01Ce qu'il sait faire
- Concurrent direct de R1
- 131k ctx
- Apache 2.0
- —Verbeux en mode thinking
- —YaRN requis au-delà de 8k
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 GPU pour faire tourner QwQ 32B ?
Pour exécuter QwQ 32B en local en quantification Q4, il faut environ 19 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un RTX 4090 (24 Go de VRAM).
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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.
05Installer
Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.