Família Qwen · 1.5B de parâmetros

Qwen 2.5 Coder 1.5B Instruct

O menor modelo Qwen 2.5 para programação. HumanEval 70.7. Ideal para completar código no próprio dispositivo.

🇨🇳 Alibaba·Licença Apache 2.0·Contexto 32k tokens·Data de lançamento novembro de 2024·Cabe nos 128 GB de o AI TOP ATOM da GIGABYTE← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • Ultraleve (1 GB de VRAM em Q4)
  • Bom em completar código inline
  • Apache 2.0
Limitações que você deve conhecer
  • —1.5B — qualidade de código limitada vs 7B+
  • —Contexto de apenas 32k
Arquitetura
Denso · 1,5B · Qwen 2.5 Coder · compacto, especializado em código
Treinamento
1,5 bilhão de parâmetros, corpus de código em 92 linguagens, ideal para autocompletar código de forma leve.
Ideal para
Autocompletação em linhaCPU/edge

04Instalar

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-coder:1.5b
⚠
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
1 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
1.2 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
2 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
3 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 3 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para Qwen 2.5 Coder 1.5B Instruct?

Para executar Qwen 2.5 Coder 1.5B Instruct localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 1 GB de VRAM. Uma opção para comparar: RTX 5060 Ti 16GB (ASUS Prime) — mantenha uma margem para o sistema e o contexto; verifique a compatibilidade do motor com a GPU.

Oferta atual: RTX 5060 Ti 16GB (ASUS Prime)
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Em deslocamento: Qwen 2.5 Coder 1.5B Instruct também roda em um Notebook RTX (16 GB de VRAM) →

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
~50t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~150t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~300t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900