Familia Qwen · 72B de parámetros

Qwen 2.5 72B Instruct

Modelo insignia de arquitectura densa de Qwen 2.5. MMLU 86.1, HumanEval 86.6. Licencia Qwen (umbral 100M MAU).

🇨🇳 Alibaba·Licencia Qwen License·Contexto 128k tokens·Fecha de lanzamiento septiembre de 2024← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • MMLU 86.1
  • HumanEval 86.6
  • MATH 83.1
Limitaciones que debes conocer
  • —Licencia Qwen personalizada (umbral de 100M MAU)
  • —42 GB en Q4
Arquitectura
Denso 72B · GQA · 131k ctx mediante YaRN
Entrenamiento
Modelo insignia de arquitectura densa de Qwen 2.5.
Ideal para
RazonamientoRedacción profesionalMultilingüe

05Instalar

Instala Ollama para tu SO. Verifica el modelo y su cuantización antes de la descarga. Comienza con 4096 tokens de contexto y luego controla la asignación con ollama ps. Un comando a continuación no es prueba de que se haya ejecutado una prueba en tu máquina.

$ollama run qwen2.5:72b
⚠
Primera descarga: entre 2 y 40 GB según la cuantización elegida. Reserva espacio en disco y se recomienda una conexión estable. Las siguientes ejecuciones son instantáneas.

02Memoria requerida

VRAM de GPU aproximada para ejecutar este modelo, incluido el sobrecoste de contexto de 4k tokens. Para un contexto más largo, añade ~1 GB por cada tramo de 8k tokens.

Q4_K_M
El más ligero, ~5% de pérdida
42 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
50 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
78 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
144 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 64 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para Qwen 2.5 72B Instruct?

Para ejecutar Qwen 2.5 72B Instruct en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 42 GB de VRAM. Una opción para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.

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Este modelo en tu ChatGPT privado, sin nube

¿Demasiado grande para tu máquina? El kit te da el modelo que cabe en tu VRAM

  • Espacio en línea de por vida
  • PDF + archivos
  • Reembolsado 30 j

03Velocidad estimada

Tokens generados por segundo en Q4_K_M, contexto 4k. Por encima de 20 t/s, la lectura es cómoda. Por debajo de 10 t/s, es solo para probar.

Gama de entrada
~1t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Gama media
~5t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Gama alta
~18t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Benchmarks públicos

Puntuaciones reproducidas desde las model cards o MMLU-Pro / comunitarias. Unidad: % de respuestas correctas.

MMLU
86.1
HumanEval
86.6
MATH
83.1