Qwen 2.5 VL 7BvsLLaDA 2.0 Uni 16B
完整对比： Qwen 2.5 VL 7B （70 亿参数，阿里巴巴）和 LLaDA 2.0 Uni 16B （16B，Ant Group / inclusionAI）。各量化方式所需的显存、在 4 款参考 GPU 上测得的每秒 token 数、各使用场景的评估结论、许可证及安装命令。所有数值均根据模型目录中的数据计算得出——没有在页面之间复制粘贴。
简而言之
| 特性 | Qwen 2.5 VL 7B | LLaDA 2.0 Uni 16B |
|---|---|---|
| 参数 | 7B | 16B |
| 系列 | Qwen | LLaDA |
| 作者 | Alibaba | Ant Group / inclusionAI |
| 来源国 | CN | CN |
| 许可证 | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| 上下文 | 128 000 个 token | 8 192 tokens |
| 发布日期 | 2025年1月 | 2026年4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 7B | LLaDA 2.0 Uni 16B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（轻量） | 6 GB | 18 GB |
| Q5_K_M（平衡） | 7 GB | 22 GB |
| Q8（近乎无损） | 10 GB | 30 GB |
| FP16（最高质量） | 18 GB | 47 GB |
| 仅使用 CPU 时所需的 RAM | 10 GB | 36 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 7B | LLaDA 2.0 Uni 16B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 60 tok/s · FP16 | 130 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | 25 tok/s · Q8 | ✗ 过于庞大 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 8 tok/s · Q8 | ✗ 过于庞大 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 25 tok/s · FP16 | 60 tok/s · Q8 |
各使用场景的结论
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优势与劣势
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
LLaDA 2.0 Uni 16B
首个采用 Apache 2.0 许可证的开源 dLLM：MoE 16B/1B + 6.2B 扩散解码器。文本与视觉统一。2026 年 4 月 22 日发布。
- 首个采用Apache 2.0开源许可的dLLM
- 文本+视觉+生成+编辑一体化
- 交错式 'thinking' 模式
- Apache 2.0
- Ollama/llama.cpp不支持扩散架构
- 需要 Flash Attention 2 和 CUDA 12.4
- 生成过程中占用 47 GB 显存
- 上下文长度仅为 8k
安装
常见问题
在 RTX 4090（24 GB）上，哪个模型运行得更好：Qwen 2.5 VL 7B 还是 LLaDA 2.0 Uni 16B？
在 RTX 4090 上，Qwen 2.5 VL 7B 使用 FP16 （约 60 tok/s），LLaDA 2.0 Uni 16B 使用 Q5_K_M （约 130 tok/s）。单论吞吐量， LLaDA 2.0 Uni 16B 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，而其对手需要 18 GB——相差 12 GB；如果您考虑 RTX 3060 或 4060 Ti 8 GB，这一差距相当显著。
这些模型可用于商业生产环境吗？
Qwen 2.5 VL 7B 采用 Apache 2.0 许可证——可自由用于商业用途。 LLaDA 2.0 Uni 16B 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 : LLaDA 2.0 Uni 16B（16B）。如果不确定，可以运行 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。