01Ce qu'il sait faire
Points forts
- MMLU 86.1
- HumanEval 86.6
- MATH 83.1
Limites à connaître
- —Licence Qwen custom (seuil 100M MAU)
- —42 Go en Q4
Architecture
Dense 72B · GQA · 131k ctx via YaRN
Entraînement
Flagship dense Qwen 2.5.
Idéal pour
RaisonnementRédaction proMultilingue
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
42 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
50 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
78 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
144 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 64 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.
MMLU
86.1
HumanEval
86.6
MATH
83.1
05Installer
Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.
$ollama run qwen2.5:72b
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.