Qianfan-VL-70B

语言 Baidu 部分核实 发布于 2025年8月28日
  • 推理
  • 开放权重

价格

1 个渠道报价 · 按标价显示
Baidu Qianfan(在新标签页打开) 官方 中国站 · CNY Qianfan-VL-70B
条件/ 千 tokens输入输出
标准 历史价格,取自 2026年6月22日 存档的厂商页面¥0.008¥0.024
批量 历史价格,取自 2026年6月22日 存档的厂商页面¥0.0032¥0.0096

价格来源 百度智能云千帆:模型价格(在新标签页打开) (核对于 2026年10月5日)

标准:不带任何条件的请求所付价格(即本站其他页面显示的标价)。

详细规格

模型家族
qianfan-vl
模型 ID

Baidu 的页面未说明:最长输入, 输出模态, 推理档位, 可关闭推理, 最大思考预算, 工具调用, 结构化输出, 内置工具, 知识截止, 许可证, 别名。

本地运行

权重: baidu/Qianfan-VL-70B
  • 参数 71.8B
  • 稠密
  • 原生精度 BF16
  • 层数 80
  • 每 token 的 KV 缓存 320 KB
  • 配置位置数 32K (config.json max_position_embeddings)
我的配置 GeForce RTX 4090 24 GB · 1008 GB/s · 内存 64 GB DDR5 双通道 · 89.6 GB/s
在你的配置上 · GeForce RTX 4090
需放到内存 IQ4_XS (自动) 8K 上下文 2–3 tok/s卸载 42/80 层
权重KV 缓存运行开销放到内存可用上限
需要
≈ 39.8 GB (权重 35.5 + KV 缓存 2.5 + 开销 1.8)
可用
21.6 GB (标称的 90%)
放到内存
18.7 GB · 38/80 层在显卡(--n-gpu-layers 38)
生成速度
2–3 tok/s
首 token
2K 提示约 2.32–3.48 秒
推荐精度权重8K 需要在你的配置上最长上下文
原生 BF16官方133.8 GB≈ 143.0放不下—
Q8_071.1 GB≈ 77.1放不下—
FP866.9 GB≈ 72.8放不下—
Q6_K54.9 GB≈ 60.2放不下—
Q5_K_M47.6 GB≈ 52.5放不下—
Q5_046.0 GB≈ 50.8放不下—
Q4_K_M40.6 GB≈ 45.2放不下—
Q4_037.6 GB≈ 42.0需放到内存 2–3 tok/s—
IQ4_XS35.5 GB≈ 39.8需放到内存 2–3 tok/s—
Q3_K_M质量下降明显32.7 GB≈ 36.8需放到内存 2–4 tok/s—
IQ3_XXS质量下降明显25.6 GB≈ 29.4需放到内存 4–7 tok/s—
Q2_K质量下降明显25.1 GB≈ 28.8需放到内存 5–7 tok/s—
IQ2_XXS质量下降明显17.2 GB≈ 20.6流畅 24–36 tok/s11K

点一行换精度。“官方”是厂商自己发布的文件,大小是实际值;其余按参数量 × 每权重位数估算。

和其他配置比

每个配置各用它能跑的最高精度,点一个看细节。

最低需要(Q4_K_M · 8K):显卡 NVIDIA H100 SXM;统一内存 Apple M5 Max (40-core GPU) · 64 GB。

运行命令

厂商没有发布这个精度的文件。可选原生精度或厂商自己的版本,或用 llama.cpp 自己量化。

微调需要多少显存
全参≈ 1075.4 GB你的配置放不下
LoRA≈ 139.7 GB你的配置放不下
QLoRA≈ 43.5 GB你的配置放不下

batch 1、序列 2048、梯度检查点;LoRA / QLoRA 为注意力投影上的 r=16 适配器。

估算;数据来自厂商的 Hugging Face 仓库,截至 2026-11-06。 怎么估算的

引用评分

来自第三方排行榜,并非我们测得

这个模型还没有出现在我们引用的任何排行榜上。

暂无变更记录。

来源

本页部分数值尚待与官方页面核对:实心圆点已核实,空心圆点尚未核实(无论是否已有来源)。 我们如何核实数据

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