01Ce qu'il sait faire
- HumanEval 89.6
- LiveCodeBench 37.1
- Apache 2.0
- —Moins bon en chat général
05Installer
Installez Ollama pour votre OS. Vérifiez le modèle et sa quantification avant le téléchargement. Commencez avec 4096 tokens de contexte, puis contrôlez le placement avec ollama ps. Une commande ci-dessous n’est pas une preuve de test exécuté sur votre machine.
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.
Quel matériel pour Qwen 2.5 Coder 14B Instruct ?
Pour exécuter Qwen 2.5 Coder 14B Instruct en local en quantification Q4, il faut environ 9 Go de VRAM. Une option à comparer : RTX 5070 12 Go — gardez une marge pour le système et le contexte ; vérifiez la compatibilité du moteur avec le GPU.
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En mobilité : Qwen 2.5 Coder 14B Instruct tourne aussi sur un PC portable RTX (16 Go de VRAM) →
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.