ファミリー Qwen · 7B パラメータ

Qwen 2.5 VL 7B

視覚分野で最先端の7Bモデル。1時間超の動画、bboxによるグラウンディング、多言語OCR。DocVQA 95.7。

🇨🇳 Alibaba·ライセンス Apache 2.0·コンテキスト 125k tokens·公開日 2025年1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
  • 7Bで最先端の画像理解性能
  • 優れた多言語OCR
  • 長時間動画
  • Apache 2.0
知っておくべき限界
  • —Ollama ≥ 0.5 のVLM対応バックエンドが必要
アーキテクチャ
ViT + LLM Qwen2.5 · ウィンドウアテンション · mRoPE · 動的解像度
トレーニング
1時間を超える動画、バウンディングボックスによる対象の位置特定、構造化 JSON 出力に対応。
おすすめの用途
多言語OCRビデオ/画像UI理解

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 qwen2.5vl: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%
6 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
7 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
10 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
18 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 10 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 VL 7Bに必要なハードウェアは?

Qwen 2.5 VL 7BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 6 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。

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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
~8t/s
GTX 1650、RX 6600、MBA M2 8GB
ミッドレンジ
~25t/s
RTX 4060、4070、MBP M3 Pro
ハイエンド
~60t/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(%)。

DocVQA
95.7
ChartQA
87.3
OCRBench
864