01Ce qu'il sait faire
Points forts
- Résolution dynamique (20px à 16K)
- OCR et documents excellents
- Apache 2.0
- Vidéo supportée
Limites à connaître
- —Contexte 32k seulement (texte+image)
- —Moins fort que Qwen3-VL
Architecture
Dense 7B · M-RoPE vision+texte · résolution dynamique · Qwen2-VL
Entraînement
Pré-entraînement multimodal Qwen2-VL. Fort en OCR, vidéo courte, documents.
Idéal pour
OCRUI understanding
02Mémoire requise
VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.
Q4_K_M
Le plus léger, ~5% de perte
6 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
7 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
10 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
18 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 10 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.
03Vitesse attendue
Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.
04Benchmarks publics
Scores reproduits depuis les model cards ou MMLU-Pro / communautaires. Unité : % bonnes réponses.
MMMU
54.1
DocVQA
94.5
OCRBench
845
05Installer
Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.
$ollama run qwen2-vl:7b
LM Studio
Interface graphique, zéro CLI
→ Voir le guide
llama.cpp
Perf brute, build from source
→ Voir le guide
vLLM
Serveur OpenAI-compatible prod
→ Voir le guide
Jan / GPT4All
Apps desktop tout-en-un
→ Voir le guide
⚠
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.