Famiglia Qwen · 72B parametri

Qwen 2.5 72B Instruct

Modello di punta denso Qwen 2.5. MMLU 86.1, HumanEval 86.6. Licenza Qwen (soglia di 100M MAU).

🇨🇳 Alibaba·Licenza Qwen License·Contesto 128k tokens·Data di uscita settembre 2024·Sta nei 128 GB di l'AI TOP ATOM di GIGABYTE (link affiliato)← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • MMLU 86.1
  • HumanEval 86.6
  • MATH 83.1
Limiti da conoscere
  • —Licenza Qwen personalizzata (soglia di 100M MAU)
  • —42 GB in Q4
Architettura
Denso 72B · GQA · 131k ctx via YaRN
Addestramento
Modello denso di punta di Qwen 2.5.
Ideale per
RagionamentoRedazione professionaleMultilingue

05Installare

Installa Ollama per il tuo OS. Verifica il modello e la sua quantizzazione prima del download. Inizia con 4096 token di contesto, poi controlla l'allocazione con ollama ps. Un comando qui sotto non dimostra che sia stato eseguito un test sulla tua macchina.

$ollama run qwen2.5:72b
⚠
Primo download: tra 2 e 40 GB a seconda della quantizzazione scelta. Occorre prevedere spazio su disco; è consigliata una connessione stabile. Gli avvii successivi sono istantanei.

02Memoria richiesta

VRAM GPU approssimativa per far girare questo modello, overhead del contesto di 4k token incluso. Per un contesto più lungo, aggiungi ~1 GB per ogni blocco di 8k token.

Q4_K_M
Il più leggero, ~5% di perdita
42 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
50 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
78 GB
FP16
Piena precisione — uso server
144 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 64 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per Qwen 2.5 72B Instruct?

Per eseguire Qwen 2.5 72B Instruct in locale con quantizzazione Q4, servono circa 42 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — lascia un margine per il sistema e il contesto; verifica la compatibilità del motore con la GPU.

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03Velocità prevista

Token generati al secondo in Q4_K_M, contesto 4k. Oltre 20 t/s, la lettura è confortevole. Al di sotto di 10 t/s, va bene solo per fare delle prove.

Entry-level
~1t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~5t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~18t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Benchmark pubblici

Punteggi ripresi dalle model card o da MMLU-Pro / fonti della community. Unità: % di risposte corrette.

MMLU
86.1
HumanEval
86.6
MATH
83.1