Qwen2.5-VL-7B-Instruct Q4_K_M: VRAM necesaria 5,42 GiB
VRAM necesaria 5,42 GiB. Qwen2.5-VL-7B-Instruct Q4_K_M a 8192 tokens es una estimación de 4,92 GiB–5,42 GiB para un LLM en local. Repositorio Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct. Archivo de 4.683.072.384 bytes. Sin GPU, esto es demanda, no si cabe.
Puntos de control concretos, con arquitectura y archivos de pesos con fuente. GGUF Q4_K_M (Unsloth): 4,92 GiB–5,42 GiB a 8192 tokens, 1 secuencia, KV FP16, llama.cpp.
Editor y procedencia
- ProveedorQwen
- Hugging Face
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct - Revision
cc594898137f460bfe9f0759e9844b3ce807cfb5 - Parámetros totales8.292.166.656
- Capas28
- Cabezas de consulta28
- Cabezas KV4 (gqa)
- Dimensión de cabeza128
- Contexto documentado128.000
- Integridadcomplete · full
Capas de memoria de esta estimación
Los bytes del archivo, el KV bruto, los extras del motor y la demanda total van aparte. No es una traza de ejecución.
- Weight artifact
- 4,36 GiB (4.683.072.384 bytes)
- Raw KV cache
- 0,44 GiB (469.762.048 bytes)
- Engine extras / workspace
- 0,13 GiB–0,62 GiB
- Total estimated demand
- 4,92 GiB–5,42 GiB
Archivos contados
| Cuantización | Archivos contados | Bytes | Motor | Evidencia |
|---|---|---|---|---|
| BF16 safetensors bf16 | 16.584.333.312 (15,45 GiB / 16,58 GB) | vllm, sglang, unspecified | file-metadata | |
| GGUF Q4_K_M (Unsloth) gguf-q4_k_m | Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q4_K_M.gguf | 4.683.072.384 (4,36 GiB / 4,68 GB) | llama.cpp, ollama, unspecified | file-metadata |
| GGUF Q5_K_M (Unsloth) gguf-q5_k_m | Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q5_K_M.gguf | 5.444.830.080 (5,07 GiB / 5,44 GB) | llama.cpp, ollama, unspecified | file-metadata |
| GGUF Q6_K (Unsloth) gguf-q6_k | Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q6_K.gguf | 6.254.197.632 (5,82 GiB / 6,25 GB) | llama.cpp, ollama, unspecified | file-metadata |
| GGUF Q8_0 (Unsloth) gguf-q8_0 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q8_0.gguf | 8.098.524.032 (7,54 GiB / 8,10 GB) | llama.cpp, ollama, unspecified | file-metadata |
| INT4 theoretical | No hay archivo publicado | 4.146.083.328 (Las filas teóricas no son artefactos descargables.) | — | theoretical |
Memoria por cuantización y contexto
Secuencias concurrentes = 1. El KV es FP16 por defecto. El intervalo incluye extras de runtime documentados para el motor indicado. Las cifras usan el mismo núcleo que la calculadora interactiva.
| Cuantización | 2048 tokens | 8192 tokens | 32.768 tokens |
|---|---|---|---|
| BF16 safetensors | 16,18 GiB–18,06 GiB | 16,51 GiB–18,40 GiB | 17,82 GiB–19,75 GiB |
| GGUF Q4_K_M (Unsloth) | 4,60 GiB–5,06 GiB | 4,92 GiB–5,42 GiB | 6,24 GiB–6,82 GiB |
| GGUF Q5_K_M (Unsloth) | 5,31 GiB–5,78 GiB | 5,63 GiB–6,14 GiB | 6,95 GiB–7,54 GiB |
| GGUF Q6_K (Unsloth) | 6,06 GiB–6,55 GiB | 6,39 GiB–6,91 GiB | 7,70 GiB–8,31 GiB |
| GGUF Q8_0 (Unsloth) | 7,78 GiB–8,30 GiB | 8,10 GiB–8,66 GiB | 9,42 GiB–10,07 GiB |
| INT4 theoretical Las filas teóricas no son artefactos descargables. | 4,10 GiB–5,68 GiB | 4,42 GiB–6,09 GiB | 5,74 GiB–7,70 GiB |
Caché KV (datos brutos)
El KV bruto de GQA/MHA es 2 × capas × kvHeads × headDim × tokens × secuencias × bytes por elemento. Esta página usa KV heads (4), no query heads (28).
- 8,192 tokens, 1 sequence, FP16: 469.762.048 bytes (0,4375 GiB)
- 32,768 tokens: 1.879.048.192 bytes (1,7500 GiB)
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Fuentes
- Qwen2.5-VL-7B-Instruct model card
- config.json — revision cc594898137f460bfe9f0759e9844b3ce807cfb5
- safetensors index — metadata.total_size=16584333312
- Artifact repo unsloth/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-GGUF
Hipótesis que afectan al resultado
- El contexto pedido cabe en la ventana nativa de 128000 tokens.
- La estimación residente usa el total de parámetros, incluidos expertos MoE inactivos.
- Los bytes de pesos salen solo de los archivos elegidos, no de todas las cuantizaciones del repositorio.
- El tamaño de descarga no es la memoria GPU de pico. El diseño en ejecución y la KV van aparte.
- Archivos contados: Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q4_K_M.gguf.
- Hay componente de visión. La inferencia de texto no incluye encoder ni projector.
- El contexto es el número de tokens en caché por secuencia (entrada más generación reservada).
- Las secuencias concurrentes comparten una copia del modelo; los pesos no se multiplican por el número de secuencias.
Calculadora
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