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// 通义千问 Qwen · 全模态 / 语音对话

Qwen2.5-Omni-7B 本地部署与显存需求

10.7B 参数。4 位量化约 8.1 GB,BF16 约 24.6 GB(1 个 8K token 请求)。

发布 2025-03-22许可:可商用显存为估算值

01规格

发布方阿里巴巴通义 · Qwen
系列通义千问 Qwen · Qwen2.5-Omni
类型全模态 / 语音对话 (any-to-any)
参数量10.7B 来源:按官方 safetensors 权重统计
上下文长度32K tokens (32,768)取自 config.json 的 max_position_embeddings
结构28 层 · GQA
发布权重BF16 · 22.4 GB下载量
许可Apache-2.0 · 可商用宽松许可(Apache-2.0 / MIT / CC-BY / OpenMDW):允许商用。
发布日期2025-03-22 (Hugging Face 仓库创建日)

02需要多少显存(估算)

合计 = 权重 + 10% + 0.5GB 运行开销 + 1 个请求的 KV 缓存(FP16)。并发用户越多,KV 部分成倍增加。

精度权重合计 @ 8K合计 @ 32K最低显卡Mac
BF16 / FP16(原始精度)21.5 GB 24.6 GB26.0 GB RTX 5090 32GBMac 64GB
FP8 / INT8 / Q8_011.4 GB 13.5 GB14.9 GB 16GB 显卡Mac 24GB
4 位量化(Q4_K_M / AWQ / GPTQ-Int4)6.5 GB 8.1 GB9.5 GB 12GB 显卡Mac 16GB

每个请求的 KV 缓存:8K 0.5 GB · 32K 1.9 GB

每权重比特:BF16 16、FP8 8.5、4 位 4.85。“放得下” = 合计 ≤ 显存 90%;Mac GPU 约可用统一内存的 2/3(≤36GB)或 3/4(更大机型)。MoE 模型所有专家都要进显存,按总参数算。 估算方法 →

03怎么跑

只列厂商或推理框架官方明确支持的方式。

怎么选推理引擎 →

04官方仓库与量化版

Qwen 官方发布的 3 个仓库。

05通义千问 Qwen 其他模型

全部 112 个 →
模型参数4 位合计发布
Qwen2.5-Omni-3B · 同系列5.54B4.5 GB2025-04-30
Qwen-Image-2.1-Turbo7.12B5.2 GB2026-10-09
Qwen-Image-2.17.12B5.2 GB2026-09-14
Qwen3.8-Flash-Next180B / 6B121 GB2026-08-24
Qwen3.8-2.4T-A95B2.4T / 95B1.60 TB2026-08-08
Qwen3.8-27B27.8B19.6 GB2026-08-05
Qwen3.6-27B27.8B19.6 GB2026-04-21
Qwen3.6-35B-A3B36B / 3B24.6 GB2026-04-15
Qwen3.5-0.8B873M1.2 GB2026-02-28

06来源

数据核对于 2025-04-30。参数、上下文、许可取自官方仓库;显存为本站估算。

数据更新于:自建算力 · 开源模型(北京时间)