← Tüm modellerMODEL TESTİ

Qwen 2.5 VL 7B çalıştırabilir miyim?

Alibaba imzalı Qwen 2.5 VL 7B, önerilen 4-bit nicemlemede yaklaşık 8 GB RAM ister (5.0 GB indirme). Donanımın aşağıda anında test ediliyor — hiçbir şey tarayıcından çıkmaz. NVIDIA RTX 3060 12GB üzerinde yaklaşık ~61 tok/s bekleyebilirsin.

Donanım sinyallerin okunuyor…

Gerçek dünya notları

Qwen 2.5 VL 7B, Alibaba'nın görü-dil (vision-language) modeli; işin asıl önemli yanı da bu: sohbetin yanı sıra görselleri, ekran görüntülerini, grafikleri ve belgeleri okuyabiliyor. Yani prompt'unuzda sadece metin değil bir resim de varsa ilk uzanacağınız model bu. 8.3B parametreyle hâlâ kompakt kalıyor. 4-bit quant yaklaşık 5 GB'a iniyor; bu da 8 GB'lık bir GPU'ya sığar ve herhangi bir Apple Silicon Mac'in birleşik belleğine rahatça oturur. Ağırlıklar için verilen minimum 8 GB RAM rakamı gerçekçi, ama görsel işler ve uzun bağlam pratikte sizi daha yukarı zorlar.

Günlük kullanımda kendi sınıfı için hızlı hissettiriyor. RTX 3060 12GB üzerinde 4-bit'te kabaca saniyede 61 token bekleyebilirsiniz; RTX 4090 ise bunu ~170 tok/s civarına çıkarıyor, yani yanıtlar okuma hızınızı geçecek kadar akıyor. M serisi Max yaklaşık 69 tok/s'de duruyor, DDR5 üzerinde yalnızca CPU ile çalıştırırsanız tempo ~10 tok/s'ye düşüyor. 128K bağlam gerçek, ama bu bir tavan; sürekli oturduğunuz bir irtifa değil: bağlamı doldurmak toplam belleği yaklaşık 22 GB'a çıkarıyor ki bu 8 GB'lık bir kartın çok ötesinde. Bol belleğiniz yoksa çalışma bağlamını ölçülü tutun.

Düz metin sohbet için, benzer boyuttaki Granite 3.3 8B gibi metne özel bir model genelde daha derli toplu bir tercih; çünkü tam bu iş için tasarlanmış ve görsel yükünü taşımıyor. Qwen 2.5 VL 7B'nin öne çıkan özelliği ise tam olarak o yükün karşılığını vermesi: kendi sunucunuzda barındırabileceğiniz kadar küçük bir modelde yerel (native) görsel anlama; minik Qwen 3 0.6B ve 1.7B'nin asla dokunamayacağı bir şey. Apache 2.0 lisansıyla geliyor, dolayısıyla ticari olarak ve üretim ortamında lisans kaygısı olmadan kullanabilirsiniz; yetenekli multimodal ağırlıklar için nadir bir durum.

Teknik özellikler

Parametre8.3B
Bağlam penceresi128K token
SağlayıcıAlibaba
LisansApache 2.0
Çıkış2025-01
En iyi olduğu alanGörüntü, Sohbet

Nicemlemeye göre boyut

NicemlemeBit/ağırlıkİndirmeMin RAMKalite
Q2_K3.353.5 GB6 GBBelirgin kayıp
Q4_K_MÖnerilen4.855.0 GB8 GBÖnerilen
Q5_K_M5.655.9 GB12 GBYüksek
Q8_08.58.8 GB16 GBOrijinale yakın
F161616.6 GB24 GBOrijinal

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

BağlamKV önbelleği (tahmini)Toplam bellek (Q4)
4K token~0.5 GB~5.5 GB
8K token~1.1 GB~6.1 GB
32K token~4.3 GB~9.3 GB
128K token~17.1 GB~22.1 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

DonanımBant genişliği~Hız
NVIDIA RTX 3060 12GB360 GB/s~61 tok/s
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~170 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~17 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~46 tok/s
Apple M-series Max410 GB/s~69 tok/s
CPU only (dual-channel DDR5)60 GB/s~10 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 qwen2.5vl

Sık sorulan sorular