¿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
Tamaño por cuantización
| Cuantización | Bits/peso | Descarga | RAM mínima | Calidad |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 13.7 GB | 24 GB | Pérdida notable |
| Q4_K_MRecomendada | 4.85 | 19.9 GB | 32 GB | Recomendada |
| Q5_K_M | 5.65 | 23.2 GB | 32 GB | Alta |
| Q8_0 | 8.5 | 34.8 GB | 48 GB | Casi original |
| F16 | 16 | 65.6 GB | 96 GB | Original |
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
| Contexto | Caché 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
| Hardware | Ancho de banda | ~Velocidad |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | No cabe en la 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 |
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:32bFuentes y descargas
Ollama Library
Descarga y ejecuta el modelo con un solo comando.
ollama.comHugging Face
Pesos del modelo, archivos y detalles de la licencia.
huggingface.coRepositorio oficial en GitHub
Código fuente, releases e issues de Alibaba.
github.comAlibaba — página oficial
Página oficial y documentación de Alibaba.
qwen.ai