Família Qwen · 3B de parâmetros

Qwen 2.5 Coder 3B Instruct

Coder 3B. HumanEval 84,1. ⚠ Licença Qwen Research (não comercial).

🇨🇳 Alibaba·Licença Qwen Research License·Contexto 32k tokens·Data de lançamento novembro de 2024·Cabe nos 128 GB de o AI TOP ATOM da GIGABYTE (link afiliado)← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • Leve (2 GB de VRAM Q4)
  • Apache 2.0
  • Complementação rápida de código
Limitações que você deve conhecer
  • —Contexto de apenas 32k
  • —Menor desempenho que o 7B em código complexo
Arquitetura
Denso · 3B · Qwen 2.5 Coder · código otimizado
Treinamento
3 bilhões de parâmetros, otimizado para código, 92 linguagens de programação.
Ideal para
Autocompletação em laptopPrototipagem

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:3b
⚠
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
2 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
2.5 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
4 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
6 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 5 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para Qwen 2.5 Coder 3B Instruct?

Para executar Qwen 2.5 Coder 3B Instruct localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 2 GB de VRAM. Uma opção para comparar: RTX 5060 Ti 16 GB — mantenha uma margem para o sistema e o contexto; verifique a compatibilidade do motor com a GPU.

Oferta atual: RTX 5060 Ti 16 GB
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Em deslocamento: Qwen 2.5 Coder 3B 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
~25t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~70t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~160t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900