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🧠 ローカルAIQwenのロゴ32.8B

Qwen2.5-Coder 32Bの必要VRAM

量子化・コンテキスト長別の早見表

Qwen2.5-Coder 32B(Alibaba (Qwen) / 32.8B / コーディング)を ローカルで動かすのに必要なメモリを、重み+KVキャッシュ+作業領域の合計として計算しました。 諸元は配布元の公開データから取得しています。

あなたのPCで動くか

あなたのPC検出中…GPUを自動検出中…VRAM 8GBメモリ 16GBWindows
他のPCで試す
コンテキスト長8,192 トークン
あなたの環境(VRAM 8GB)での判定
  • DQ4_K_M22.2GBかなり遅い
  • FQ5_K_M25.5GB載らない
  • FQ6_K28.9GB載らない
  • FQ8_036.6GB載らない
  • FFP1666.7GB載らない

S〜F のランクの意味はトップページに一覧があります。

他のモデルも一括で判定するならローカルLLM動作チェッカーへ。

必要メモリの早見表

量子化4k トークン8k トークン32k トークン
Q4_K_M4.9bit/重み21.2GB22.2GB28.2GB
Q5_K_M5.72bit/重み24.5GB25.5GB31.5GB
Q6_K6.57bit/重み27.9GB28.9GB34.9GB
Q8_08.5bit/重み35.6GB36.6GB42.6GB
FP1616bit/重み65.7GB66.7GB72.7GB

KVキャッシュは16bitで計算しています(8bitにすると、この表のうちKV分だけが半分になります)。 なお Qwen2.5-Coder 32B はスライディングウィンドウ注意(window 131072)を使うため、長いコンテキストでは実際のKVキャッシュはこの表より小さくなります。

モデルの諸元

  • パラメータ数: 32,763,876,352(32.8B)
  • 層数: 64 / KVヘッド数: 8 / ヘッド次元: 128
  • KVキャッシュ: 1トークンあたり 256KiB(16bit時)
  • 最大コンテキスト長: 32,768 トークン
  • ライセンス: apache-2.0

出典: Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct(パラメータ数)/ config.json(層数・KVヘッド数・ヘッド次元・最大コンテキスト長)。ライセンスや利用条件は配布元をご確認ください。

同じ用途の他のモデル

  • Qwen2.5-Coder 7B7.6B
  • Qwen2.5-Coder 14B14.8B
← 他のモデルもまとめて判定するゲームが快適に動くかを調べる(同じPC構成が引き継がれます)
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