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Posso rodar o Qwen 2.5 Coder 7B?

O Qwen 2.5 Coder 7B, da Alibaba, precisa de cerca de 8 GB de RAM na quantização recomendada de 4 bits (download de 4.6 GB). Seu hardware é verificado abaixo — na hora, nada sai do seu navegador. Espere cerca de ~66 tok/s em um NVIDIA RTX 3060 12GB.

Lendo os sinais do seu hardware…

Notas do mundo real

O Qwen 2.5 Coder 7B é o modelo a escolher quando você quer um assistente de programação local, e não um chatbot genérico. Com 7.6B de parâmetros, ele foi feito especificamente para escrever, completar e explicar código, e é esse foco que o diferencia dos modelos generalistas de 7-8B com que a maioria começa. Um quant de 4-bit fica em torno de 4.6 GB, então cabe com folga em uma placa de 12 GB como a RTX 3060, roda tranquilo na memória unificada de um Mac com Apple Silicon e se mantém dentro dos 8 GB de RAM mínima que o modelo exige. Se a memória estiver apertada, uma build de 2-bit cai para cerca de 3.2 GB, embora você abra mão de um pouco de precisão.

No dia a dia, ele parece rápido o suficiente para usar como motor de autocompletar em linha. Numa RTX 3060 12GB, você pode esperar uns 66 tokens por segundo em 4-bit, e um Apple M Max fica perto de 76, ambos rápidos o bastante para as sugestões aparecerem antes de você terminar de ler; uma RTX 4090 leva isso a aproximadamente 186. O contexto de 128K é genuinamente útil para alimentar arquivos inteiros ou um repositório pequeno, mas trate-o como um teto, não como padrão. Preencher todos os 128K eleva a memória total para cerca de 21 GB, o que vai bem além de uma única placa de 12 GB, então mantenha o contexto de trabalho no que a tarefa realmente precisa.

Entre os outros modelos desta página, o DeepSeek R1 7B é a melhor escolha quando você quer raciocínio passo a passo ou resolução de problemas em cadeia de pensamento, já que é para isso que ele foi ajustado; o Qwen 2.5 Coder 7B geralmente leva vantagem na geração pura de código e na correção de funções existentes. Sua qualidade de destaque é simplesmente ser um programador afiado e dedicado, num tamanho que roda em hardware modesto. Ele vem sob a licença Apache 2.0, o que significa que você pode usá-lo livremente, inclusive em trabalho comercial e em produção, sem amarras específicas do provedor, e baixa sem complicação pelo Ollama como qwen2.5-coder.

Especificações

Parâmetros7.6B
Janela de contexto128K tokens
FornecedorAlibaba
LicençaApache 2.0
Lançamento2024-11
Ideal paraProgramação

Tamanho por quantização

QuantizaçãoBits/pesoDownloadRAM mínimaQualidade
Q2_K3.353.2 GB6 GBPerda perceptível
Q4_K_MRecomendada4.854.6 GB8 GBRecomendada
Q5_K_M5.655.4 GB12 GBAlta
Q8_08.58.1 GB12 GBQuase original
F161615.2 GB24 GBOriginal

Os tamanhos são estimativas de número de parâmetros × bits por peso; builds GGUF reais variam um pouco. · Dados atualizados: 2026-06-11 · Como calculamos esses números →

Memória necessária por tamanho de contexto

ContextoCache KV (est.)Memória total (Q4)
4K tokens~0.5 GB~5.1 GB
8K tokens~1.0 GB~5.6 GB
32K tokens~4.1 GB~8.7 GB
128K tokens~16.4 GB~21.0 GB

O cache KV cresce com o tamanho do contexto — um modelo que cabe em 4K pode ficar sem memória em 32K. As estimativas assumem cache em FP16 com grouped-query attention; o uso real varia conforme o runtime.

Velocidade estimada por hardware

HardwareLargura de banda~Velocidade
NVIDIA RTX 3060 12GB360 GB/s~66 tok/s
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~186 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~18 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~50 tok/s
Apple M-series Max410 GB/s~76 tok/s
CPU only (dual-channel DDR5)60 GB/s~11 tok/s

A geração de tokens é limitada pela largura de banda da memória: tok/s ≈ largura de banda × 0,85 ÷ tamanho do modelo em Q4. Os números reais variam conforme o runtime e o tamanho do contexto.

Rode localmente

O caminho mais fácil é o Ollama — um comando e você já está conversando:

ollama run qwen2.5-coder

Perguntas frequentes

Requisitos de sistema do Qwen 2.5 Coder 7B — Posso rodar localmente?