Famille Qwen · 3B paramètres

Qwen 2.5 Coder 3B Instruct

Coder 3B. HumanEval 84.1. ⚠ Licence Qwen Research (non-commercial).

🇨🇳 Alibaba·Licence Qwen Research License·Contexte 32k tokens·Sortie Novembre 2024← Catalogue

01Ce qu'il sait faire

Points forts
  • Léger (2 Go VRAM Q4)
  • Apache 2.0
  • Complétion code rapide
Limites à connaître
  • Contexte 32k seulement
  • Moins performant que le 7B en code complexe
Architecture
Dense · 3B · Qwen 2.5 Coder · code optimisé
Entraînement
3B params code-optimisé, 92 langages de programmation.
Idéal pour
Completion laptopPrototypage

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
2 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
2.5 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
4 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
6 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 5 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.

Quel GPU pour faire tourner Qwen 2.5 Coder 3B Instruct ?

Pour exécuter Qwen 2.5 Coder 3B Instruct en local en quantification Q4, il faut environ 2 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un RTX 5060 Ti 16 Go (16 Go de VRAM, le meilleur €/Go).

Où acheter le RTX 5060 Ti 16 Go
DartyVoir RTX 5060 Ti 16 GoAmazonVoir RTX 5060 Ti 16 Go

Liens affiliés — commission possible sans surcoût pour vous, reco indépendante. En tant que Partenaire Amazon, QuelLLM réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.

En mobilité : Qwen 2.5 Coder 3B 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.

Entrée de gamme
~25t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8Go
Milieu de gamme
~70t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Haut de gamme
~160t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Installer

Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.

$ollama run qwen2.5-coder:3b
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.