Inicio › Comparador › Qwen 2.5 Coder 32B vs Qwen 2.5 Coder 7B

Qwen 2.5 Coder 32BvsQwen 2.5 Coder 7B

Comparativa completa entre Qwen 2.5 Coder 32B (32B de parámetros, Alibaba) y Qwen 2.5 Coder 7B (7B, Alibaba). VRAM requerida por cuantización, tokens por segundo medidos en 4 GPU de referencia, veredicto por caso de uso, licencia, comandos de instalación. Todas las cifras se calculan a partir de los datos del catálogo — sin copiar y pegar entre páginas.

En resumen

Característica Qwen 2.5 Coder 32B Qwen 2.5 Coder 7B
Parámetros 32B 7B
Familia Qwen Qwen
Autor Alibaba Alibaba
Origen CN CN
Licencia Apache 2.0 Apache 2.0
Contexto 131 072 tokens 131 072 tokens
Fecha de lanzamiento noviembre de 2024 noviembre de 2024

Huella de memoria

VRAM aproximada necesaria para la inferencia con una ventana de contexto media. El ganador (en verde) es el modelo que consume moins — ventaja para los pequeños.

Cuantización Qwen 2.5 Coder 32B Qwen 2.5 Coder 7B
Q4_K_M (ligero) 19 GB 5 GB
Q5_K_M (equilibrio) 23 GB 6 GB
Q8 (casi sin pérdida) 35 GB 9 GB
FP16 (máxima calidad) 64 GB 16 GB
RAM (solo CPU) 32 GB 8 GB

Velocidad estimada (tokens/segundo)

Estimaciones basadas en la mejor cuantización viable en cada GPU. Las cifras reales dependen del prompt, del contexto y del motor (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodología.

GPU de referencia Qwen 2.5 Coder 32B Qwen 2.5 Coder 7B
RTX 4090 (24 GB) 30 tok/s · Q5_K_M 90 tok/s · FP16
RTX 4080 (16 GB) ✗ demasiado pesado 35 tok/s · FP16
RTX 3060 12GB (12 GB) ✗ demasiado pesado 12 tok/s · Q8
Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) 12 tok/s · Q8 35 tok/s · FP16

Veredicto por caso de uso

Para cada uso habitual, indicamos cuál de los dos es el más adecuado según sus etiquetas, su tamaño y su especialización.

Desarrollo / código
Qwen 2.5 Coder 32B gana. Modelo especializado en código, mejor en HumanEval y MBPP.
Despliegue ligero
Qwen 2.5 Coder 7B gana. Más ligero (7 mil millones de parámetros), funciona en configuraciones modestas.
El kit Copiloto Local

Reemplaza GitHub Copilot y Cursor con un copiloto de código 100 % local — la guía de referencia, con configuraciones incluidas.

  • Espacio en línea de por vida
  • PDF + archivos
  • Reembolsado 30 j
Leer la guía gratuita: Continue + VS Code →

Fortalezas y debilidades

Alibaba · 32B

Qwen 2.5 Coder 32B

Referente entre los modelos de pesos abiertos para programación a finales de 2024, hoy superado por la generación Qwen3-Coder / Devstral.

  • Mejor LLM para código con pesos abiertos
  • Muy fuerte en HumanEval (referencia 2024)
  • 128k de contexto
  • Requiere 20+ GB de VRAM
  • Peor en chat general

Instalación

ollama run qwen2.5-coder:32b
Alibaba · 7B

Qwen 2.5 Coder 7B

Especializado en código. Rivaliza con los modelos propietarios en HumanEval.

  • 128k de contexto
  • Apache 2.0
  • Excelente autocompletado de código
  • Soporta instrucciones largas
  • Menor rendimiento que el 32B en código complejo
  • Menos versátil en chat general

Instalación

ollama run qwen2.5-coder:7b

Preguntas frecuentes

¿Qué modelo funciona mejor en RTX 4090 (24 GB): Qwen 2.5 Coder 32B o Qwen 2.5 Coder 7B?

En una RTX 4090, Qwen 2.5 Coder 32B funciona en Q5_K_M (~30 tok/s), Qwen 2.5 Coder 7B en FP16 (~90 tok/s). En velocidad pura, Qwen 2.5 Coder 7B gana. Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.

¿Cuál consume menos VRAM?

En Q4_K_M, Qwen 2.5 Coder 7B cabe en 5 GB contre 19 GB para su competidor — una diferencia de 14 GB, significativa si buscas una RTX 3060 o una 4060 Ti 8 GB.

¿Qwen 2.5 Coder 32B o Qwen 2.5 Coder 7B para programar?

Qwen 2.5 Coder 32B es el más adecuado (especializado en código, mejores puntuaciones en HumanEval). Para un copiloto de IDE, combínalo con Continue o Aider.

¿Se pueden usar estos modelos en producción comercial?

Qwen 2.5 Coder 32B está bajo la licencia Apache 2.0 — de libre uso comercial. Qwen 2.5 Coder 7B está bajo la licencia Apache 2.0 — también libre. Para SaaS, prefiere Apache 2.0 o MIT.

¿Cuál elegir en 2026?

Depende de tu restricción principal. Más pequeño / más rápido : Qwen 2.5 Coder 7B (7B). Más capaz : Qwen 2.5 Coder 32B (32B). Si dudas, abre el configurador con tu GPU y tu caso de uso — decidirá en función de ambos.

Alternativas a considerar

Si ninguno de los dos te convence, aquí tienes otros modelos similares que podrías explorar.

Para ir más allá