Qwen 2.5 VL 7BvsLLaDA 2.0 Uni 16B
Vollständiger Vergleich zwischen Qwen 2.5 VL 7B (7B Parameter, Alibaba) und LLaDA 2.0 Uni 16B (16B, Ant Group / inclusionAI). VRAM-Bedarf je nach Quantisierung, auf 4 Referenz-GPUs gemessene Tokens pro Sekunde, Bewertung nach Anwendungsfall, Lizenz, Installationsbefehle. Alle Zahlen werden aus den Katalogdaten berechnet – kein Kopieren und Einfügen zwischen Seiten.
Kurz gesagt
| Eigenschaft | Qwen 2.5 VL 7B | LLaDA 2.0 Uni 16B |
|---|---|---|
| Parameter | 7B | 16B |
| Familie | Qwen | LLaDA |
| Autor | Alibaba | Ant Group / inclusionAI |
| Herkunft | CN | CN |
| Lizenz | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Kontext | 128 000 Tokens | 8 192 Tokens |
| Erscheinungsdatum | Januar 2025 | April 2026 |
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 | Qwen 2.5 VL 7B | LLaDA 2.0 Uni 16B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leicht) | 6 GB | 18 GB |
| Q5_K_M (ausgewogen) | 7 GB | 22 GB |
| Q8 (nahezu verlustfrei) | 10 GB | 30 GB |
| FP16 (maximale Qualität) | 18 GB | 47 GB |
| RAM bei reinem CPU-Betrieb | 10 GB | 36 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 | 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 | ✗ zu groß |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 8 Tok/s · Q8 | ✗ zu groß |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 25 tok/s · FP16 | 60 Tok/s · Q8 |
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
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
LLaDA 2.0 Uni 16B
Erstes offenes dLLM unter Apache 2.0: MoE 16B/1B + Diffusionsdecoder mit 6,2B Parametern. Text und Vision in einem einheitlichen Modell. Veröffentlicht am 22. April 2026.
- Erstes offenes dLLM unter Apache 2.0
- Text, Vision, Erstellung und Bearbeitung vereint
- Verschachtelter 'thinking'-Modus
- Apache 2.0
- Diffusionsarchitektur wird von Ollama/llama.cpp nicht unterstützt
- Erfordert Flash Attention 2 + CUDA 12.4
- 47 GB VRAM während der Generierung
- Nur 8k Kontext
Installation
Häufige Fragen
Welches Modell läuft am besten auf einer RTX 4090 (24 GB): Qwen 2.5 VL 7B oder LLaDA 2.0 Uni 16B?
Auf einer RTX 4090 läuft Qwen 2.5 VL 7B in FP16 (~60 tok/s), LLaDA 2.0 Uni 16B in Q5_K_M (~130 tok/s). Nur Durchsatz, LLaDA 2.0 Uni 16B 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 18 GB für seinen Konkurrenten – ein Unterschied von 12 GB, der ins Gewicht fällt, wenn Sie eine RTX 3060 oder eine 4060 Ti 8 GB ins Auge fassen.
Dürfen diese Modelle kommerziell im Produktivbetrieb eingesetzt werden?
Qwen 2.5 VL 7B ist unter Apache 2.0 lizenziert – frei für kommerzielle Nutzung. LLaDA 2.0 Uni 16B 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 : LLaDA 2.0 Uni 16B (16B). 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.