Qwen2.5 Coder 32B Instruct auf MetaX C500 64GB (沐曦曦云) (64GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s
Qwen2.5 Coder 32B Instruct (32.76B gesamt, 32.76B aktiv, Dichte GQA-Attention) benötigt 18.81 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 21.37 GiB gesamt bei 8K Kontext und 27.37 GiB bei 32K auf MetaX C500 64GB (沐曦曦云) (~55.2 tok/s).
Passt mit sicherer Reserve
Aus config.json abgeleitet
HF config.json ↗
Benötigter GPU-Speicher
21.37 GiB
22.95 GB (dezimal)
Nutzbarer Hardware-Speicher
60.8 GiB
64 GB (physisch)
Sicherheitsreserve
+39.43 GiB
33% Auslastung
Geschätzter Decode-Durchsatz
~55.2 tok/s
32.76B aktive Parameter
Geschätzter Prefill-Durchsatz
~2032 tok/s
4K-Prompt TTFT: ~2016 ms
Kosten / 1 Mio. Tokens
$0.95
Dichte GQA-Attention · Apache-2.0
Empfohlene Hardware für diese Konfiguration
Beste Einzel-GPU
Arc Pro B60 24GB (24GB)
~$599
Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU
RTX 3090 (24GB)
~$750
Apple Unified Memory
Ryzen AI Max+ 395 128GB
~$1,999
Cloud ab
Vast.ai · $0.19 / Std.
1x RTX 3090
Produktionsreife Startbefehle
llama.cpp (GGUF)
llama-server -hf Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GGUF:Q4_K_M \ --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM
vllm serve Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-AWQ \ --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~2016ms · ~55.2 tok/s)
[Qwen2.5 Coder 32B Instruct · 21.37 GiB] auf Ziel-GPU reserviert. Prefill abgeschlossen; generiere Token in Echtzeit mit der berechneten Rate...
Cloud-GPU-Preisvergleich & Mieten-vs.-Kaufen-TCO
Verifizierte öffentliche Tarife von RunPod, Vast.ai, Vultr und DigitalOcean.
Kauf-Amortisation
~26.6 Monate
Geschätzte Stromkosten: $4.26 / Monat
| Anbieter | Empfohlene Instanz | Gesamt-VRAM | Stundensatz | Monatlich (bei Auswahl) | Abrechnungsmodell | Starten |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RunPod | 1x RTX 3090 (Community Cloud) | 24 GB | $0.22 / Std. | $26.75 / Monat | Sekundengenau | GPU starten ↗ |
| Vast.ai | 1x RTX 3090 (Verifizierter Host) | 24 GB | $0.19 / Std. | $22.98 / Monat | Spot / On-Demand | GPU starten ↗ |
| Vultr ($300 Free Credit*) | 1x L40S 48GB (Dedizierte Instanz · $300 Credit*) | 48 GB | $1.67 / Std. | $203.19 / Monat | Stündlich | GPU starten ↗ |
| Vultr Cloud GPU | 1x L40S 48GB (Dedizierte Instanz) | 48 GB | $1.67 / Std. | $203.19 / Monat | Stündlich | GPU starten ↗ |
| DigitalOcean | 1x RTX 6000 Ada (Dedizierte Instanz) | 48 GB | $1.57 / Std. | $190.91 / Monat | Sekundengenau | GPU starten ↗ |
Preise entsprechen den öffentlichen Tarifen am Prüfdatum und variieren je nach Region und Verfügbarkeit.
Fine-Tuning VRAM-Bedarf (QLoRA / LoRA / Voll) — Qwen2.5 Coder 32B Instruct
QLoRA (4b)
Passt mit sicherer Reserve
24.51 GiB
Modellgewichte: 18.81 GiB · Gradienten + Optimizer: 4.59 GiB · Act: 1.11 GiB
Empfohlene GPU: Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)
LoRA (16b)
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
69.71 GiB
Modellgewichte: 61.02 GiB · Gradienten + Optimizer: 7.21 GiB · Act: 1.48 GiB
Empfohlene GPU: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)
Voll-FT
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
252.78 GiB
Modellgewichte: 61.02 GiB · Gradienten + Optimizer: 189.16 GiB · Act: 2.6 GiB
Empfohlene GPU: Instinct MI355X 288GB (288GB)
Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden
Schnelles Hardware-Fazit
Die MetaX C500 64GB (沐曦曦云) (64GB physisch, 60.8 GiB nutzbar) führt Qwen2.5 Coder 32B Instruct in 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext mit 21.37 GiB und 39.43 GiB Reserve stabil aus (~55.2 tok/s).
KV-Cache- & Engine-Tuning
Qwen2.5 Coder 32B Instruct nutzt Dichte GQA-Attention (32.76B gesamt, 32.76B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 2 GiB auf 8 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 4 GiB (gesamt 23.37 GiB).
VRAM-Skalierung nach Kontextfenster (4K bis 128K, 4-Bit-Gewichte)
Quantisierungs-, Speicher- & Durchsatzmatrix — Qwen2.5 Coder 32B Instruct @ 8K
| Quantisierungsformat | Gewichte (GiB) | KV-Cache | Gesamt-VRAM (GiB) | Decode-Tempo | Kompatibilität (MetaX C500 64GB (沐曦曦云)) | Empfohlene GPU | Datenquelle |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16) | 61.02 GiB | 2 GiB | 63.58 GiB (68.27 GB) | ~17.9 tok/s | Knappe Reserve (<8% Puffer) | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Offizielle Checkpoint-Größe |
| FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0) | 32.42 GiB | 2 GiB | 34.98 GiB (37.56 GB) | ~33 tok/s | Passt mit sicherer Reserve | A40 48GB (48GB) | Aus config.json abgeleitet |
| GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K) | 25.02 GiB | 2 GiB | 27.58 GiB (29.61 GB) | ~42.3 tok/s | Passt mit sicherer Reserve | Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB) | Aus config.json abgeleitet |
| GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M) | 21.86 GiB | 2 GiB | 24.42 GiB (26.22 GB) | ~48 tok/s | Passt mit sicherer Reserve | Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB) | Aus config.json abgeleitet |
| Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M) | 18.81 GiB | 2 GiB | 21.37 GiB (22.95 GB) | ~55.2 tok/s | Passt mit sicherer Reserve | Arc Pro B60 24GB (24GB) | Aus config.json abgeleitet |
| GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS) | 16.44 GiB | 2 GiB | 19 GiB (20.4 GB) | ~62.6 tok/s | Passt mit sicherer Reserve | Arc Pro B60 24GB (24GB) | Aus config.json abgeleitet |
| GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M) | 15.11 GiB | 2 GiB | 17.67 GiB (18.97 GB) | ~67.6 tok/s | Passt mit sicherer Reserve | Arc Pro B60 24GB (24GB) | Aus config.json abgeleitet |
| GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL) | 10.81 GiB | 2 GiB | 13.37 GiB (14.36 GB) | ~91.5 tok/s | Passt mit sicherer Reserve | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Aus config.json abgeleitet |
Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)
Kann die MetaX C500 64GB (沐曦曦云) (64GB) Qwen2.5 Coder 32B Instruct ausführen?
In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Qwen2.5 Coder 32B Instruct insgesamt 21.37 GiB VRAM (18.81 GiB Gewichte + 2 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 60.8 GiB nutzbarem Speicher auf der MetaX C500 64GB (沐曦曦云) (~55.2 tok/s Decode).
Wie viel VRAM benötigt Qwen2.5 Coder 32B Instruct bei 32K Kontextlänge?
Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 8 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 27.37 GiB (29.39 GB dezimal) steigt.
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