Nemotron Nano v2 VL 12BvsQwen 2.5 VL 7B
Vollständiger Vergleich zwischen Nemotron Nano v2 VL 12B (12,6 Milliarden Parameter, NVIDIA) und Qwen 2.5 VL 7B (7B, Alibaba). Erforderlicher VRAM je nach Quantisierung, gemessene Tokens pro Sekunde auf 4 Referenz-GPUs, Bewertung nach Anwendungsfall, Lizenz, Installationsbefehle. Alle Zahlen werden aus den Katalogdaten berechnet – kein Kopieren und Einfügen zwischen Seiten.
Kurz gesagt
| Eigenschaft | Nemotron Nano v2 VL 12B | Qwen 2.5 VL 7B |
|---|---|---|
| Parameter | 12.6B | 7B |
| Familie | Nemotron | Qwen |
| Autor | NVIDIA | Alibaba |
| Herkunft | US | CN |
| Lizenz | NVIDIA Open Model License | Apache 2.0 |
| Kontext | 128 000 Tokens | 128 000 Tokens |
| Erscheinungsdatum | Mai 2025 | Januar 2025 |
Speicherbedarf
Ungefähre VRAM, die für die Inferenz mit einem mittleren Kontextfenster erforderlich ist. Der Gewinner (in Grün) ist das Modell, das verbraucht moins — Vorteil für kleine Modelle.
| Quantisierung | Nemotron Nano v2 VL 12B | Qwen 2.5 VL 7B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leicht) | 8 GB | 6 GB |
| Q5_K_M (ausgewogen) | 10 GB | 7 GB |
| Q8 (nahezu verlustfrei) | 14 GB | 10 GB |
| FP16 (maximale Qualität) | 25 GB | 18 GB |
| RAM bei reinem CPU-Betrieb | 14 GB | 10 GB |
Geschätzte Geschwindigkeit (Tokens/Sekunde)
Schätzungen basierend auf der besten Quantisierung, die auf jeder GPU möglich ist. Die tatsächlichen Zahlen hängen vom Prompt, vom Kontext und der Engine (llama.cpp, vLLM, MLX) ab. Methodik.
| Referenz-GPU | Nemotron Nano v2 VL 12B | Qwen 2.5 VL 7B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 60 Tok/s · Q8 | 60 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 22 tok/s · Q8 | 25 Tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 7 tok/s · Q5_K_M | 8 Tok/s · Q8 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 22 tok/s · FP16 | 25 tok/s · FP16 |
Fazit nach Anwendungsfall
Für jede gängige Anwendung geben wir an, welches der beiden Modelle aufgrund seiner Tags, Größe und Spezialisierung am besten geeignet ist.
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Stärken und Schwächen
Nemotron Nano v2 VL 12B
VLM für Unternehmen mit 12,6B Parametern. Starke Ergebnisse bei DocVQA/ChartQA. Informationsextraktion aus Dokumenten für den professionellen Einsatz.
- Bildverarbeitung + Text in einem 12B-Modell
- 128k Kontext
- NVIDIA Open Model-Lizenz
- Schlechter als Qwen3-VL 30B bei komplexen visuellen Aufgaben
Installation
Qwen 2.5 VL 7B
7B-Vision-Modell auf SOTA-Niveau. Videos über 1 Stunde, Grounding mit Bounding Boxes, mehrsprachige OCR. DocVQA 95,7.
- SOTA-Leistung im Bereich Vision mit 7B Parametern
- Ausgezeichnete mehrsprachige OCR
- Langes Video
- Apache 2.0
- Erfordert ein VLM-kompatibles Ollama-Backend ≥ 0.5
Installation
Häufige Fragen
Welches Modell läuft auf einer RTX 4090 (24 GB) besser: Nemotron Nano v2 VL 12B oder Qwen 2.5 VL 7B?
Auf einer RTX 4090 läuft Nemotron Nano v2 VL 12B in Q8 (~60 Tok/s), Qwen 2.5 VL 7B in FP16 (~60 Tok/s). Was den reinen Durchsatz betrifft, Qwen 2.5 VL 7B gewinnt. Nutzen Sie den Konfigurator um Ihre konkrete GPU zu testen.
Welches verbraucht am wenigsten VRAM?
Bei Q4_K_M, Qwen 2.5 VL 7B passt in 6 GB contre 8 GB für seinen Rivalen — eine Differenz von 2 GB, was erheblich ist, wenn Sie eine RTX 3060 oder eine 4060 Ti 8 GB anvisieren.
Dürfen diese Modelle kommerziell im Produktivbetrieb eingesetzt werden?
Nemotron Nano v2 VL 12B steht unter der NVIDIA Open Model License — prüfen Sie die Einschränkungen (insbesondere die Schwellenwerte für die monatliche Nutzerzahl). Qwen 2.5 VL 7B ist unter Apache 2.0 lizenziert — ebenfalls frei nutzbar. Für SaaS bevorzugen Sie Apache 2.0 oder MIT.
Welches soll man 2026 wählen?
Das hängt von Ihrer wichtigsten Einschränkung ab. Kleiner / schneller : Qwen 2.5 VL 7B (7B). Leistungsfähiger : Nemotron Nano v2 VL 12B (12.6B). Wenn Sie unsicher sind, starten Sie den Konfigurator mit Ihrer GPU und Ihrem Anwendungsfall – er wird auf Basis beider Faktoren entscheiden.
Erwägenswerte Alternativen
Falls keines der beiden Modelle zu Ihnen passt, finden Sie hier ähnliche Modelle, die Sie sich ansehen könnten.