هل يمكنني تشغيل Qwen 2.5 Coder 32B؟
يحتاج Qwen 2.5 Coder 32B من Alibaba إلى نحو 32 GB من RAM عند التكميم الموصى به بدقة 4 بت (تنزيل بحجم 19.9 GB). نفحص عتاد جهازك أدناه — فوراً، ولا شيء يغادر متصفحك. توقّع نحو ~18 tok/s على Apple M-series Max.
نقرأ مؤشرات عتاد جهازك…
ملاحظات من الواقع
Qwen 2.5 Coder 32B هو نموذج البرمجة المصمَّم خصيصًا من Alibaba، وهو الخيار الذي يلجأ إليه المطوّرون حين يريدون مساعدًا محليًا ينافس فعلًا الأدوات السحابية في أعمال البرمجة الحقيقية. بحجم 32.8B معامل، ليس تنزيلًا عابرًا: تبلغ النسخة المكمَّمة بدقة 4-bit نحو 19.9 GB، وتحتاج إلى 32 GB من ذاكرة RAM على الأقل لتحميله. هذا يستبعد بطاقة RTX 3060 بسعة 12 GB تمامًا، فهو ببساطة لا يتّسع فيها. أمّا الملاذ الواقعي له فهو بطاقة بسعة 24 GB أو جهاز Apple Silicon Mac بذاكرة موحَّدة وفيرة.
في الاستخدام اليومي يبدو متأنّيًا أكثر منه سريعًا، ويظهر الفارق في العتاد بوضوح. على RTX 4090 يمكنك توقّع نحو 43 tok/s بدقة 4-bit، وهي سرعة كافية ليتدفّق الكود بأريحية وأنت تقرؤه. أمّا شريحة M-series Max فتقترب من 18 tok/s، قابلة للاستخدام لكنها أبطأ بشكل ملحوظ وتتطلّب صبرًا، في حين أنّ حلّ معالج DDR5 بنحو 3 tok/s مخصَّص فعليًا لمهام الدُّفعات التي تعمل طوال الليل فقط. سياق 128K مفيد حقًا لتغذية ملفات كاملة، لكنه ليس بلا ثمن: دفع النافذة إلى أقصاها يرفع إجمالي الذاكرة نحو 51.6 GB، لذا أبقِ سياق العمل معتدلًا ما لم تكن لديك سعة فائضة.
بالمقارنة مع DeepSeek R1 32B الذي يأتي بالحجم نفسه 32.8B، يكمن الفرق في الغاية: R1 نموذج استدلال يفكّر بصوت مسموع، بينما يبدو Qwen 2.5 Coder عمومًا أكثر مباشرةً وتركيزًا في توليد الكود وإكماله. وميزته البارزة هي تحديدًا هذا التركيز على البرمجة بحجم لا يزال بإمكانك استضافته ذاتيًا على بطاقة GPU جيّدة واحدة. أمّا الترخيص فهو الجزء السهل: رخصة Apache 2.0 تعني أنّ بإمكانك استخدامه بحرّية، بما في ذلك تجاريًا وفي بيئة الإنتاج، دون أيّ قيود خاصّة بالمزوِّد.
المواصفات
الحجم حسب التكميم
| التكميم | بت/وزن | حجم التنزيل | الحد الأدنى من RAM | الجودة |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 13.7 GB | 24 GB | فقدان ملحوظ |
| Q4_K_Mموصى به | 4.85 | 19.9 GB | 32 GB | موصى به |
| Q5_K_M | 5.65 | 23.2 GB | 32 GB | عالية |
| Q8_0 | 8.5 | 34.8 GB | 48 GB | شبه أصلية |
| F16 | 16 | 65.6 GB | 96 GB | أصلية |
الأحجام تقديرات محسوبة من عدد المعاملات × عدد البتات لكل وزن؛ وتختلف نسخ GGUF الفعلية قليلاً. · آخر تحديث للبيانات: 2026-06-11 · كيف نحسب هذه الأرقام →
الذاكرة المطلوبة حسب طول السياق
| السياق | ذاكرة KV cache (تقديرياً) | إجمالي الذاكرة (Q4) |
|---|---|---|
| 4K رمز | ~1.0 GB | ~20.9 GB |
| 8K رمز | ~2.0 GB | ~21.9 GB |
| 32K رمز | ~7.9 GB | ~27.8 GB |
| 128K رمز | ~31.7 GB | ~51.6 GB |
تنمو ذاكرة KV cache مع طول السياق — فالنموذج الذي يتسع عند 4K قد تنفد ذاكرته عند 32K. التقديرات تفترض ذاكرة تخزين بدقة FP16 مع grouped-query attention؛ ويختلف الاستهلاك الفعلي حسب بيئة التشغيل.
السرعة التقديرية حسب العتاد
| العتاد | عرض النطاق | السرعة التقريبية |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | لا يتسع في VRAM |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~43 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~4 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~12 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~18 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~3 tok/s |
توليد الرموز محكوم بعرض نطاق الذاكرة: tok/s ≈ عرض النطاق × 0.85 ÷ حجم النموذج عند Q4. وتختلف الأرقام الفعلية حسب بيئة التشغيل وطول السياق.
شغّله محلياً
أسهل طريق هو Ollama — أمر واحد وتبدأ المحادثة:
ollama run qwen2.5-coder:32b