32 GB VRAM · Q4 nativo Amazon
RTX 5090
Ventajas
- Ejecuta Qwen2.5 Coder 14B Q4 nativo
- 32 GB VRAM — margen suficiente
Modelo listo para CPU
Qwen2.5 Coder 14B
39 GPUs de consumo pueden ejecutar Qwen2.5 Coder 14B en Q4 de forma nativa. Umbrales de VRAM y benchmarks precisos abajo.
39 GPUs compatibles
1 con offloading
14B parámetros
131K contexto
Mejor opción
RTX 5090 · 32 GB VRAM Q4 nativo
Precios y disponibilidad pueden cambiar · enlace de afiliado
Javier Morales Especialista en hardware IA — 8 años de experiencia
GitHub: github.com/javier-morales-ia
llama.cpp 0.2.x · CUDA 12 · ROCm 6 · actualizado mensualmente · metodología →
Contexto de ejecución
ARQUITECTURA TRANSFORMER
CONTEXTO 131K TOKENS
CUANTIZACIÓN 4-BIT GGUF
PROVEEDOR Alibaba
LICENCIA Apache-2.0
Decisión de hardware
Este modelo requiere unaGPU de entrada (8 GB VRAM)
GPUs compatibles para Qwen2.5 Coder 14B
Mejores opciones por compatibilidad, margen de VRAM y valor — precios y disponibilidad pueden cambiar.
24 GB VRAM · Q4 nativo Amazon
RTX 4090
Ventajas
- Ejecuta Qwen2.5 Coder 14B Q4 nativo
- 24 GB VRAM — margen suficiente
128 GB VRAM · Q4 nativo Amazon
M4 Ultra
Ventajas
- Ejecuta Qwen2.5 Coder 14B Q4 nativo
- 128 GB VRAM — margen suficiente
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Cómo ejecutar este modelo
CPU vs GPU para Qwen2.5 Coder 14B →
Calculadora VRAM — compatibilidad instantánea
RTX 5090
32 GB · Ejecuta Q4 nativo · Ver disponibilidad
*Los precios y la disponibilidad pueden cambiar. Algunos enlaces son de afiliado.
Requisitos del sistema
VRAM GPU 8 GB GPU de entrada
RAM del sistema 16 GB
DDR4/DDR5
Almacenamiento 7.5 GB Q4 · SSD recomendado
CPU i7 → 5 tok/s Funciona sin GPU
VRAM por cuantización
| Cuantización | VRAM necesaria | Espacio en disco | Calidad |
|---|---|---|---|
| FP16 (calidad máxima) | 28 GB | 28 GB | Máxima |
| Q8 (alta calidad) | 14 GB | 14 GB | Casi sin pérdida |
| Q4 (recomendado) Mejor equilibrio | 8 GB | 7.5 GB | Recomendada |
| Q2 (mínimo) | 4 GB | 4 GB | Pérdida de calidad |
Detalles del modelo
| Desarrollador | Alibaba |
| Parámetros | 14B |
| Ventana de contexto | 131,072 tokens |
| Licencia | Apache-2.0 |
| Casos de uso | coding, chat, reasoning |
| Lanzamiento | 2024-09 |
Instalar con Ollama
ollama run qwen2.5-coder:14b Hugging Face
Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct Requisitos técnicos
¿Tu GPU puede ejecutar Qwen2.5 Coder 14B?
Qwen2.5 Coder 14B requiere <strong class="text-primary-container">8 GB de VRAM</strong> en Q4. 39 GPUs de consumo cumplen este umbral. Por debajo de 8 GB o 6 GB verás una latencia de offload notable.
4GB Mínimo crítico
8GB Óptimo Q4
14GB Alta calidad Q8
28GB Máximo FP16
Matriz de rendimiento de hardware
39 Q4 nativo · 1 offload
GPUs recomendadas para Qwen2.5 Coder 14B
Benchmarks Reales
Sin Reviews Pagadas
Selección Editorial
Basado en Datos
Mejores opciones por compatibilidad, margen de VRAM y valor; precios y disponibilidad pueden cambiar.
RTX 5090
32 GB VRAM
Q4 nativo
Ver disponibilidad →
RTX 4090
24 GB VRAM
Q4 nativo
Ver disponibilidad →
M4 Ultra
128 GB VRAM
Q4 nativo
Ver disponibilidad →
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Qwen2.5 Coder 14B — Guía de compatibilidad
Qwen2.5 Coder 14B puede ejecutarse en CPU sin GPU dedicada, algo poco habitual para un modelo de 14B. En un i7-13700K con llama.cpp Q4 alcanza 5 tok/s (lento pero usable). Con GPU obtienes entre 4 y 6 veces más velocidad; revisa la calculadora de VRAM para ver los detalles.
Compara GPUs para Qwen2.5 Coder 14B
¿Qué GPU merece la pena? Especificaciones y benchmarks reales lado a lado.
Hardware compatible
GPUs que ejecutan Qwen2.5 Coder 14B en Q4, ordenadas por rendimiento en IA.
Benchmarks Reales
Sin Reviews Pagadas
Basado en Datos
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Alternativas más prácticas
Modelos similares en la categoría coding con requisitos de VRAM comparables.
¿No sabes qué GPU necesitas para Qwen2.5 Coder 14B?
La calculadora de VRAM te dice exactamente qué cuantización soporta tu hardware.
RTX 5090
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