01Cosa sa fare
- Miglior LLM open-weight per programmare
- Molto forte su HumanEval (riferimento 2024)
- Contesto di 128k
- —Richiede 20+ GB di VRAM
- —Meno efficace nelle conversazioni generali
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.
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.
Quale hardware serve per Qwen 2.5 Coder 32B?
Per eseguire Qwen 2.5 Coder 32B in locale con quantizzazione Q4, servono circa 19 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.
Perché questa scelta? La nostra scheda completa su GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) →
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In mobilità: Qwen 2.5 Coder 32B funziona anche su un Portatile RTX (24 GB di VRAM) →
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.
04Benchmark pubblici
Punteggi ripresi dalle model card o da MMLU-Pro / fonti della community. Unità: % di risposte corrette.