Qwen 2.5 VL 7BvsLLaDA 2.0 Uni 16B
Comparativo completo entre Qwen 2.5 VL 7B (7B de parâmetros, Alibaba) e LLaDA 2.0 Uni 16B (16B, Ant Group / inclusionAI). VRAM necessária para cada quantização, tokens por segundo medidos em 4 GPUs de referência, veredito por caso de uso, licença, comandos de instalação. Todos os números são calculados a partir dos dados do catálogo — sem copiar e colar entre páginas.
Em resumo
| Característica | Qwen 2.5 VL 7B | LLaDA 2.0 Uni 16B |
|---|---|---|
| Parâmetros | 7B | 16B |
| Família | Qwen | LLaDA |
| Autor | Alibaba | Ant Group / inclusionAI |
| Origem | CN | CN |
| Licença | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Contexto | 128 000 tokens | 8 192 tokens |
| Data de lançamento | janeiro de 2025 | abril de 2026 |
Uso de memória
VRAM aproximada necessária para inferência com uma janela de contexto média. O vencedor (em verde) é o modelo que consome menos — vantagem para os menores.
| Quantização | Qwen 2.5 VL 7B | LLaDA 2.0 Uni 16B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leve) | 6 GB | 18 GB |
| Q5_K_M (equilíbrio) | 7 GB | 22 GB |
| Q8 (quase sem perdas) | 10 GB | 30 GB |
| FP16 (qualidade máxima) | 18 GB | 47 GB |
| RAM para execução somente na CPU | 10 GB | 36 GB |
Velocidade estimada (tokens/segundo)
Estimativas baseadas na melhor quantização viável em cada GPU. Os números reais dependem do prompt, do contexto e do motor (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodologia.
| GPU de referência | Qwen 2.5 VL 7B | LLaDA 2.0 Uni 16B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 60 tok/s · FP16 | 130 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | 25 tok/s · Q8 | ✗ pesado demais |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 8 tok/s · Q8 | ✗ pesado demais |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 25 tok/s · FP16 | 60 tok/s · Q8 |
Veredito por caso de uso
Para cada uso comum, indicamos qual dos dois é o mais adequado com base em suas tags, tamanho e especialização.
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Pontos fortes e fracos
Qwen 2.5 VL 7B
Visão SOTA 7B. Vídeo >1h, grounding bbox, OCR multilíngue. DocVQA 95.7.
- Visão de ponta com 7 bilhões de parâmetros
- OCR multilíngue excelente
- Vídeo longo
- Apache 2.0
- Exige um backend compatível com VLM (Ollama ≥ 0.5)
Instalação
LLaDA 2.0 Uni 16B
Primeiro dLLM aberto sob a licença Apache 2.0: MoE 16B/1B + decodificador de difusão 6.2B. Texto+visão unificados. Lançamento em 22 de abril de 2026.
- Primeiro dLLM aberto sob a licença Apache 2.0
- Texto + visão + geração + edição unificados
- Modo 'thinking' intercalado
- Apache 2.0
- Arquitetura de difusão não suportada por Ollama/llama.cpp
- Exige Flash Attention 2 + CUDA 12.4
- 47 GB de VRAM durante a geração
- Ctx de apenas 8k
Instalação
Perguntas frequentes
Qual modelo funciona melhor na RTX 4090 (24 GB): Qwen 2.5 VL 7B ou LLaDA 2.0 Uni 16B?
Em uma RTX 4090, o Qwen 2.5 VL 7B roda em FP16 (~60 tok/s), LLaDA 2.0 Uni 16B em Q5_K_M (~130 tok/s). Considerando apenas a taxa de geração, LLaDA 2.0 Uni 16B vence. Consulte o configurador para testar sua GPU exata.
Qual consome menos VRAM?
Em Q4_K_M, Qwen 2.5 VL 7B cabe em 6 GB contra 18 GB para o seu concorrente — uma diferença de 12 GB, significativa se você busca uma RTX 3060 ou uma 4060 Ti 8 GB.
É possível usar esses modelos em produção comercial?
Qwen 2.5 VL 7B está sob Apache 2.0 — livre para uso comercial. LLaDA 2.0 Uni 16B está sob Apache 2.0 — também livre. Para SaaS, prefira Apache 2.0 ou MIT.
Qual escolher em 2026?
Depende da sua restrição principal. Menor / mais rápido : Qwen 2.5 VL 7B (7B). Mais capaz : LLaDA 2.0 Uni 16B (16B). Se você tiver dúvidas, execute o configurador com sua GPU e seu caso de uso — ele decidirá com base nos dois.
Alternativas a considerar
Se nenhum dos dois for adequado, aqui estão os modelos semelhantes que você pode explorar.