Qwen 2.5 VL 72BvsQwen 2.5 VL 7B
完整对比： Qwen 2.5 VL 72B (72B参数，阿里) 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 | Qwen 2.5 VL 72B | Qwen 2.5 VL 7B |
|---|---|---|
| 参数 | 72B | 7B |
| 系列 | Qwen | Qwen |
| 作者 | Alibaba | Alibaba |
| 来源国 | CN | CN |
| 许可证 | Qwen 许可证 | Apache 2.0 |
| 上下文 | 128 000 个 token | 128 000 个 token |
| 发布日期 | 2025年1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 | Qwen 2.5 VL 72B | Qwen 2.5 VL 7B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（轻量） | 42 GB | 6 GB |
| Q5_K_M（平衡） | 50 GB | 7 GB |
| Q8（近乎无损） | 78 GB | 10 GB |
| FP16（最高质量） | 144 GB | 18 GB |
| 仅使用 CPU 时所需的 RAM | 64 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 | Qwen 2.5 VL 72B | Qwen 2.5 VL 7B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | ✗ 过于庞大 | 60 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ 过于庞大 | 25 tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ 过于庞大 | 8 tok/s · Q8 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | ✗ 过于庞大 | 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。
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优势与劣势
Qwen 2.5 VL 72B
前沿视觉能力。MMMU 70.2，MMBench 88.6。采用 Qwen 许可证（非 Apache），月活跃用户少于 1 亿时可商用。
- 前沿视觉能力
- MMMU 70.2
- 128k 上下文
- Qwen许可证（非Apache）：包含MAU条款
- 40+ GB VRAM，Q4 量化
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）上运行效果更好的模型是：Qwen 2.5 VL 72B 还是 Qwen 2.5 VL 7B？
在 RTX 4090 上，Qwen 2.5 VL 72B 无法完全放入 24 GB 显存中——需要将部分模型卸载到 CPU，Qwen 2.5 VL 7B 则采用 FP16 (约60个token/秒)。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42 GB 是其竞争对手所需的显存——相差36 GB，如果目标是RTX 3060或4060 Ti 8 GB，则这一差距显著。
这些模型可用于商业生产环境吗？
Qwen 2.5 VL 72B 采用 Qwen 许可证——请核查限制条款（尤其是月度用户数门槛）。 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 : Qwen 2.5 VL 72B（72B）。若不确定，可先运行 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。