Nemotron Nano v2 VL 12BvsQwen 2.5 VL 7B
完整对比： Nemotron Nano v2 VL 12B (12.6B参数，NVIDIA) 和 Qwen 2.5 VL 7B （7B，阿里巴巴）。不同量化级别所需的 VRAM、在 4 款参考 GPU 上测得的每秒 token 数、各使用场景下的评价、许可证及安装命令。所有数值均根据目录数据计算得出——各页面之间没有复制粘贴。
简而言之
| 特性 | Nemotron Nano v2 VL 12B | Qwen 2.5 VL 7B |
|---|---|---|
| 参数 | 12.6B | 7B |
| 系列 | Nemotron | Qwen |
| 作者 | NVIDIA | Alibaba |
| 来源国 | US | CN |
| 许可证 | NVIDIA 开放模型许可证 | Apache 2.0 |
| 上下文 | 128 000 个 token | 128 000 个 token |
| 发布日期 | 2025年5月 | 2025年1月 |
内存占用
使用中等上下文窗口进行推理所需的大致 VRAM。获胜者（绿色）是消耗 更少 —— 小模型占优。
| 量化 | Nemotron Nano v2 VL 12B | Qwen 2.5 VL 7B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（轻量） | 8 GB | 6 GB |
| Q5_K_M（平衡） | 10 GB | 7 GB |
| Q8（近乎无损） | 14 GB | 10 GB |
| FP16（最高质量） | 25 GB | 18 GB |
| 仅使用 CPU 时所需的 RAM | 14 GB | 10 GB |
预估速度（tokens/秒）
估算基于每个 GPU 上可运行的最佳量化。实际数字取决于提示词、上下文和引擎（llama.cpp、vLLM、MLX）。 方法说明.
| 参考 GPU | Nemotron Nano v2 VL 12B | Qwen 2.5 VL 7B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 60 tok/s · Q8 | 60 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 22 tok/s · Q8 | 25 tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 7 tok/s · Q5_K_M | 8 tok/s · Q8 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 22 tok/s · FP16 | 25 tok/s · FP16 |
各使用场景的结论
对于每种常见用途，我们都会根据两个模型各自的标签、规模和专长，指出哪一个更适合。
只需 1 小时，即可在您的电脑上拥有专属的免费 ChatGPT — LM Studio、Ollama、Open WebUI、您的文档，无需云端。
- 在线空间，终身可用
- PDF + 文件
- 终身更新
优势与劣势
Nemotron Nano v2 VL 12B
企业级 VLM，参数量 12.6B。在 DocVQA/ChartQA 上表现出色。用于专业文档信息提取。
- 12B 模型支持视觉与文本
- 128k 上下文
- NVIDIA开放模型许可
- 在复杂视觉任务上表现逊于Qwen3-VL 30B
安装
Qwen 2.5 VL 7B
视觉 SOTA 7B。视频 >1h，边界框定位，多语言 OCR。DocVQA 95.7。
- 70 亿参数规模下的 SOTA 视觉能力
- 出色的多语言 OCR
- 长视频
- Apache 2.0
- 需要兼容 VLM 的 Ollama 后端，版本 ≥ 0.5
安装
常见问题
在RTX 4090（24 GB）上表现最佳的模型是 Nemotron Nano v2 VL 12B 还是 Qwen 2.5 VL 7B？
在 RTX 4090 上，Nemotron Nano v2 VL 12B 采用 Q8 （约 60 tok/s），Qwen 2.5 VL 7B 采用 FP16 （约 60 tok/s）。仅从吞吐量来看， Qwen 2.5 VL 7B 胜出。请参阅 配置工具 以测试您的具体 GPU。
哪个模型 VRAM 占用最少？
在 Q4_K_M 量化下， Qwen 2.5 VL 7B 占用 6 GB，而其竞争对手需要 8 GB——差距为 2 GB；如果你的目标是 RTX 3060 或 4060 Ti 8 GB，这一差距是显著的。
这些模型可用于商业生产环境吗？
Nemotron Nano v2 VL 12B 采用 NVIDIA Open Model License——请核查相关限制（尤其是每月用户数量的阈值）。 Qwen 2.5 VL 7B 采用 Apache 2.0 许可证，同样可自由使用。对于 SaaS，请优先选择 Apache 2.0 或 MIT。
2026 年选哪个？
这取决于您最主要的限制条件。 更小 / 更快 : Qwen 2.5 VL 7B (7B)。 能力更强 : Nemotron Nano v2 VL 12B (12.6B)。如果您犹豫，可先尝试运行 配置工具 结合您的 GPU 和使用场景——它将基于这两者做出判断。
值得考虑的替代方案
如果两者都不适合您，以下是您可以探索的相近模型。