Qwen 2.5 Coder 7B çalıştırabilir miyim?
Alibaba imzalı Qwen 2.5 Coder 7B, önerilen 4-bit nicemlemede yaklaşık 8 GB RAM ister (4.6 GB indirme). Donanımın aşağıda anında test ediliyor — hiçbir şey tarayıcından çıkmaz. NVIDIA RTX 3060 12GB üzerinde yaklaşık ~66 tok/s bekleyebilirsin.
Donanım sinyallerin okunuyor…
Gerçek dünya notları
Qwen 2.5 Coder 7B, genel amaçlı bir sohbet botundan ziyade yerel bir kod asistanı istediğinizde başvuracağınız model. 7.6B parametresiyle özellikle kod yazmak, tamamlamak ve açıklamak için tasarlandı; insanların genelde başladığı her işi yapan 7-8B modellerden onu ayıran şey de bu odak. 4-bit niceleme (quant) yaklaşık 4.6 GB tutuyor, yani RTX 3060 gibi 12 GB'lık bir kartta rahatça sığıyor, Apple Silicon Mac'lerde birleşik bellekte sorunsuz çalışıyor ve modelin ihtiyaç duyduğu 8 GB minimum RAM sınırının içinde kalıyor. Belleğiniz kısıtlıysa 2-bit derleme yaklaşık 3.2 GB'a düşüyor, ama bunun karşılığında bir miktar doğruluktan ödün veriyorsunuz.
Günlük kullanımda satır içi tamamlama motoru olarak kullanacak kadar hızlı hissettiriyor. RTX 3060 12GB üzerinde 4-bit'te saniyede yaklaşık 66 token bekleyebilirsiniz, Apple M Max ise 76 civarında; ikisi de öneriler siz okumayı bitirmeden ekrana gelecek kadar hızlı. RTX 4090 bunu kabaca 186'ya çıkarıyor. 128K bağlam, ona dosyaların tamamını veya küçük bir repoyu beslemek için gerçekten işe yarıyor; ama bunu varsayılan değil, bir tavan olarak görün. 128K'nın tamamını doldurmak toplam belleği yaklaşık 21 GB'a itiyor, bu da tek bir 12 GB'lık kartın çok ötesine geçiyor; o yüzden çalışma bağlamını işin gerçekten ihtiyaç duyduğu kadarıyla tutun.
Bu sayfadaki diğer modellerle karşılaştırınca, adım adım akıl yürütme veya düşünce zinciri (chain-of-thought) problem çözme istediğinizde DeepSeek R1 7B daha iyi bir tercih, çünkü tam da bunun için ayarlanmış; Qwen 2.5 Coder 7B ise saf kod üretiminde ve mevcut fonksiyonları düzeltmede genellikle önde gidiyor. Öne çıkan özelliği ise basitçe mütevazı donanımda çalışan bir boyutta keskin ve adanmış bir kodlayıcı olması. Apache 2.0 lisansıyla geliyor, yani ticari ve üretim işleri dahil özgürce, sağlayıcıya özel hiçbir bağlayıcı koşul olmadan kullanabilirsiniz; ayrıca Ollama'dan qwen2.5-coder olarak sorunsuz çekiliyor.
Teknik özellikler
Nicemlemeye göre boyut
| Nicemleme | Bit/ağırlık | İndirme | Min RAM | Kalite |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 3.2 GB | 6 GB | Belirgin kayıp |
| Q4_K_MÖnerilen | 4.85 | 4.6 GB | 8 GB | Önerilen |
| Q5_K_M | 5.65 | 5.4 GB | 12 GB | Yüksek |
| Q8_0 | 8.5 | 8.1 GB | 12 GB | Orijinale yakın |
| F16 | 16 | 15.2 GB | 24 GB | Orijinal |
Boyutlar parametre sayısı × ağırlık başına bit üzerinden tahmindir; gerçek GGUF sürümleri biraz farklı olabilir. · Veri güncellemesi: 2026-06-11 · Bu sayıları nasıl hesaplıyoruz? →
Bağlam uzunluğuna göre bellek ihtiyacı
| Bağlam | KV önbelleği (tahmini) | Toplam bellek (Q4) |
|---|---|---|
| 4K token | ~0.5 GB | ~5.1 GB |
| 8K token | ~1.0 GB | ~5.6 GB |
| 32K token | ~4.1 GB | ~8.7 GB |
| 128K token | ~16.4 GB | ~21.0 GB |
KV önbelleği bağlam uzunluğuyla büyür — 4K'da sığan model 32K'da belleği doldurabilir. Tahminler grouped-query attention ile FP16 önbellek varsayar; gerçek kullanım çalışma ortamına göre değişir.
Donanıma göre tahmini hız
| Donanım | Bant genişliği | ~Hız |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | ~66 tok/s |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~186 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~18 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~50 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~76 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~11 tok/s |
Token üretimi bellek bant genişliğiyle sınırlıdır: tok/s ≈ bant genişliği × 0,85 ÷ Q4 model boyutu. Gerçek değerler çalışma ortamına ve bağlam uzunluğuna göre değişir.
Yerel çalıştır
En kolay yol Ollama — tek komutla sohbete başla:
ollama run qwen2.5-coderKaynaklar ve indirme