Família Qwen · 72B de parâmetros

Qwen 2.5 72B Instruct

Modelo principal denso Qwen 2.5. MMLU 86.1, HumanEval 86.6. Licença Qwen (limite de 100M MAU).

🇨🇳 Alibaba·Licença Licença Qwen·Contexto 128k tokens·Data de lançamento setembro de 2024·Cabe nos 128 GB de o AI TOP ATOM da GIGABYTE (link afiliado)← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • MMLU 86,1
  • HumanEval 86.6
  • MATH 83.1
Limitações que você deve conhecer
  • —Licença Qwen personalizada (limiar de 100M MAU)
  • —42 GB em Q4
Arquitetura
Denso 72B · GQA · 131k ctx via YaRN
Treinamento
Modelo denso de ponta da família Qwen 2.5.
Ideal para
RaciocínioRedação profissionalMultilíngue

05Instalar

Instale Ollama para seu SO. Verifique o modelo e sua quantização antes do download. Comece com 4096 tokens de contexto, depois verifique a alocação com ollama ps. Um comando abaixo não é prova de teste executado na sua máquina.

$ollama run qwen2.5:72b
⚠
Primeiro download: entre 2 e 40 GB, dependendo da quantização escolhida. Reserve espaço em disco; recomenda-se uma conexão estável. As execuções seguintes são instantâneas.

02Memória necessária

Quantidade aproximada de VRAM da GPU necessária para executar este modelo, incluindo a memória adicional para um contexto de 4k tokens. Para um contexto mais longo, adicione ~1 GB a cada 8k tokens.

Q4_K_M
O mais leve, ~5% de perda
42 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
50 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
78 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
144 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 64 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para Qwen 2.5 72B Instruct?

Para executar Qwen 2.5 72B Instruct localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 42 GB de VRAM. Uma opção para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — mantenha uma margem para o sistema e o contexto; verifique a compatibilidade do motor com a GPU.

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03Velocidade estimada

Tokens gerados por segundo em Q4_K_M, contexto 4k. Acima de 20 t/s, a leitura é confortável. Abaixo de 10 t/s, é apenas para testar.

Categoria de entrada
~1t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~5t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~18t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Benchmarks públicos

Pontuações reproduzidas a partir das fichas dos modelos ou de fontes do MMLU-Pro / da comunidade. Unidade: % de respostas corretas.

MMLU
86.1
HumanEval
86.6
MATH
83.1