks ne sont pas importés.