Qwen2.5-Coder 14B: hardware e adequação ao negócio
- Tools
- Code
- Long context
A coder de tamanho médio: visivelmente mais forte do que a de 7B para revisão e refatoração, cabendo ainda numa única placa de 16GB. Uma ótima espinha dorsal para um agente de programação privado.
- Parâmetros
- ~14B
- Contexto
- ~128K tokens
- Implantação
- local
- VRAM a 4 bits
- ~10GB
Para que serve o Qwen2.5-Coder 14B
- ▸Revisão e refatoração de código
- ▸Agentes com conhecimento do repositório
- ▸Explicação de PR
Melhores opções de quantização
Memória aproximada por quantização (pesos + cache KV com contexto moderado). Trate como ±.
| Quant. | ~Memória | Quando usar |
|---|---|---|
| Q4_K_M | ~10GB | Melhor equilíbrio tamanho/qualidade — a opção padrão habitual para servir localmente. |
| Q8_0 | ~16GB | Maior fidelidade; ~1,7× a memória de 4 bits. |
| FP16 | ~30GB | Precisão completa; maior pegada, melhor qualidade. |
Executar o Qwen2.5-Coder 14B localmente
Descarregue e execute com Ollama, ou obtenha os pesos no Hugging Face.
$ ollama run qwen2.5-coder:14bQwen/Qwen2.5-Coder-14B-InstructHardware compatível
Dispositivos do nosso catálogo avaliados para o Qwen2.5-Coder 14B, primeiro os que melhor se adequam.
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Cabe em FP16 (~30GB) com ~533.2GB de margem — cerca de 18 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~30GBCorre bem - Dell PowerEdge XE9680Dell · AI Servers
Cabe em FP16 (~30GB) com ~533.2GB de margem — cerca de 18 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~30GBCorre bem - AMD Instinct MI300XAMD · Datacenter GPUs
Cabe em FP16 (~30GB) com ~139GB de margem — cerca de 5 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~30GBCorre bem - NVIDIA H200 (141GB)NVIDIA · Datacenter GPUs
Cabe em FP16 (~30GB) com ~94.1GB de margem — cerca de 4 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~30GBCorre bem - Cloud H200 141GB (profile)Cloud · Cloud GPU Profiles
Cabe em FP16 (~30GB) com ~94.1GB de margem — cerca de 4 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~30GBCorre bem - NVIDIA H100 (80GB)NVIDIA · Datacenter GPUs
Cabe em FP16 (~30GB) com ~40.4GB de margem — cerca de 2 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~30GBCorre bem - Cloud H100 80GB (profile)Cloud · Cloud GPU Profiles
Cabe em FP16 (~30GB) com ~40.4GB de margem — cerca de 2 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~30GBCorre bem - HP Z8 Fury G5 WorkstationHP · AI Workstations
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FP16 · ~30GBCorre bem - Supermicro AI WorkstationSupermicro · AI Workstations
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Use dentro do AI Business OS
Qwen2.5-Coder 14B adequa-se a estes arquétipos de agente do AI Business OS:
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Perguntas frequentes
Que hardware preciso para executar o Qwen2.5-Coder 14B?+
A 4 bits precisa de cerca de ~10GB de memória utilizável. A opção auto-alojável mínima no nosso catálogo é a NVIDIA GeForce RTX 3060 12GB. Para uma execução confortável recomendamos a Supermicro 8x H100 SuperServer.
Que quantização devo usar para o Qwen2.5-Coder 14B?+
Q4_K_M é a opção padrão habitual — o melhor equilíbrio tamanho/qualidade. Passe para Q8_0 ou FP16 se tiver memória de sobra e quiser maior fidelidade.
Devo executar o Qwen2.5-Coder 14B localmente ou na nuvem?+
Para o Qwen2.5-Coder 14B recomenda-se local primeiro. Cabe confortavelmente em hardware próprio, mantendo os dados privados e os custos previsíveis.
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