Familie Qwen · 1.5Mrd. Parameter

Qwen 2.5 Coder 1.5B Instruct

Kleinstes Qwen-2.5-Coder-Modell. HumanEval 70,7. Ideal für On-Device-Completion.

🇨🇳 Alibaba·Lizenz Apache 2.0·Kontext 32k tokens·Erscheinungsdatum November 2024← Katalog

01Was es kann

Stärken
  • Ultra-leicht (1 GB VRAM Q4)
  • Gut bei der Inline-Codevervollständigung
  • Apache 2.0
Einschränkungen, die Sie kennen sollten
  • —1,5B — begrenzte Codequalität im Vergleich zu 7B+
  • —Nur 32k Kontext
Architektur
Dense · 1.5B · Qwen 2.5 Coder · kompaktes, auf Code spezialisiertes Modell
Training
1,5 Milliarden Parameter, Code-Korpus mit 92 Programmiersprachen, ideal für ressourcenschonende Codevervollständigung.
Ideal für
Inline-CompletionCPU/edge

04Installieren

Installieren Sie Ollama für Ihr Betriebssystem. Prüfen Sie das Modell und seine Quantisierung vor dem Download. Beginnen Sie mit einem Kontext von 4096 Tokens und prüfen Sie anschließend mit ollama ps, wo das Modell ausgeführt wird. Ein unten aufgeführter Befehl ist kein Beweis dafür, dass ein Test auf Ihrem Computer ausgeführt wurde.

$ollama run qwen2.5-coder:1.5b
⚠
Erster Download: zwischen 2 und 40 GB, abhängig von der gewählten Quantisierung. Festplattenspeicher einplanen, stabile Verbindung empfohlen. Nachfolgende Starts erfolgen sofort.

02Benötigter Speicher

Ungefähr benötigter GPU-VRAM zum Ausführen dieses Modells, einschließlich des Speicherbedarfs für einen Kontext von 4k Tokens. Für einen längeren Kontext rechnen Sie mit zusätzlich ca. 1 GB je 8k Tokens.

Q4_K_M
Am leichtesten, ~5 % Verlust
1 GB
Q5_K_M
Guter Kompromiss aus Qualität und Größe
1.2 GB
Q8_0
Kaum von FP16 zu unterscheiden
2 GB
FP16
Volle Präzision — Server-Einsatz
3 GB
CPU-Fallback · Wenn Sie keine GPU haben, rechnen Sie mit 3 GB RAM als Minimum, um dieses Modell mit reduzierter Geschwindigkeit auszuführen.

Welche Hardware eignet sich für Qwen 2.5 Coder 1.5B Instruct?

Um Qwen 2.5 Coder 1.5B Instruct lokal mit Q4-Quantisierung auszuführen, benötigen Sie etwa 1 GB VRAM. Eine Option zum Vergleich: RTX 5060 Ti 16 GB — Halten Sie einen Puffer für das System und den Kontext frei; prüfen Sie die Kompatibilität der Engine mit der GPU.

Aktuelles Angebot: RTX 5060 Ti 16 GB
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Unterwegs: Qwen 2.5 Coder 1.5B Instruct läuft auch auf einem RTX-Laptop (16 GB VRAM) →

03Erwartete Geschwindigkeit

Generierte Tokens pro Sekunde in Q4_K_M, Kontext 4k. Jenseits von 20 t/s, lässt es sich angenehm lesen. Bei weniger als 10 t/s, eignet es sich nur zum Testen.

Einsteigerklasse
~50t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Mittelklasse
~150t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Oberklasse
~300t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900