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¿Puedo ejecutar Qwen 2.5 Coder 32B?

Qwen 2.5 Coder 32B, de Alibaba, necesita alrededor de 32 GB de RAM con la cuantización recomendada de 4 bits (descarga de 19.9 GB). Tu hardware se comprueba abajo — al instante, nada sale de tu navegador. Espera alrededor de ~18 tok/s en un Apple M-series Max.

Leyendo las señales de tu hardware…

Notas del mundo real

Qwen 2.5 Coder 32B es el modelo de programación creado a propósito por Alibaba, y es al que recurre la gente cuando quiere un asistente local que realmente compita con las herramientas en la nube en trabajo de programación real. Con 32.8B de parámetros no es una descarga casual: una cuantización de 4 bits ronda los 19.9 GB y necesitas al menos 32 GB de RAM para cargarlo. Eso descarta por completo una RTX 3060 de 12 GB, donde sencillamente no cabe. Sus hogares realistas son una tarjeta de 24 GB o un Mac con Apple Silicon y memoria unificada de sobra.

En el uso diario se siente pausado más que ágil, y la diferencia de hardware se nota. En una RTX 4090 puedes esperar alrededor de 43 tok/s a 4 bits, lo bastante rápido como para que el código fluya cómodamente mientras lees. Un M-series Max se queda más cerca de 18 tok/s, usable pero con un trabajo notablemente más paciente, y un repliegue a CPU con DDR5 a unos 3 tok/s sirve en realidad solo para tareas por lotes que dejas corriendo de noche. El contexto de 128K es genuinamente útil para meter archivos enteros, pero no sale gratis: llevarlo a la ventana completa empuja la memoria total hacia los 51.6 GB, así que mantén el contexto de trabajo moderado salvo que tengas margen de sobra.

Frente a DeepSeek R1 32B, que está en el mismo tamaño de 32.8B, la diferencia es de propósito: R1 es un modelo de razonamiento que piensa en voz alta, mientras que Qwen 2.5 Coder suele sentirse más directo y al grano en la generación y el autocompletado de código puro. Su rasgo distintivo es justamente ese enfoque en programación a un tamaño que todavía puedes autoalojar en una sola GPU buena. Y la licencia es la parte fácil: Apache 2.0 significa que puedes usarlo libremente, incluido uso comercial y en producción, sin condiciones específicas del proveedor.

Especificaciones

Parámetros32.8B
Ventana de contexto128K tokens
ProveedorAlibaba
LicenciaApache 2.0
Lanzamiento2024-11
Ideal paraProgramación

Tamaño por cuantización

CuantizaciónBits/pesoDescargaRAM mínimaCalidad
Q2_K3.3513.7 GB24 GBPérdida notable
Q4_K_MRecomendada4.8519.9 GB32 GBRecomendada
Q5_K_M5.6523.2 GB32 GBAlta
Q8_08.534.8 GB48 GBCasi original
F161665.6 GB96 GBOriginal

Los tamaños son estimaciones de número de parámetros × bits por peso; las builds GGUF reales varían un poco. · Datos actualizados: 2026-06-11 · Cómo calculamos estos números →

Memoria necesaria según la longitud de contexto

ContextoCaché KV (est.)Memoria total (Q4)
4K tokens~1.0 GB~20.9 GB
8K tokens~2.0 GB~21.9 GB
32K tokens~7.9 GB~27.8 GB
128K tokens~31.7 GB~51.6 GB

La caché KV crece con la longitud del contexto — un modelo que cabe a 4K puede quedarse sin memoria a 32K. Las estimaciones asumen una caché en FP16 con grouped-query attention; el uso real varía según el runtime.

Velocidad estimada según el hardware

HardwareAncho de banda~Velocidad
NVIDIA RTX 3060 12GB360 GB/sNo cabe en la VRAM
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~43 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~4 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~12 tok/s
Apple M-series Max410 GB/s~18 tok/s
CPU only (dual-channel DDR5)60 GB/s~3 tok/s

La generación de tokens está limitada por el ancho de banda de la memoria: tok/s ≈ ancho de banda × 0,85 ÷ tamaño del modelo en Q4. Las cifras reales varían según el runtime y la longitud del contexto.

Ejecútalo en local

El camino más fácil es Ollama — un comando y ya estás chateando:

ollama run qwen2.5-coder:32b

Preguntas frecuentes

Requisitos de sistema de Qwen 2.5 Coder 32B — ¿Puedo ejecutarlo en local?