32 GB VRAM · Q4 nativo Amazon
RTX 5090
Ventajas
- Ejecuta Qwen2.5 0.5B Q4 nativo
- 32 GB VRAM — margen suficiente
Modelo listo para CPU
Qwen2.5 0.5B
40 GPUs de consumo pueden ejecutar Qwen2.5 0.5B en Q4 de forma nativa. Umbrales de VRAM y benchmarks precisos abajo.
40 GPUs compatibles
0.5B 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)
Mínimo
GTX 1660 Super
Funciona en Q4 — usable, con algo de espera
6 GB VRAM
Ver configuración compatible Equilibrado
RTX 4060 Ti 16GB
Mejor relación valor/rendimiento diario
16 GB VRAM
Ver configuración compatibleGPUs compatibles para Qwen2.5 0.5B
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 0.5B Q4 nativo
- 24 GB VRAM — margen suficiente
128 GB VRAM · Q4 nativo Amazon
M4 Ultra
Ventajas
- Ejecuta Qwen2.5 0.5B Q4 nativo
- 128 GB VRAM — margen suficiente
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Cómo ejecutar este modelo
CPU vs GPU para Qwen2.5 0.5B →
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 0.35 GB GPU de entrada
RAM del sistema 16 GB
DDR4/DDR5
Almacenamiento 0.3 GB Q4 · SSD recomendado
CPU i7 → 95 tok/s Funciona sin GPU
VRAM por cuantización
| Cuantización | VRAM necesaria | Espacio en disco | Calidad |
|---|---|---|---|
| FP16 (calidad máxima) | 1 GB | 1 GB | Máxima |
| Q8 (alta calidad) | 0.5 GB | 0.5 GB | Casi sin pérdida |
| Q4 (recomendado) Mejor equilibrio | 0.35 GB | 0.3 GB | Recomendada |
| Q2 (mínimo) | 0.2 GB | 0.15 GB | Pérdida de calidad |
Detalles del modelo
| Desarrollador | Alibaba |
| Parámetros | 0.5B |
| Ventana de contexto | 131,072 tokens |
| Licencia | Apache-2.0 |
| Casos de uso | chat, edge, mobile |
| Lanzamiento | 2024-09 |
Instalar con Ollama
ollama run qwen2.5:0.5b Hugging Face
Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct Requisitos técnicos
¿Tu GPU puede ejecutar Qwen2.5 0.5B?
Qwen2.5 0.5B requiere <strong class="text-primary-container">0.35 GB de VRAM</strong> en Q4. 40 GPUs de consumo cumplen este umbral. Por debajo de 8 GB o -1.65 GB verás una latencia de offload notable.
0.2GB Mínimo crítico
0.35GB Óptimo Q4
0.5GB Alta calidad Q8
1GB Máximo FP16
Matriz de rendimiento de hardware
40 Q4 nativo · 0 offload
| GPU | VRAM | Compatibilidad | Velocidad est. | Acción |
|---|---|---|---|---|
| RTX 5090 | 32GB | Óptimo | 400 tok/s | Calcular → |
| RTX 4090 | 24GB | Óptimo | 400 tok/s | Calcular → |
| M4 Ultra | 128GB | Óptimo | 400 tok/s | Calcular → |
| RTX 5080 | 16GB | Óptimo | 400 tok/s | Calcular → |
| M3 Ultra | 192GB | Óptimo | 400 tok/s | Calcular → |
| RTX 4080 Super | 16GB | Óptimo | 386 tok/s | Calcular → |
| RTX 5070 Ti | 16GB | Óptimo | 400 tok/s | Calcular → |
| RTX 3090 | 24GB | Óptimo | 400 tok/s | Calcular → |
| M4 Max 48GB | 48GB | Óptimo | 287 tok/s | Calcular → |
| RX 7900 XTX | 24GB | Óptimo | 400 tok/s | Calcular → |
| M4 Max 36GB | 36GB | Óptimo | 287 tok/s | Calcular → |
| RTX 4070 Ti Super | 16GB | Óptimo | 353 tok/s | Calcular → |
| RTX 3080 Ti | 12GB | Óptimo | 400 tok/s | Calcular → |
| RX 7900 XT | 20GB | Óptimo | 400 tok/s | Calcular → |
| RTX 5070 | 12GB | Óptimo | 353 tok/s | Calcular → |
| RTX 3080 | 10GB | Óptimo | 399 tok/s | Calcular → |
| M4 Pro | 24GB | Óptimo | 143 tok/s | Calcular → |
| RX 7800 XT | 16GB | Óptimo | 328 tok/s | Calcular → |
| RX 6800 XT | 16GB | Óptimo | 270 tok/s | Calcular → |
| RTX 4070 | 12GB | Óptimo | 265 tok/s | Calcular → |
| RTX 4060 Ti 16GB | 16GB | Óptimo | 151 tok/s | Calcular → |
| RX 7700 XT | 12GB | Óptimo | 227 tok/s | Calcular → |
| RTX 3070 Ti | 8GB | Óptimo | 320 tok/s | Calcular → |
| RTX 4060 Ti | 8GB | Óptimo | 151 tok/s | Calcular → |
| RTX 3070 | 8GB | Óptimo | 235 tok/s | Calcular → |
| RX 6700 XT | 12GB | Óptimo | 202 tok/s | Calcular → |
| M3 Pro | 18GB | Óptimo | 79 tok/s | Calcular → |
| RTX 3060 Ti | 8GB | Óptimo | 236 tok/s | Calcular → |
| RTX 2080 Ti | 11GB | Óptimo | 236 tok/s | Calcular → |
| RTX 3060 | 12GB | Óptimo | 189 tok/s | Calcular → |
| M2 Pro | 16GB | Óptimo | 105 tok/s | Calcular → |
| RTX 4060 | 8GB | Óptimo | 143 tok/s | Calcular → |
| Arc A770 16GB | 16GB | Óptimo | 118 tok/s | Calcular → |
| M1 Pro | 16GB | Óptimo | 105 tok/s | Calcular → |
| RX 7600 | 8GB | Óptimo | 152 tok/s | Calcular → |
| RX 6600 XT | 8GB | Óptimo | 143 tok/s | Calcular → |
| Arc A750 8GB | 8GB | Óptimo | 107 tok/s | Calcular → |
| RX 6600 | 8GB | Óptimo | 129 tok/s | Calcular → |
| RTX 3050 8GB | 8GB | Óptimo | 118 tok/s | Calcular → |
| GTX 1660 Super | 6GB | Óptimo | 176 tok/s | Calcular → |
GPUs recomendadas para Qwen2.5 0.5B
Benchmarks Reales
Sin Reviews Pagadas
Selección Editorial
Basado en Datos
Mejores opciones por compatibilidad, margen de VRAM y valor; precios y disponibilidad pueden cambiar.
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RTX 4090
24 GB VRAM
Q4 nativo
Ver disponibilidad →
M4 Ultra
128 GB VRAM
Q4 nativo
Ver disponibilidad →
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Qwen2.5 0.5B — Guía de compatibilidad
Qwen2.5 0.5B es un modelo ligero que se ejecuta directamente en CPU, sin GPU dedicada. En un i7-13700K con llama.cpp Q4 alcanza 95 tokens/s, suficiente para chat en tiempo real. Con GPU obtienes hasta ~342 tok/s con 6 GB VRAM. Ideal para portátiles y equipos sin gráfica dedicada.
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Hardware compatible
GPUs que ejecutan Qwen2.5 0.5B en Q4, ordenadas por rendimiento en IA.
Benchmarks Reales
Sin Reviews Pagadas
Basado en Datos
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