ファミリー Qwen · 7B パラメータ

Qwen 2.5 Coder 7B

コード特化型。HumanEval でプロプライエタリモデルに匹敵する。

🇨🇳 Alibaba·ライセンス Apache 2.0·コンテキスト 128k tokens·公開日 2024年11月← カタログ

01できること

長所
  • 128k コンテキスト
  • Apache 2.0
  • 優れたコード補完
  • 長文の指示をサポート
知っておくべき限界
  • —複雑なコードでは32Bよりも劣る
  • —一般的なチャットでは汎用性が低い
アーキテクチャ
コードに特化した密なTransformer · Qwen 2.5 Coder 7B
トレーニング
Qwen 2.5の事前学習+5.5兆トークンのコード、92のプログラミング言語。
おすすめの用途
自動補完コード生成

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-coder:7b
⚠
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%
5 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
6 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
9 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
16 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 8 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 Coder 7Bに必要なハードウェアは?

Qwen 2.5 Coder 7BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 5 GB程度が必要です。比較候補:RTX 5060 Ti 16 GB — 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 16 GB
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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
~12t/s
GTX 1650、RX 6600、MBA M2 8GB
ミッドレンジ
~35t/s
RTX 4060、4070、MBP M3 Pro
ハイエンド
~90t/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(%)。

HumanEval
88.4
MBPP
83.5