Qwen2-VL-72B-Instruct

语言 Alibaba Qwen 部分核实
  • 开放权重

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详细规格

模型家族
qwen-vl

Alibaba Qwen 的页面未说明:最长输入, 输入模态, 输出模态, 推理, 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: Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct
  • 参数 73.4B
  • 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
≈ 40.6 GB (权重 36.3 + KV 缓存 2.5 + 开销 1.8)
可用
21.6 GB (标称的 90%)
放到内存
19.1 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 2.37–3.55 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136.7 GB≈ 146.1放不下—
Q8_072.6 GB≈ 78.8放不下—
INT8 (GPTQ)官方73.1 GB≈ 79.3放不下—
FP868.4 GB≈ 74.3放不下—
Q6_K56.1 GB≈ 61.5放不下—
Q5_K_M48.6 GB≈ 53.6放不下—
Q5_047.0 GB≈ 51.9放不下—
Q4_K_M41.5 GB≈ 46.1放不下—
Q4_038.5 GB≈ 42.9需放到内存 2–3 tok/s—
INT4 (AWQ / GPTQ)官方40.0 GB≈ 44.5需放到内存 2–3 tok/s—
IQ4_XS36.3 GB≈ 40.6需放到内存 2–3 tok/s—
Q3_K_M质量下降明显33.4 GB≈ 37.6需放到内存 2–4 tok/s—
IQ3_XXS质量下降明显26.1 GB≈ 30.0需放到内存 4–6 tok/s—
Q2_K质量下降明显25.6 GB≈ 29.4需放到内存 4–7 tok/s—
IQ2_XXS质量下降明显17.6 GB≈ 21.0流畅 23–35 tok/s10K

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≈ 1098.5 GB你的配置放不下
LoRA≈ 142.4 GB你的配置放不下
QLoRA≈ 44.1 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

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  1. 新增语言模型

来源

Alibaba Qwen 官方政策:数据使用、隐私、条款 →

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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