Qwen2.5-1.5B-Instruct 显存需求
Qwen2.5-1.5B-Instruct 用 Q4_K_M、8K 上下文时大约需要 1.8 GiB 显存。8 GB 的显卡（如 RTX 4060）就够了。32K 上下文时大约需要 2.5 GiB，8 GB 的显卡放得下。
这些数字是根据模型 config 和文件大小算出的估算，不是实测。 计算方法
各量化版本的显存
| 量化 | 文件大小 | 8K 合计 | 32K 合计 |
|---|---|---|---|
| BF16 safetensors | 3.1 GB | 3.7 GiB–5.6 GiB | 4.4 GiB–6.3 GiB |
| GGUF Q8_0 (Qwen) | 1.9 GB | 2.1 GiB–2.5 GiB | 2.8 GiB–3.2 GiB |
| GGUF Q6_K (Qwen) | 1.5 GB | 1.7 GiB–2.1 GiB | 2.4 GiB–2.8 GiB |
| GGUF Q5_K_M (Qwen) | 1.3 GB | 1.5 GiB–2.0 GiB | 2.2 GiB–2.7 GiB |
| GGUF Q4_K_M (Qwen) | 1.1 GB | 1.4 GiB–1.8 GiB | 2.0 GiB–2.5 GiB |
Q4_K_M、Q8_0 这类名字是量化等级：每个权重的位数越少，文件越小，质量略有损失。合计包含 KV 缓存（随上下文长度增长的内存）和运行时缓冲区，按一次一个对话计算。 下载文件
哪些显卡能跑
| 内存 | 可用 | 例子 | 8K | 32K |
|---|---|---|---|---|
| 8 GB | 7.0 GiB | RTX 4060, RTX 3060, RTX 5060 Ti 另有 1 款 | 余量充足 | 余量充足 |
| 10 GB | 9.0 GiB | RTX 3080 | 余量充足 | 余量充足 |
| 12 GB | 11.0 GiB | RTX 4070, RTX 3060, RTX 5070 另有 2 款 | 余量充足 | 余量充足 |
| 16 GB | 14.0 GiB | RTX 4080 SUPER, RTX 5080, RX 7800 XT 另有 5 款 | 余量充足 | 余量充足 |
| 16 GB | 15.0 GiB | RTX 4060 Ti, RTX 4070 Ti SUPER | 余量充足 | 余量充足 |
| 20 GB | 18.0 GiB | RX 7900 XT | 余量充足 | 余量充足 |
| 24 GB | 22.0 GiB | RTX 4090, RX 7900 XTX, RTX 3090 | 余量充足 | 余量充足 |
| 32 GB | 30.0 GiB | RTX 5090 | 余量充足 | 余量充足 |
| 48 GB | 46.0 GiB | L40S | 余量充足 | 余量充足 |
| 80 GB | 78.0 GiB | A100, H100 | 余量充足 | 余量充足 |
| 64 GB · 统一内存 | 54.0 GiB | Apple M2 Max | 余量充足 | 余量充足 |
| 128 GB · 统一内存 | 96.0 GiB | Ryzen AI Max+ 395 | 余量充足 | 余量充足 |
| 128 GB · 统一内存 | 112.0 GiB | DGX Spark (GB10) | 余量充足 | 余量充足 |
| 128 GB · 统一内存 | 116.0 GiB | Apple M4 Max | 余量充足 | 余量充足 |
GGUF Q4_K_M (Qwen)，一次一个对话。可用内存是总量减去给系统和显示保留的默认部分。
架构
- 提供方Qwen
- Hugging Face
Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct - 总参数量1,543,714,304
- 层数28
- 查询头12
- KV 头2 (gqa)
- 头维度128
- 上下文窗口32,768
KV 缓存随上下文增长：FP16 下 8K 约 0.2 GiB，32K 约 0.9 GiB。 模型有 12 个查询头、2 个 KV 头（分组查询注意力），所以这部分缓存较小。
常见问题
下载文件大小等于显存占用吗？
不等于。Q4_K_M 文件约 1 GiB，但 8K 上下文时合计约 1.8 GiB，因为 KV 缓存和运行时缓冲区叠加在权重之上。
更长的上下文会多占多少内存？
Qwen2.5-1.5B-Instruct 的 KV 缓存在 FP16 下 8K 约 0.2 GiB，32K 约 0.9 GiB。权重大小不变。
该选哪个量化？
先用 Q4_K_M（8K 时约 1.8 GiB）。内存够的话，BF16 约需 5.6 GiB，更接近原始权重。
下载文件
| 量化 | 文件 | 文件大小 | 引擎 |
|---|---|---|---|
| BF16 safetensors | model.safetensors | 3.09 GB 3,087,467,144 bytes | vllm |
| GGUF Q8_0 (Qwen) | qwen2.5-1.5b-instruct-q8_0.gguf | 1.89 GB 1,894,532,128 bytes | llama.cpp, ollama |
| GGUF Q6_K (Qwen) | qwen2.5-1.5b-instruct-q6_k.gguf | 1.46 GB 1,464,178,720 bytes | llama.cpp, ollama |
| GGUF Q5_K_M (Qwen) | qwen2.5-1.5b-instruct-q5_k_m.gguf | 1.29 GB 1,285,494,304 bytes | llama.cpp, ollama |
| GGUF Q4_K_M (Qwen) | qwen2.5-1.5b-instruct-q4_k_m.gguf | 1.12 GB 1,117,320,736 bytes | llama.cpp, ollama |
这个数字怎么算出来的
合计 = 权重文件 + KV 缓存 + 运行时缓冲区。范围覆盖所示引擎的低到高运行时开销。
GGUF Q4_K_M (Qwen) · 8,192 tokens · llama.cpp
- 权重（文件）
- 1.04 GiB (1,117,320,736 bytes)
- KV 缓存
- 0.22 GiB (234,881,024 bytes)
- 运行时缓冲区
- 0.13 GiB–0.54 GiB
- 合计
- 1.38 GiB–1.80 GiB
- 上下文在原生窗口 32768 token 以内。
- 完整驻留权重估算使用总参数量，MoE 里没激活的专家也算在内。
- 权重只算选中的文件，不会把仓库里所有量化版本加在一起。
- 下载文件大小不等于峰值显存。运行时布局、分配器对齐和 KV 缓存都要另算。
- 计入的文件：qwen2.5-1.5b-instruct-q4_k_m.gguf。
- 上下文长度指每条序列缓存的 token 数（输入加上预留的输出）。
- 多条并发序列共用一份权重，权重不会按序列数翻倍。
- KV 缓存精度和权重量化是两回事，除非你手动改。
相关页面
数据来源
计算器
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选一个模型，看看它需要多少显存。
选一个模型，看看它需要多少显存。