Radeon RX 7900 XTX
AMD
CompatibleFait tourner Qwen2.5 Coder 32B Instruct Q4_K_M entièrement en mémoire
Modèle · Alibaba Qwen
En Q4_K_M avec un contexte de 8K, Qwen2.5 Coder 32B Instruct demande environ 22,4 Go : un GPU de 24 Go ou plus le fait tourner entièrement en VRAM.
Spécification officielleDonnées mises à jour il y a 24 joursSource: Hugging Face config.json + model card
| Quantification | Taille du fichier | Mémoire nécessaire | Mémoire GPU minimale | Qualité |
|---|---|---|---|---|
| BF16 | Non disponible | ~66,5 Go | 80 Go | Référence (non quantifié) |
| Q8_0 | 32,4 Go | ~36,7 Go | 48 Go | Quasi sans perte |
| Q6_K | 25 Go | ~29,1 Go | 32 Go | Quasi sans perte |
| Q5_K_M | 21,7 Go | ~25,6 Go | 32 Go | Très bonne |
| Q4_K_MLa plus utilisée | 18,5 Go | ~22,4 Go | 24 Go | Bonne — le choix courant |
| IQ4_XS | 16,5 Go | ~20,7 Go | 24 Go | Bonne — le choix courant |
| Q3_K_M | 14,8 Go | ~18,8 Go | 20 Go | Perte perceptible |
| Q2_K | 11,5 Go | ~15,6 Go | 16 Go | Perte 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
| RTX 509032 Go · 64 Go RAM~22,4 Go · 53–76 tok/s estimation | Excellent |
|---|---|
| RTX 409024 Go · 64 Go RAM~22,4 Go · 33–45 tok/s estimation | Compatible |
| RTX 309024 Go · 64 Go RAM~22,4 Go · 31–42 tok/s estimation | Compatible |
| RX 7900 XTX24 Go · 64 Go RAM~22,4 Go · 27–39 tok/s estimation | Compatible |
| RTX 5060 Ti 16 GB16 Go · 64 Go RAM~22,4 Go · 2,5–5 tok/s estimation | Offload CPU/GPU |
| RTX 5070 Ti16 Go · 64 Go RAM~22,4 Go · 3–5,5 tok/s estimation | Offload CPU/GPU |
| RTX 508016 Go · 64 Go RAM~22,4 Go · 3–5,5 tok/s estimation | Offload CPU/GPU |
| RTX 4070 Ti SUPER16 Go · 64 Go RAM~22,4 Go · 3–5,5 tok/s estimation | Offload CPU/GPU |
| RX 9070 XT16 Go · 64 Go RAM~22,4 Go · 2,5–5 tok/s estimation | Offload CPU/GPU |
| RTX 4060 Ti 16 GB16 Go · 64 Go RAM~22,4 Go · 2,5–4,5 tok/s estimation | Possible mais lent |
| RTX 3060 12 GB12 Go · 64 Go RAM~22,4 Go · 1,8–3,5 tok/s estimation | Possible mais lent |
| RTX 407012 Go · 64 Go RAM~22,4 Go · 1,8–3,5 tok/s estimation | Possible mais lent |
| RTX 507012 Go · 64 Go RAM~22,4 Go · 1,9–3,5 tok/s estimation | Possible mais lent |
| RTX 40608 Go · 64 Go RAM~22,4 Go · 1,3–2,5 tok/s estimation | Possible mais lent |
| M3 Ultra (80-core GPU) · 512 GoMac Studio~22,2 Go · 22–36 tok/s estimation | Excellent |
|---|---|
| M4 Max (40-core GPU) · 128 GoMacBook Pro 14, MacBook Pro 16~22,2 Go · 16–24 tok/s estimation | Excellent |
| M3 Max (40-core GPU) · 128 GoMacBook Pro 14, MacBook Pro 16~22,2 Go · 12–18 tok/s estimation | Excellent |
| M4 Pro (20-core GPU) · 64 GoMac mini, MacBook Pro 14~22,2 Go · 8–12 tok/s estimation | Compatible |
| M4 Max (32-core GPU) · 36 GoMacBook Pro 14, MacBook Pro 16~22,2 Go · 12–18 tok/s estimation | Compatible |
| M4 · 32 GoMacBook Air, MacBook Pro 14~22,2 Go · Pas de données | Compatible avec limites |
| M5 · 32 GoMacBook Pro 14~22,2 Go · Pas de données | Compatible avec limites |
| M3 · 24 GoMacBook Air, MacBook Pro 14~22,2 Go · Pas de données | Incompatible |
EstimationDonnées mises à jour il y a 24 joursSource: moteur Run LLM Locally
Le cache KV grandit avec le contexte : à 32K, il ajoute environ 8 Go aux poids.
Avec moins de 8 Go de VRAM, choisissez une quantification plus petite ou un modèle plus petit de la même famille.
Les prix et les liens suivent le marché choisi.
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Apple Silicon
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PC à mémoire unifiée
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