Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct Q4_K_M: VRAM necessária 1,80 GiB

VRAM necessária 1,80 GiB. Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct Q4_K_M em 8.192 tokens é uma estimativa de 1,38 GiB–1,80 GiB para rodar um LLM local. Repositório Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct. Arquivo de 1.117.320.768 bytes. Sem GPU, isto é demanda, não se cabe.

Checkpoints específicos, com arquitetura e arquivos de peso rastreáveis. GGUF Q4_K_M (Qwen): 1,38 GiB–1,80 GiB em 8.192 tokens, 1 sequência, KV FP16, llama.cpp.

Este resultado é uma estimativa, não um rastreio medido.Não verificadoPesos com arquivo

Publicador e procedência

FornecedorQwen
Hugging FaceQwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct
Revision2e1fd397ee46e1388853d2af2c993145b0f1098a
Parâmetros totais1.543.714.304
Camadas28
Heads de consulta12
Heads KV2 (gqa)
Dimensão do head128
Contexto documentado32.768
Completudepartial · full

Camadas de memória desta estimativa

Bytes do arquivo, KV bruto, extras do engine e demanda total ficam separados. Isto não é um rastreio de execução.

Weight artifact: 1,04 GiB (1.117.320.768 bytes)
Raw KV cache: 0,22 GiB (234.881.024 bytes)
Engine extras / workspace: 0,13 GiB–0,54 GiB
Total estimated demand: 1,38 GiB–1,80 GiB

Arquivos contados

Quantização	Arquivos contados	Bytes	Motor de execução	Evidência
GGUF Q4_K_M (Qwen) gguf-q4_k_m Calculadora: GGUF Q4_K_M (Qwen)	qwen2.5-coder-1.5b-instruct-q4_k_m.gguf	1.117.320.768 (1,04 GiB / 1,12 GB)	`llama.cpp, ollama, unspecified`	`file-metadata`
GGUF Q5_K_M (Qwen) gguf-q5_k_m Calculadora: GGUF Q5_K_M (Qwen)	qwen2.5-coder-1.5b-instruct-q5_k_m.gguf	1.285.494.336 (1,20 GiB / 1,29 GB)	`llama.cpp, ollama, unspecified`	`file-metadata`
GGUF Q6_K (Qwen) gguf-q6_k Calculadora: GGUF Q6_K (Qwen)	qwen2.5-coder-1.5b-instruct-q6_k.gguf	1.464.178.752 (1,36 GiB / 1,46 GB)	`llama.cpp, ollama, unspecified`	`file-metadata`
GGUF Q8_0 (Qwen) gguf-q8_0 Calculadora: GGUF Q8_0 (Qwen)	qwen2.5-coder-1.5b-instruct-q8_0.gguf	1.894.532.160 (1,76 GiB / 1,89 GB)	`llama.cpp, ollama, unspecified`	`file-metadata`
INT4 theoretical	Nenhum arquivo publicado	771.857.152 (Linhas teóricas não são artefactos descarregáveis.)	—	theoretical

Memória por quantização e contexto

Sequências concorrentes = 1. O KV padrão é FP16. O intervalo inclui extras de runtime documentados para o engine indicado. Os números usam o mesmo núcleo da calculadora interativa.

Quantização	2.048 tokens	8.192 tokens	32.768 tokens
GGUF Q4_K_M (Qwen)	1,22 GiB–1,62 GiB	1,38 GiB–1,80 GiB	2,04 GiB–2,50 GiB
GGUF Q5_K_M (Qwen)	1,38 GiB–1,78 GiB	1,54 GiB–1,96 GiB	2,20 GiB–2,66 GiB
GGUF Q6_K (Qwen)	1,54 GiB–1,95 GiB	1,71 GiB–2,12 GiB	2,36 GiB–2,83 GiB
GGUF Q8_0 (Qwen)	1,94 GiB–2,36 GiB	2,11 GiB–2,53 GiB	2,76 GiB–3,24 GiB
INT4 theoretical Linhas teóricas não são artefactos descarregáveis.	0,90 GiB–1,57 GiB	1,06 GiB–1,77 GiB	1,72 GiB–2,58 GiB

Cache KV (dados brutos)

O KV bruto de GQA/MHA é 2 × camadas × kvHeads × headDim × tokens × sequências × bytes por elemento. Esta página usa KV heads (2), não query heads (12).

8,192 tokens, 1 sequence, FP16: 234.881.024 bytes (0,2188 GiB)
32,768 tokens: 939.524.096 bytes (0,8750 GiB)

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Fontes

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct model card
config.json — revision 2e1fd397ee46e1388853d2af2c993145b0f1098a
Artifact repo Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GGUF

Premissas que afetam o resultado

O contexto pedido cabe na janela nativa de 32768 tokens.
A estimativa residente usa o total de parâmetros, inclusive especialistas MoE inativos.
Os bytes dos pesos vêm só dos arquivos escolhidos, não de todas as quantizações do repositório.
O tamanho do download não é o pico de GPU. Layout em execução e KV vêm a mais.
Arquivos contados: qwen2.5-coder-1.5b-instruct-q4_k_m.gguf.
O contexto é o número de tokens em cache por sequência (entrada mais geração reservada).
Sequências simultâneas compartilham uma cópia do modelo; os pesos não multiplicam pela quantidade de sequências.
O tipo da KV é independente da quantização dos pesos, a menos que você mude.

Calculadora

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Modelo

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Quantização

Tipo de dispositivo

Hardware

Carga

O comprimento de contexto afeta principalmente a memória do KV cache.

Configurações avançadas

Runtime

Engine e tipo de cache KV desta estimativa.

Motor de execuçãoTipo do cache KVDtype do estado recorrente / conv Incluir estimativas teóricas (especialista) Permitir substituto se o filtro não tiver correspondência

Carga

Cenário de overhead e o espaço de prefill.

Cenário de overhead em tempo de execução Incluir área de trabalho mais pesada no prefill

Topologia

Como o modelo é dividido entre dispositivos. A memória não é somada.

Forma de implantaçãoDivisão intra-réplicaQuantidade de dispositivos

O número de réplicas é avançado. A quantidade são nós ou GPUs, não réplicas.

Grupos de réplicasDispositivos por réplica

Orçamento

Reserva do sistema e margem de segurança. Um número vazio mantém o valor anterior.

Reserva para sistema / tela

GiB (2^30 bytes)

O orçamento já exclui a reserva do sistemaMargem extra de segurança

Bits efetivos por parâmetro (personalizado)Unidade de exibição

Modelo personalizado

Importe uma config ou digite a arquitetura. Nada é varrido até você importar.

Importar config.json local

O arquivo é lido só no navegador e não é enviado.

Repositório público do Hugging FaceRevisão

Só huggingface.co, só config.json, sem token. Repositório privado é recusado.

Parâmetros totaisParâmetros ativosCamadasHeads de consultaHeads KVDimensão do head

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