Qwen 2.5 VL 72B Instruct — 显存、速度与本地部署
作者： Jakub Rusinowski · 最后更新：
The most capable open vision-language model. Beats GPT-4V on multiple visual benchmarks. Ideal for enterprise document processing, agentic vision tasks, and complex image reasoning.
Qwen 2.5 VL 72B Instruct 在 Q4_K_M 下约需 45 GB 显存——量化权重加框架开销，不含 KV 缓存。在 Apple Silicon 上，这部分来自统一内存。
按量化级别的显存与速度
计算基准：NVIDIA RTX 4090 (24 GB)。包含 8K 上下文的 KV 缓存，因此数值高于上方的主数字。
| 量化 | 显存 | 显存 | 速度（估算） | 适配 |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K 2.63 bpw | 27.6 GB | ~4 tok/s | 需卸载 | |
| Q3_K_M 3.41 bpw | 34.8 GB | ~3 tok/s | 需卸载 | |
| Q4_K_M 4.83 bpw | 47.8 GB | ~2 tok/s | 需卸载 | |
| Q5_K_M 5.67 bpw | 55.5 GB | ~2 tok/s | 需卸载 | |
| Q6_K 6.56 bpw | 63.7 GB | — | 放不下 | |
| Q8_0 8.50 bpw | 81.5 GB | — | 放不下 | |
| F16 16.00 bpw | 150.3 GB | — | 放不下 |
黑色标记 = NVIDIA RTX 4090 (24 GB) 上的可用显存。 估算来自内存带宽屋顶线模型，详见 方法说明页. Qwen 2.5 VL 72B Instruct 显存计算器 →
运行 Qwen 2.5 VL 72B Instruct
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如何运行 Qwen 2.5 VL 72B Instruct
安装 Ollama，然后运行：
ollama run qwen2.5vl:72b规格
Curated — A hand-written entry from before this catalogue recorded its sources. The figures are long-standing but their provenance is not on file.
- 参数量
- 72 Billion
- 上下文窗口
- 128,000
- 架构
- Dense + ViT
- 提供商
- Alibaba Cloud
- 许可证
- Apache 2.0
- Practical deployment
- Workstation (large unified memory or pro GPU)
- 规格量化
- Q4_K_M
- 系统内存
- 80 GB
- 记录更新于
- 2025-01-25
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质量与使用场景
评分由模型作者或独立评测方发布——衡量质量而非吞吐量，并非我们实测。
我的 GPU 能运行 Qwen 2.5 VL 72B Instruct 吗？
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Qwen 2.5 VL 72B Instruct — 常见问题
How much VRAM does Qwen 2.5 VL 72B Instruct need?
About 45 GB at Q4_K_M — quantized weights plus framework overhead, before any KV cache. The cache grows with context length and is added on top; the table above folds it in. Apple Silicon counts unified memory toward the same figure.
Does Qwen 2.5 VL 72B Instruct run on an RTX 4090 (24 GB)?
No. Qwen 2.5 VL 72B Instruct needs about 45 GB at Q4_K_M, more than a single RTX 4090's 24 GB. It needs a larger card, several GPUs, or Apple Silicon with enough unified memory — or it runs with part of the weights offloaded to system RAM, which is much slower.
How do I run Qwen 2.5 VL 72B Instruct locally?
Install Ollama and run `ollama run qwen2.5vl:72b`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.
What other sizes does Qwen 2.5 VL come in?
Qwen 2.5 VL 7B Instruct (6 GB), Qwen 2.5 VL 72B Instruct (45 GB). Every size shares the family's training and licence; the larger ones score higher and need proportionally more memory.