Famiglia Qwen · 72B parametri

Qwen 2.5 VL 72B

Visione di frontiera. MMMU 70.2, MMBench 88.6. Licenza Qwen (non Apache) che consente l'uso commerciale con meno di 100 milioni di utenti attivi mensili.

🇨🇳 Alibaba·Licenza Qwen License·Contesto 125k tokens·Data di uscita gennaio 2025← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • Visione di frontiera
  • MMMU 70.2
  • 128k ctx
Limiti da conoscere
  • —Licenza Qwen (non-Apache): clausola MAU
  • —40+ GB VRAM in Q4
Architettura
ViT + LLM · GQA · SwiGLU · RMSNorm
Addestramento
Backbone 72B + encoder di visione.
Ideale per
Visione avanzataAnalisi documenti

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 qwen2.5vl: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 VL 72B?

Per eseguire Qwen 2.5 VL 72B 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.

Offerta attuale: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395)
AmazonVedi il prezzo →

Perché questa scelta? La nostra scheda completa su GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) →

Link affiliati — possibile commissione senza costi aggiuntivi per te, raccomandazione indipendente. In qualità di Partner Amazon, QuelLLM ottiene un guadagno dagli acquisti che soddisfano i requisiti.

Questo modello nel tuo ChatGPT privato, senza cloud

Troppo grande per il tuo computer? Il kit ti fornisce il modello che sta nella tua VRAM

  • Spazio online a vita
  • PDF + file
  • Aggiornamenti a vita

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
~6t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~20t/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.

MMMU
70.2
MathVista
74.8