使用 Ollama 部署 Qwen 2.5（7B/14B/32B/72B）Q4_K_M 分别需要多大显存？
在 8K 上下文下：7B 约需 6.0 GB（8GB 显卡可跑）；14B 约需 10.9 GB（适配 RTX 3060 12GB）；32B 约需 22.6 GB（单张 RTX 3090/4090 24GB 或 32GB Mac 满速运行）；72B 约需 49 GB（适合双卡 24GB 或 64GB 内存 Mac）。
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关于此工具
Qwen 2.5（通义千问 2.5） 涵盖 0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B 与 72B 全尺寸密集参数模型，基于 18 万亿 Tokens 语料预训练，在中文与多语言理解、长表格解析、JSON 结构化生成及工具调用上表现优异。
本地部署显存与开源协议
- 广泛 Apache 2.0 免费商用：0.5B、1.5B、7B、14B、32B 均采用 Apache 2.0 协议开源（72B 采用 Qwen 协议，月活 1 亿以下免费商用）。
- 显卡选型速查：可通过上方显存计算器切换 7B / 14B / 32B / 72B 及 GGUF Q4_K_M、INT4、FP8、BF16 精度实时测算。
| 工具名称 | 通义千问 Qwen 2.5 |
|---|---|
| 所属分类 | 大语言模型 |
| 定价模式 | 开源权重本地部署 / 阿里云百炼 API |
| 专题标签 | Qwen 2.5, Open Source LLM, Ollama, vLLM, Multilingual AI |
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常见问题
Qwen 2.5 系列哪些参数版本采用 Apache 2.0 免费商用开源协议？
Qwen 2.5 的 0.5B、1.5B、7B、14B 和 32B 版本均采用 Apache 2.0 协议，企业可无门槛免费商用；仅 3B 和 72B 采用 Qwen 许可协议（产品月活低于 1 亿同样免费商用）。
Qwen 2.5 最大支持多长的上下文窗口与结构化输出能力？
Instruct 版本支持最高 128K Token 上下文输入与 8K Token 生成输出，并针对长表格理解、严格 JSON Schema 结构化输出及 Function Calling 工具调用做了深度强化。
单卡 24GB 显存选 Qwen 2.5 32B 还是量化版 72B 更合适？
单张 24GB 显卡强烈推荐 Qwen 2.5 32B（Q4_K_M 或 AWQ INT4），不仅逻辑推理与代码能力超越前代 70B 模型，而且无需跨 PCIe/内存卸载，生成速度可达 35–45 tokens/s。
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