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Accueil Comparateur Qwen 2.5 VL 7B vs LLaDA 2.0 Uni 16B

Qwen 2.5 VL 7BvsLLaDA 2.0 Uni 16B

Comparatif complet entre Qwen 2.5 VL 7B (7B paramètres, Alibaba) et LLaDA 2.0 Uni 16B (16B, Ant Group / inclusionAI). VRAM requise par quantification, tokens/seconde mesurés sur 4 GPU de référence, verdict par cas d'usage, licence, commandes d'installation. Tous les chiffres sont calculés à partir des données du catalogue — aucun copier-coller entre pages.

En bref

Caractéristique Qwen 2.5 VL 7B LLaDA 2.0 Uni 16B
Paramètres 7B 16B
Famille Qwen LLaDA
Auteur Alibaba Ant Group / inclusionAI
Origine CN CN
Licence Apache 2.0 Apache 2.0
Contexte 128 000 tokens 8 192 tokens
Sortie Janvier 2025 Avril 2026

Empreinte mémoire

VRAM approximative nécessaire pour l'inférence avec une fenêtre de contexte moyenne. Le vainqueur (en vert) est le modèle qui consomme moins — avantage aux petits.

Quantification Qwen 2.5 VL 7B LLaDA 2.0 Uni 16B
Q4_K_M (léger) 6 GB 18 GB
Q5_K_M (équilibre) 7 GB 22 GB
Q8 (quasi-lossless) 10 GB 30 GB
FP16 (qualité max) 18 GB 47 GB
RAM CPU-only 10 GB 36 GB

Vitesse estimée (tokens/seconde)

Estimations basées sur la meilleure quantification tenable sur chaque GPU. Les chiffres réels dépendent du prompt, du contexte et du moteur (llama.cpp, vLLM, MLX). Méthodologie.

GPU de référence 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 ✗ trop lourd
RTX 3060 12GB (12 GB) 8 tok/s · Q8 ✗ trop lourd
Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) 25 tok/s · FP16 60 tok/s · Q8

Verdict par cas d'usage

Pour chaque usage courant, on indique lequel des deux est le mieux adapté selon ses tags, sa taille et sa spécialisation.

Chat général
Match serré — dépend du cas précis. Les deux se valent sur ce critère, tranchez selon vos contraintes VRAM ou de licence.
Vision / image
Match serré — dépend du cas précis. Les deux se valent sur ce critère, tranchez selon vos contraintes VRAM ou de licence.
RAG / documents longs
Qwen 2.5 VL 7B l'emporte. Fenêtre de contexte plus large (128 000 tokens), adaptée aux documents longs.
Agents & tool-use
Match serré — dépend du cas précis. Les deux se valent sur ce critère, tranchez selon vos contraintes VRAM ou de licence.
Déploiement léger
Qwen 2.5 VL 7B l'emporte. Plus léger (7B paramètres), tourne sur des configs modestes.

Forces et faiblesses

Alibaba · 7B

Qwen 2.5 VL 7B

Vision SOTA 7B. Vidéo >1h, grounding bbox, OCR multilingue. DocVQA 95.7.

  • Vision SOTA à 7B
  • OCR multilingue excellent
  • Vidéo longue
  • Apache 2.0
  • Exige un backend compatible VLM Ollama ≥ 0.5

Installation

ollama run qwen2.5vl:7b
Ant Group / inclusionAI · 16B

LLaDA 2.0 Uni 16B

Premier dLLM open Apache 2.0 : MoE 16B/1B + décodeur diffusion 6.2B. Texte+vision unifié. Sortie 22 avril 2026.

  • Premier dLLM open Apache 2.0
  • Texte+vision+génération+édition unifiés
  • Mode 'thinking' interleaved
  • Apache 2.0
  • Architecture diffusion non supportée par Ollama/llama.cpp
  • Exige Flash Attention 2 + CUDA 12.4
  • 47 Go VRAM en pleine génération
  • Ctx 8k seulement

Installation

# HuggingFace : inclusionAI/LLaDA2.0-Uni (Flash Attn 2 + CUDA 12.4 requis)

Questions fréquentes

Quel modèle tourne le mieux sur RTX 4090 (24 GB) : Qwen 2.5 VL 7B ou LLaDA 2.0 Uni 16B ?

Sur une RTX 4090, Qwen 2.5 VL 7B tourne en FP16 (~60 tok/s), LLaDA 2.0 Uni 16B en Q5_K_M (~130 tok/s). En pur débit, LLaDA 2.0 Uni 16B l'emporte. Consultez le configurateur pour tester votre GPU exact.

Lequel consomme le moins de VRAM ?

En Q4_K_M, Qwen 2.5 VL 7B tient en 6 GB contre 18 GB pour son rival — un écart de 12 GB, significatif si vous visez une RTX 3060 ou une 4060 Ti 8 GB.

Peut-on utiliser ces modèles en production commerciale ?

Qwen 2.5 VL 7B est sous Apache 2.0 — libre d'utilisation commerciale. LLaDA 2.0 Uni 16B est sous Apache 2.0 — libre également. Pour du SaaS, privilégiez Apache 2.0 ou MIT.

Lequel choisir en 2026 ?

Dépend de votre contrainte principale. Plus petit / plus rapide : Qwen 2.5 VL 7B (7B). Plus capable : LLaDA 2.0 Uni 16B (16B). Si vous hésitez, lancez le configurateur avec votre GPU et votre cas d'usage — il tranchera en fonction des deux.

Alternatives à considérer

Si aucun des deux ne vous convient, voici les modèles voisins que vous pourriez explorer.

Pour aller plus loin