VRAM-Bedarf von Qwen2.5-7B-Instruct

Qwen2.5-7B-Instruct braucht mit Q4_K_M und 8K Kontext etwa 5,4 GiB Grafikspeicher. Eine Grafikkarte mit 8 GB wie die RTX 4060 reicht. Mit 32K Kontext braucht es etwa 6,8 GiB; das passt auf eine Karte mit 10 GB.

Das sind Schätzungen aus der config des Modells und den Dateigrößen, keine Messungen. So rechnen wir

VRAM nach Quantisierung

QuantisierungDateigrößeSumme bei 8KSumme bei 32K
BF16 safetensors15,2 GB15,2 GiB–17,1 GiB16,6 GiB–18,5 GiB
GGUF Q8_08,1 GB8,1 GiB–8,7 GiB9,4 GiB–10,1 GiB
GGUF Q6_K (Qwen)6,3 GB6,4 GiB–6,9 GiB7,7 GiB–8,3 GiB
GGUF Q5_K_M5,4 GB5,6 GiB–6,1 GiB6,9 GiB–7,5 GiB
GGUF Q4_K_M4,7 GB4,9 GiB–5,4 GiB6,2 GiB–6,8 GiB

Namen wie Q4_K_M und Q8_0 sind Quantisierungsstufen: weniger Bits pro Gewicht ergeben eine kleinere Datei und etwas weniger Qualität. Die Summen enthalten den KV-Cache (Speicher, der mit der Kontextlänge wächst) und Laufzeitpuffer, für einen Chat gleichzeitig. Dateien zum Herunterladen

Welche Grafikkarten es schaffen

SpeicherNutzbarBeispieleBei 8KBei 32K
8 GB7,0 GiBRTX 4060, RTX 3060, RTX 5060 Ti +1 weiterePasstKnapp
10 GB9,0 GiBRTX 3080Läuft mit LuftPasst
12 GB11,0 GiBRTX 4070, RTX 3060, RTX 5070 +2 weitereLäuft mit LuftLäuft mit Luft
16 GB14,0 GiBRTX 4080 SUPER, RTX 5080, RX 7800 XT +5 weitereLäuft mit LuftLäuft mit Luft
16 GB15,0 GiBRTX 4060 Ti, RTX 4070 Ti SUPERLäuft mit LuftLäuft mit Luft
20 GB18,0 GiBRX 7900 XTLäuft mit LuftLäuft mit Luft
24 GB22,0 GiBRTX 4090, RX 7900 XTX, RTX 3090Läuft mit LuftLäuft mit Luft
32 GB30,0 GiBRTX 5090Läuft mit LuftLäuft mit Luft
48 GB46,0 GiBL40SLäuft mit LuftLäuft mit Luft
80 GB78,0 GiBA100, H100Läuft mit LuftLäuft mit Luft
64 GB · Unified54,0 GiBApple M2 MaxLäuft mit LuftLäuft mit Luft
128 GB · Unified96,0 GiBRyzen AI Max+ 395Läuft mit LuftLäuft mit Luft
128 GB · Unified112,0 GiBDGX Spark (GB10)Läuft mit LuftLäuft mit Luft
128 GB · Unified116,0 GiBApple M4 MaxLäuft mit LuftLäuft mit Luft

GGUF Q4_K_M, ein Chat gleichzeitig. Nutzbar ist der Gesamtspeicher minus eine Standardreserve für Betriebssystem und Anzeige.

Einzelne Kombinationen

Architektur

Der KV-Cache wächst mit dem Kontext: in FP16 etwa 0,4 GiB bei 8K und 1,8 GiB bei 32K. Das Modell hat 4 KV-Heads für 28 Query-Heads (Grouped-Query Attention), das hält diesen Cache klein.

Häufige Fragen

Ist die Downloadgröße gleich dem VRAM-Bedarf?

Nein. Die Q4_K_M-Datei hat etwa 4,4 GiB, aber mit 8K Kontext liegt die Summe bei etwa 5,4 GiB, weil KV-Cache und Laufzeitpuffer dazukommen.

Wie viel Speicher kostet ein längerer Kontext?

Bei Qwen2.5-7B-Instruct ist der KV-Cache in FP16 etwa 0,4 GiB bei 8K Tokens und 1,8 GiB bei 32K. Die Gewichte bleiben gleich groß.

Welche Quantisierung soll ich nehmen?

Fang mit Q4_K_M an (etwa 5,4 GiB bei 8K). Wenn der Speicher reicht, braucht BF16 etwa 17,1 GiB und bleibt näher an den Originalgewichten.

Dateien zum Herunterladen

QuantisierungDateienDateigrößeEngine
BF16 safetensorsmodel-00001-of-00004.safetensors, model-00002-of-00004.safetensors, model-00003-of-00004.safetensors, model-00004-of-00004.safetensors15,23 GB
15.231.233.024 bytes
vllm, sglang
GGUF Q8_0qwen2.5-7b-instruct-q8_0-00001-of-00003.gguf, qwen2.5-7b-instruct-q8_0-00002-of-00003.gguf, qwen2.5-7b-instruct-q8_0-00003-of-00003.gguf8,10 GB
8.098.525.408 bytes
llama.cpp, ollama
GGUF Q6_K (Qwen)qwen2.5-7b-instruct-q6_k-00001-of-00002.gguf, qwen2.5-7b-instruct-q6_k-00002-of-00002.gguf6,25 GB
6.254.198.880 bytes
llama.cpp, ollama
GGUF Q5_K_Mqwen2.5-7b-instruct-q5_k_m-00001-of-00002.gguf, qwen2.5-7b-instruct-q5_k_m-00002-of-00002.gguf5,44 GB
5.444.831.360 bytes
llama.cpp, ollama
GGUF Q4_K_Mqwen2.5-7b-instruct-q4_k_m-00001-of-00002.gguf, qwen2.5-7b-instruct-q4_k_m-00002-of-00002.gguf4,68 GB
4.683.073.632 bytes
llama.cpp, ollama
So kommt die Zahl zustande

Summe = Gewichtsdatei + KV-Cache + Laufzeitpuffer. Die Spanne reicht von niedrigem bis hohem Laufzeit-Overhead der gezeigten Engine.

GGUF Q4_K_M · 8.192 tokens · llama.cpp

Gewichte (Datei)
4,36 GiB (4.683.073.632 bytes)
KV-Cache
0,44 GiB (469.762.048 bytes)
Laufzeitpuffer
0,13 GiB–0,62 GiB
Summe
4,92 GiB–5,42 GiB
  • Der Kontext liegt im nativen Fenster von 32768 Tokens.
  • Für die geladenen Gewichte zählen alle Parameter, auch inaktive MoE-Experten.
  • Gezählt werden nur die gewählten Gewichtsdateien, nicht alle Quantisierungen im Repository.
  • Die Downloadgröße ist nicht der Spitzenbedarf an GPU-Speicher. Laufzeitlayout, Allocator-Padding und KV-Cache kommen hinzu.
  • Berücksichtigte Dateien: qwen2.5-7b-instruct-q4_k_m-00001-of-00002.gguf, qwen2.5-7b-instruct-q4_k_m-00002-of-00002.gguf.
  • Kontextlänge = gecachte Tokens pro Sequenz (Prompt plus reservierte Ausgabe).
  • Gleichzeitige Sequenzen teilen eine Modellkopie; Gewichte werden nicht mit der Sequenzzahl multipliziert.
  • Die KV-Präzision hängt nicht von der Quantisierung der Gewichte ab, solange Sie sie nicht ändern.

So rechnen wir

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Quellen

Rechner

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Kontextlänge

Mehr Kontext braucht mehr Speicher für den KV-Cache, das Arbeitsgedächtnis des Modells für die Unterhaltung.

Weitere Optionen
Quantisierung
Laufzeit

Engine und KV-Cache-Typ für diese Schätzung.

Arbeitslast

Overhead-Szenario und der Prefill-Arbeitsspeicher.

Topologie

Wie das Modell auf Geräte verteilt wird. Speicher wird nicht addiert.

Replikatzahl ist eine erweiterte Option. Anzahl meint Knoten oder GPUs, nicht Replikate.

Budget

Systemreserve und Sicherheitsmarge. Ein leeres Feld behält den vorherigen Wert.

GiB (2^30 Byte)

%

Eigenes Modell

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Nur huggingface.co, nur config.json, kein Token. Private Repos werden abgelehnt.

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