ファミリー Qwen · 3B パラメータ

Qwen 2.5 3B Instruct

小型の Qwen 3B モデル。⚠ Qwen Research ライセンス(非商用)。MMLU 65.6、HumanEval 74.4。

🇨🇳 Alibaba·ライセンス Qwen Research License·コンテキスト 32k tokens·公開日 2024年9月·128 GBの範囲に収まる GIGABYTE AI TOP ATOM← カタログ

01できること

長所
  • 非常に軽量(Q4 2GB VRAM)
  • 3Bで多言語対応
  • Apache 2.0
  • エッジ環境向けに適しています
知っておくべき限界
  • —コンテキストは 32k のみ
  • —7B以上のモデルと比べて品質に限界がある
アーキテクチャ
密なTransformer · Qwen 2.5 3B · コンパクトな多言語モデル
トレーニング
Qwen 2.5の完全なコーパス、3Bの圧縮版。
おすすめの用途
Laptop/edge実験

05インストール

インストール Ollama お使いのOS向け。ダウンロード前にモデルと量子化を確認してください。まずはコンテキストを4096トークンに設定し、その後、ollama ps でモデルの配置先を確認してください。以下にコマンドが記載されていることは、お使いのマシンでテストが実行された証拠にはなりません。

$ollama run qwen2.5:3b
⚠
初回ダウンロード:選択した量子化により 2 GB から 40 GB。ディスク容量を確保し、安定した接続を推奨します。その後の起動は即時です。

02必要なメモリ

このモデルを動作させるためのGPU VRAMの概算値(4kトークンのコンテキストオーバーヘッドを含む)。より長いコンテキストが必要な場合は、8kトークンごとに約1 GBを追加してください。

Q4_K_M
最も軽量、損失約 5%
2 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
2.5 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
4 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
6 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 5 RAM(GB) このモデルを低速で実行するための最低要件。

Qwen 2.5 3B Instructに必要なハードウェアは?

Qwen 2.5 3B InstructをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 2 GB程度が必要です。比較候補:RTX 5060 Ti 16GB (ASUS Prime) — システムとコンテキスト用のメモリに余裕を持たせ、推論エンジンがGPUに対応していることを確認してください。

現在のオファー: RTX 5060 Ti 16GB (ASUS Prime)
Amazon価格を見る →

アフィリエイトリンク — 追加費用なしで手数料を受け取る場合があります。独立したおすすめ情報です。Amazonアソシエイトとして、ローカルLLMナビは条件を満たす購入から利益を得ています。

外出先では: Qwen 2.5 3B Instruct 〜でも動作します RTX搭載ノートPC (16 GBのVRAM) →

クラウドを使わず、このモデルを自分専用のChatGPTで利用

お使いのマシンで、プライベートかつ無料のChatGPTを1時間で構築 — LM Studio、Ollama、Open WebUI、ご自身のドキュメント、クラウド不要。

  • 永久に利用できるオンラインスペース
  • PDF + ファイル
  • 生涯アップデート

03予想速度

Q4_K_M、コンテキスト 4k での毎秒生成トークン数。 20 t/sを超えると快適に読めます。 10 t/s未満では、試用にとどまります。

エントリーレベル
~25t/s
GTX 1650、RX 6600、MBA M2 8GB
ミッドレンジ
~70t/s
RTX 4060、4070、MBP M3 Pro
ハイエンド
~160t/s
RTX 4090、M4 Max、Radeon 7900

04パブリックベンチマーク

スコアはモデルカード、またはMMLU-Pro/コミュニティの資料から転載したものです。単位:正答率(%)。

MMLU
65.6