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大模型Qwen 2.5 系统和硬件配置要求

时间：2025-02-11 23:32:24 来源：UltraLAB图形工作站方案网站 人气：19032 作者：管理员

Qwen 2.5系统和硬件配置要求

探索阿里巴巴在人工智能领域的最新创新Qwen 2.5模型的开创性功能。从多功能的 Qwen 2.5 到编码、数学、视觉语言和音频方面的专业变体，这些模型在各种任务中提供卓越的性能。Qwen 2.5 模型的大小从 0.5B 到 72B 参数不等，可满足各种计算资源和应用程序需求。了解这些最先进的模型如何突破 AI 的界限，从自然语言处理到多模态理解。

规范	Qwen 2.5-0.5B	Qwen 2.5-1.5B	Qwen 2.5-3B	Qwen 2.5-7B	Qwen 2.5-14B	Qwen 2.5-32B	Qwen 2.5-72B
GPU内存	398MB	986MB	1.9GB	4.7GB	9.0GB	20GB
BF16							134.74GB 2个A100 80GB或 4块RTX4090 48GB
GPTQ-int8							71GB 2个A100 80G或 3块RTX4090 48GB
GPTQ-int4							41.8GB 1个RTX4090 48GB
AWQ							41.31GB 1个RTX4090 48GB
存储空间	<1GB	~2GB	~4GB
最大长度	32K tokens	32K tokens	32K tokens (估计)	32K tokens	32K tokens	32K tokens（估计）	32K tokens
工具使用		支持	可能支持	支持	支持	可能支持	支持
预训练令牌	2.2T			2.4T	3.0T	可能3.0T或更多	3.0T
最小GPU内存(Q-LoRA微调)	5.8GB			11.5GB	18.7GB		61.4GB
最小GPU内存(生成2048个令牌，Int4)	2.9GBGB			8.2GB	13.0GB		48.9GB
许可证	Apache 2.0版本	Apache 2.0版本	Qwen特定许可证	Apache 2.0版本	Apache 2.0版本	Apache 2.0版本

Qwen2.5 编码器硬件配置要求

模型	类别	规范	详细参数
Qwen2.5编码器1.5B	技术规格	模型大小	15亿个参数
		GPU内存	约986MB
		存储空间	~2GB
		最大长度	32K tokens（估计）
		预训练令牌	未指定，可能在2.2T tokens左右
	主要特点	优化的架构	专为编码任务而设计，在性能和资源效率之间实现良好的平衡
		处理效率	能够以适度的计算资源处理编码任务
		先进技术	采用flash-attention等技术，以提高效率并减少内存使用
		语言的多样性	针对编码进行了优化，但保留了一般的自然语言处理功能
	系统要求	Python	3.8或更高版本
		PyTorch	1.12或更高版本，推荐 2.0+
		CUDA	11.4或更高版本(适用于GPU用户)
	理想的应用	为中小型项目提供编码协助
		代码生成和基本调试
		非常适合计算资源有限的个人开发人员或小型团队
		适合在没有高端硬件的情况下寻求帮助的开发人员
Qwen 2.5编码器7B	技术规格	模型大小		70亿个参数
		GPU内存		4.7GB
		最大长度		32K tokens
		预训练令牌		2.4T
		最小GPU内存(Q-LoRA微调)		11.5GB
		最小GPU内存(生成2048令牌,Int4)		8.2GB
	性能特点	生成速度（BF16）		37.97个tokens/s（输入长度1）
		生成速度（GPTQ-int4）		36.17个tokens/s（输入长度1）
		生成速度（AWQ）		33.08个tokens/s（输入长度1）
		GPU内存使用情况（BF16）		14.92GB（输入长度1）
		GPU内存使用情况GPTQ-int4		6.06GB（输入长度1）
		GPU内存使用情况（AWQ）		5.93GB（输入长度1）
	主要特点	高级编码功能		与1.5B型号相比,在复杂编码任务中的性能显著提高
		增强的上下文理解		由于参数数量更多,因此更好地理解上下文和开发人员意图
		支持大型项目		能够处理更广泛和复杂的代码库
		编程语言的多功能性		可能为更广泛的编程语言和框架提供支持

Qwen2数学要求

模型种类	类别	规范	详细参数
Qwen2-Math 1.5B	技术规格	模型大小	15亿个参数
		非嵌入参数	1.2B
		GSM8K性能	58.5%
		数学性能	21.7%
		MMLU性能	56.5%
		C-Eval性能	70.6%
		CMMLU性能	70.3%
	附加功能	结构	基于Transformer，具有SwiGLU 激活等改进
		分词器	针对多种自然语言和代码进行改进和调整
		最大上下文	32Ktokens(估计值,基于其他Qwen2模型)
Qwen2-Math 7B	技术规格	模型大小	70 亿个参数
		GSM8K 性能	89.9%
		数学改进	比其前身高 5.0 分
		最大上下文	32K tokens
		量化选项	提供BF16、GPTQ-Int8、GPTQ-Int4和AWQ版本
	生成速度	BF16型	37.97个tokens/s（输入长度1）
		GPTQ-INT4 的	36.17个tokens/s（输入长度1）
		AWQ	33.08个tokens/s（输入长度1）
	GPU内存使用情况	BF16型	14.92GB（输入长度1）
		GPTQ-INT4 的	6.06GB（输入长度1）
		AWQ	5.93GB（输入长度1）
Qwen2-Math 72B	技术规格	模型大小	720亿个参数
		MATH基准测试	84%
		GSM8K性能	96.7%
		大学数学成绩	47.8%
		MMLU性能	84.2%
		GPQA 性能	37.9%
		HumanEval 性能	64.6%
		BBH 性能	82.4%
	附加功能	最大上下文	128K tokens
	附加功能	许可证	特定于Qwen（不像较小的模型那样使用 Apache 2.0）
	系统要求（估计）	GPU内存（BF16）	~134GB（2个A100 80GB或4块RTX4090 48GB）
		GPU内存（GPTQ-int8）	~71GB（2个A100 80GB或4块RTX4090 48GB）
		GPU内存（GPTQ-int4）	~42GB（2个A100 80GB或2块RTX4090 48GB）
		GPU内存（AWQ）	~41GB（2个A100 80GB或2块RTX4090 48GB）

Qwen2 VI硬件配置要求

模型种类	类别	规范	详细参数
Qwen2-VL-2B	模型组成	总大小	20亿个参数
		Vision 编码器	675M 参数
		法学硕士	1.5B 参数
	硬件要求	图形处理器	兼容 CUDA，最低 4GB VRAM
		中央处理器	4个内核或更多
		RAM	最低8GB，推荐16GB
	软件要求	Python	3.8 或更高版本
		PyTorch 插件	1.12 或更高版本
		Transformers	4.32.0 或更高版本
	存储	磁盘空间	约 4GB
	性能	MMMU val	41.1%
	性能	DocVQA 测试	90.0%
	处理能力	图像	最高 2048×2048 像素
	处理能力	视频	持续时间长达 20 分钟
	许可证	Apache 2.0 版本
Qwen2-VL-7B	模型组成	总大小	70 亿个参数
		视频编码器	675M 参数
		LLM	7.6B 参数
	硬件要求	图形处理器	兼容CUDA，最低16GB VRAM
		中央处理器	8个内核或更多
		RAM	最低32GB，推荐64GB
	软件要求	Python	3.8 或更高版本
		PyTorch 插件	2.0 或更高版本
		Transformers	4.37.0 或更高版本
	存储	磁盘空间	约14GB
	性能	在大多数基准测试中优于 OpenAI GPT-4o mini
	处理能力	图像	动态分辨率高达4096×4096像素
	处理能力	视频	持续时间长达20分钟，每秒处理2帧
	许可证	Apache 2.0 版本
Qwen2-VL-72B	模型组成	总大小	720亿个参数
		视频编码器	675M参数
		LLM	72B参数
	硬件要求	图形处理器	多个高端GPU,至少2个NVIDIA A100 80GB
		中央处理器	32个内核或更多
		RAM	最低256GB，推荐512GB
	软件要求	Python	3.8或更高版本
		PyTorch 插件	2.0或更高版本
		Transformers	4.37.0或更高版本
	存储	磁盘空间	超过130GB
	性能	MathVista、DocVQA、RealWorldQA 和 MTVQA 的最新技术
	处理能力	图像	无理论限制的动态分辨率
	处理能力	视频	持续时间超过20分钟,具有高级帧处理功能
	访问	通过官方 API 提供

Qwen2 音频硬件配置要求

模型种类	规范	详细参数
模型组成	总大小	70亿个参数
	视频编码器	675M 参数
	LLM	7.6B 参数
硬件要求	图形处理器	兼容CUDA，建议至少 16GB VRAM
	中央处理器	8个或更多内核以实现最佳性能
	RAM	最低32GB，推荐64GB或更高
	存储	至少20GB的可用磁盘空间用于模型和依赖项
软件要求	操作系统	Linux（建议使用 Ubuntu 20.04 或更高版本）、带有 WSL2 的 Windows 10/11 或 macOS 11 或更高版本
	Python	3.8或更高版本
	PyTorch 插件	2.0或更高版本，使用CUDA支持编译
	Transforms	4.37.0或更高版本，建议从 GitHub 安装最新版本： pip install git+https://github.com/huggingface/transformers
	Librosa	用于音频处理的最新稳定版本
	FFmpeg	音频文件作需要
	其他依赖项	CUDA 工具包：版本 11.4 或更高版本 cuDNN：版本与已安装的 CUDA 版本兼容 Numpy：最新稳定版本 SoundFile：用于读取和写入音频文件 Torchaudio：用于 PyTorch 中的音频处理
网络要求	互联网连接	用于模型下载的稳定连接（约 14GB）
网络要求	推荐带宽	100 Mbps 或更高速度，实现快速下载
处理能力	图像	动态分辨率高达 4096×4096 像素
处理能力	视频	持续时间长达 20 分钟，每秒处理 2 帧
性能	在大多数基准测试中优于 OpenAI GPT-4o mini
许可证	Apache 2.0 版本

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