هل يمكنني تشغيل Qwen 2.5 VL 7B؟
يحتاج Qwen 2.5 VL 7B من Alibaba إلى نحو 8 GB من RAM عند التكميم الموصى به بدقة 4 بت (تنزيل بحجم 5.0 GB). نفحص عتاد جهازك أدناه — فوراً، ولا شيء يغادر متصفحك. توقّع نحو ~61 tok/s على NVIDIA RTX 3060 12GB.
نقرأ مؤشرات عتاد جهازك…
ملاحظات من الواقع
نموذج Qwen 2.5 VL 7B هو نموذج الرؤية واللغة من Alibaba، وهذه هي النقطة الجوهرية: فإلى جانب المحادثة يقرأ الصور ولقطات الشاشة والرسوم البيانية والمستندات، لذا فهو الخيار الأنسب عندما يتضمن طلبك صورة وليس نصًا فقط. وبحجم 8.3B معاملًا يبقى مدمجًا. تأتي صيغة 4-bit المكمّمة بنحو 5 GB، وهو ما يتسع على بطاقة رسومات سعتها 8 GB ويستقر بسهولة ضمن الذاكرة الموحّدة على أي جهاز Mac بمعالج Apple Silicon. والحد الأدنى البالغ 8 GB من الذاكرة واقعي للأوزان، رغم أن مهام الرؤية والسياق الأطول ترفع هذا الرقم عمليًا.
في الاستخدام اليومي يبدو سريعًا بالنسبة لفئته. على بطاقة RTX 3060 12GB يمكنك توقع نحو 61 tok/s عند 4-bit، وترفع بطاقة RTX 4090 هذا الرقم إلى حوالي 170، وهي سرعة كافية لتدفّق الردود أسرع من سرعة القراءة. ويستقر معالج M-series Max قرب 69 tok/s، بينما يتباطأ التشغيل على المعالج وحده مع ذاكرة DDR5 إلى نحو 10 فقط. أما سياق 128K فهو حقيقي، لكنه سقف وليس ارتفاع تحليق مريح: فملؤه يرفع إجمالي الذاكرة إلى نحو 22 GB، أي ما يتجاوز بكثير بطاقة سعتها 8 GB، لذا أبقِ سياق العمل معتدلًا ما لم تكن لديك سعة فائضة.
للمحادثة النصية البحتة، يميل نموذج نصي متخصص مثل Granite 3.3 8B بحجم مماثل إلى أن يكون خيارًا أنظف، لأنه مصمَّم لذلك ويتفادى عبء الرؤية. أما الميزة البارزة في Qwen 2.5 VL 7B فهي بالضبط أن هذا العبء يؤتي ثماره: فهمٌ أصيل للصور في نموذج صغير بما يكفي لاستضافته ذاتيًا، وهو ما لا يستطيع بلوغه النموذجان الصغيران Qwen 3 0.6B و1.7B. ويصدر برخصة Apache 2.0، فيمكنك استخدامه تجاريًا وفي بيئة الإنتاج دون قلق بشأن الترخيص، وهو أمر نادر في أوزان متعددة الوسائط بهذه الكفاءة.
المواصفات
الحجم حسب التكميم
| التكميم | بت/وزن | حجم التنزيل | الحد الأدنى من RAM | الجودة |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 3.5 GB | 6 GB | فقدان ملحوظ |
| Q4_K_Mموصى به | 4.85 | 5.0 GB | 8 GB | موصى به |
| Q5_K_M | 5.65 | 5.9 GB | 12 GB | عالية |
| Q8_0 | 8.5 | 8.8 GB | 16 GB | شبه أصلية |
| F16 | 16 | 16.6 GB | 24 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 | ~0.5 GB | ~5.5 GB |
| 8K رمز | ~1.1 GB | ~6.1 GB |
| 32K رمز | ~4.3 GB | ~9.3 GB |
| 128K رمز | ~17.1 GB | ~22.1 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 | ~61 tok/s |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~170 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~17 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~46 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~69 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~10 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 qwen2.5vl