Qwen 2.5 VL 7BvsLLaDA 2.0 Uni 16B
Comparativa completa entre Qwen 2.5 VL 7B (7.000 millones de parámetros, Alibaba) y LLaDA 2.0 Uni 16B (16B, Ant Group / inclusionAI). VRAM requerida por cuantización, tokens/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; no se copia y pega contenido entre páginas.
En resumen
| Característica | Qwen 2.5 VL 7B | LLaDA 2.0 Uni 16B |
|---|---|---|
| Parámetros | 7B | 16B |
| Familia | Qwen | LLaDA |
| Autor | Alibaba | Ant Group / inclusionAI |
| Origen | CN | CN |
| Licencia | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Contexto | 128 000 tokens | 8 192 tokens |
| Fecha de lanzamiento | enero de 2025 | abril de 2026 |
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 VL 7B | LLaDA 2.0 Uni 16B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (ligero) | 6 GB | 18 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 7 GB | 22 GB |
| Q8 (casi sin pérdida) | 10 GB | 30 GB |
| FP16 (máxima calidad) | 18 GB | 47 GB |
| RAM (solo CPU) | 10 GB | 36 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 VL 7B | LLaDA 2.0 Uni 16B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 60 tok/s · FP16 | 130 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | 25 tok/s · Q8 | ✗ demasiado pesado |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 8 tok/s · Q8 | ✗ demasiado pesado |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 25 tok/s · FP16 | 60 tok/s · Q8 |
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.
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Fortalezas y debilidades
Qwen 2.5 VL 7B
Visión SOTA, 7B. Vídeos de más de 1 h, localización mediante cuadros delimitadores (bbox), OCR multilingüe. DocVQA 95.7.
- Visión SOTA con 7B parámetros
- OCR multilingüe excelente
- Vídeo largo
- Apache 2.0
- Requiere un backend compatible con VLM Ollama ≥ 0.5
Instalación
LLaDA 2.0 Uni 16B
Primer dLLM abierto con licencia Apache 2.0: MoE 16B/1B + decodificador de difusión de 6.2B. Texto+visión unificados. Lanzamiento: 22 de abril de 2026.
- Primer dLLM abierto con licencia Apache 2.0
- Texto+visión+generación+edición unificados
- Modo 'thinking' intercalado
- Apache 2.0
- Arquitectura de difusión no soportada por Ollama/llama.cpp
- Requiere Flash Attention 2 + CUDA 12.4
- 47 GB de VRAM durante la generación
- Ctx de solo 8k
Instalación
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo funciona mejor en una RTX 4090 (24 GB): Qwen 2.5 VL 7B o LLaDA 2.0 Uni 16B?
En una RTX 4090, Qwen 2.5 VL 7B corre en FP16 (~60 tok/s), LLaDA 2.0 Uni 16B en Q5_K_M (~130 tok/s). En términos de velocidad pura, LLaDA 2.0 Uni 16B gana. Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.
¿Cuál consume menos VRAM?
En Q4_K_M, Qwen 2.5 VL 7B cabe en 6 GB contre 18 GB para su competidor — una diferencia de 12 GB, significativa si buscas una RTX 3060 o una 4060 Ti 8 GB.
¿Se pueden usar estos modelos en producción comercial?
Qwen 2.5 VL 7B está bajo la licencia Apache 2.0 — de libre uso comercial. LLaDA 2.0 Uni 16B 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 VL 7B (7B). Más capaz : LLaDA 2.0 Uni 16B (16B). Si dudas, ejecuta 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.